Trải thảm đỏ: Xilinx công bố những người chiến thắng cuộc thi Khởi nghiệp Thử thách Máy tính Thích ứng!

Năm ngoái, chúng tôi đã khởi động lần đầu tiên Thử thách điện toán thích ứng Xilinx, đã đưa ra hai cuộc thi khác nhau dành cho các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp để tạo ra các ứng dụng mới thú vị bằng cách sử dụng Nền tảng phần mềm hợp nhất Vitis và Vitis AI trên các nền tảng phần cứng Xilinx được chọn. Chúng tôi công bố những người chiến thắng cuộc thi dành cho nhà phát triển của chúng tôi vào đầu năm nay và bây giờ chúng tôi rất vui mừng được tiết lộ những người chiến thắng cuộc thi khởi nghiệp!

Trong cuộc thi khởi nghiệp, chúng tôi đã thách thức các công ty khởi nghiệp công nghệ, công ty công nghệ giai đoạn đầu và tổ chức nghiên cứu sử dụng chuyên môn của họ để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực bằng công nghệ đổi mới trên nền tảng Xilinx. Những người tham gia đã sử dụng các nền tảng phần cứng được xây dựng xung quanh các thiết bị 28nm, 20nm và 16nm của Xilinx để chứng minh khả năng tăng tốc ứng dụng với logic có thể lập trình, thể hiện các lợi thế về hiệu suất hoặc TCO đáng kể.

Hơn 55 công ty khởi nghiệp trên toàn thế giới đã tham gia cuộc thi. Chúng tôi đã nhận được nhiều bài dự thi hấp dẫn, khiến ban giám khảo rất khó khăn để thu hẹp nó xuống còn ba dự án hàng đầu. Chúng tôi muốn cảm ơn tất cả những người đã tham gia và gửi lời chúc mừng đến những người chiến thắng của chúng tôi, những người sẽ được chia tổng giải thưởng tiền mặt trị giá 180,000 đô la Mỹ (USD)!

Người chiến thắng vị trí đầu tiên

Giải pháp dự án: DeepField-SR: Siêu phân giải dựa trên AI, được tăng tốc bởi thẻ Alveo Xilinx

Khởi nghiệp:  BLUEDOT, là một công ty liên doanh của Hàn Quốc cung cấp công nghệ xử lý hình ảnh và nén hình ảnh nhanh và thông minh bằng cách sử dụng chất bán dẫn hệ thống và trí tuệ nhân tạo thông qua các trung tâm dữ liệu đám mây.

DeepField-SR là một trình tăng tốc phần cứng chức năng cố định tận dụng Xilinx phế nang thẻ và phiên bản FPGA trên đám mây hoặc tại chỗ để mang lại hiệu quả tính toán cao nhất cho độ phân giải siêu cao của video. Dựa trên mạng thần kinh độc quyền được đào tạo bằng dữ liệu video từ thực từ internet và hợp nhất thông tin không gian-thời gian trong nhiều khung hình, nó tạo ra chất lượng video có độ phân giải cao vượt trội.

DeepField-SR có thể triển khai trên cả đám mây công cộng và tại chỗ với Phế nang U200 và Phế nang U50 thẻ gia tốc. Nó được thiết kế theo kiến ​​trúc có thể mở rộng và hỗ trợ nhiều thẻ Alveo để cung cấp sự linh hoạt để hỗ trợ các yêu cầu nâng cấp độ phân giải khác nhau. Hiệu suất thời gian chạy của nó trên một thẻ Alveo U50 duy nhất lên tới 14 khung hình/giây để nâng cấp video có độ phân giải lên tới 4K. API được tích hợp trong quy trình làm việc FFmpeg, cho phép một lệnh đơn giản kích hoạt khả năng tăng tốc DeepField-SR và nâng cấp video đầu vào của người dùng.

