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如何解決高吞吐量和低延遲?這款加速方案可助力同時處理4000個語音通道

2019-10-28
關(guān)鍵詞: 高吞吐量 低延遲 FPGA加速 DSP

  最近幾年,FPGA加速應用在金融、網(wǎng)絡安全、存儲、AI等領(lǐng)域都有較多應用空間。隨之而來的,則是利用FPGA開發(fā)智能加速卡的火爆。在很多場景下,由于FPGA的自定義邏輯,相比于GPU能夠有更高的加速能力。而即將于11月6日在北京舉辦的英特爾?FPGA技術(shù)大會上,將會有海量基于FPGA加速的應用展示哦~

  英特爾? FPGA可編程加速卡 (PAC) D5005是目前英特爾? FPGA的高端FPGA加速卡。自發(fā)布以來,經(jīng)過英特爾? FPGA及眾多合作伙伴的努力,PAC D5005加速卡已經(jīng)可以實現(xiàn)對較多工作負載的加速,如視頻編解碼、AI領(lǐng)域的語音到文本轉(zhuǎn)換、圖像處理、網(wǎng)絡安全等。

  在 Myrtle 的可擴展推理引擎上運行的語音到本文 (STT) 轉(zhuǎn)錄應用(基于該公司的 MAU 加速器內(nèi)核)是最近發(fā)表的一篇博文中討論的四個加速工作負載之一。這篇博文指出,HPC 在其 ProLiant DL380 Gen10 服務器中添加了英特爾? FPGA 可編程加速卡 (PAC) D5005選件。通過集成到英特爾? FPGA PAC 卡 D5005 的一個英特爾? FPGA 加速時,這種 STT 工作負載即可實時處理超過 4000 個語音通道。

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  英特爾? FPGA 可編程加速卡 D5005

  借助在 FPGA 中實例化的 MAU 加速器內(nèi)核網(wǎng)格,Myrtle 的可擴展推理引擎能夠高效處理高性能 STT 工作負載。MAU 加速器內(nèi)核針對英特爾 FPGA PAC D5005 進行了優(yōu)化。Myrtle 發(fā