3x kênh nâng cấp 360p30 lên 1080p30/1440p30 trong thời gian thực

 Người chiến thắng vị trí thứ hai

Giải pháp dự án: Yaddle: Giải pháp động lực học phân tử trên Xilinx FPGA để khám phá thuốc

Khởi nghiệp: hồ tuyết, có trụ sở tại Thượng Hải China, là công ty công nghệ hàng đầu, cung cấp các giải pháp điện toán chuyên dụng dựa trên FPGA để cho phép ứng dụng AI và HPC. Các sản phẩm này đã được áp dụng rộng rãi cho các tình huống khác nhau bao gồm lái xe tự động và các giải pháp điện toán hiệu năng cao (thăm dò địa chấn và mô phỏng động lực học phân tử).

Snowlake Technology đã phát triển Yaddle, một giải pháp có mục đích đặc biệt để tính toán động lực học phân tử trên Xilinx FPGA. Yaddle cho phép tính toán động lực học phân tử hoàn chỉnh trên một FPGA duy nhất và đưa ra kết quả một cách hiệu quả. Với Thư viện thời gian chạy Xilinx (XRT), Yaddle cung cấp hỗ trợ tương thích cho phần mềm động lực học phân tử thường được sử dụng và các plugin phân tích khác thông qua API Yaddle. Trên thẻ Xilinx Alveo, Yaddle (FPGA) đạt hiệu suất gấp gần trăm lần CPU và hơn gấp đôi hiệu suất GPU. Đồng thời, Yaddle (FPGA) chỉ có một phần trăm TCO của CPU và một phần bảy TCO của GPU.

Hiệu suất và so sánh TCO cho động lực học phân tử trên các nền tảng khác nhau. Đối với (ns) thời lượng mô phỏng cho một triệu nguyên tử trong một ngày, với một máy chủ có tám thẻ Alveo U250, Yaddle-MD có thể đạt hiệu suất gấp 98 lần so với Dual Xeon 9282 và 2.4 lần so với DGX-A100.

 Người chiến thắng vị trí thứ ba

Giải pháp dự án: Phân tích tương tác do FPGA cung cấp

Khởi nghiệp: katoit Technology là một công ty phân tích thời gian thực đột phá được thành lập tại Barcelona, ​​Tây Ban Nha.

Công nghệ của Katoid tận dụng sức mạnh độc nhất của FPGA Xilinx để xử lý dữ liệu từ bộ lưu trữ NVMe ở tốc độ dây. Được chia tỷ lệ theo chiều ngang như một hệ thống phân tán hữu cơ, Katoid cho phép hiểu biết sâu sắc về hành vi theo thời gian thực ở quy mô web với tốc độ tính toán nhanh hơn 100 lần so với các giải pháp đám mây hiện có.

Giải pháp Phân tích tương tác của Katoid do Xilinx cung cấp có sẵn trên thẻ Alveo, Zynq UltraScale + MPSoCvà phiên bản đám mây AWS F1. Công nghệ của nó tận dụng sức mạnh tính toán vô song của FPGA Xilinx, kết hợp với băng thông lớn của ổ SSD NVMe trên PCIe, để cung cấp khả năng phân tích dữ liệu lớn tương tác nhanh hơn 100%, rẻ hơn 90% so với các giải pháp cạnh tranh. Có thể tính toán trên các bộ dữ liệu khổng lồ ở tốc độ tương tác và mở rộng quy mô theo chiều ngang để tăng sức mạnh khám phá người dùng ở mức terabyte mỗi giây.

 Cảm ơn tất cả những người tham gia đã giúp cho Thử thách điện toán thích ứng Xilinx lần đầu tiên thành công rực rỡ! Hãy chú ý đến điều tiếp theo Thử thách Điện toán Thích ứng khai trương vào mùa thu năm 2021!

Nguồn: https://forums.xilinx.com/t5/Xilinx-Xclusive-Blog/Roll-Out-the-Red-Carpet-Xilinx-Announces-Winners-of-the-Adaptive/ba-p/1214007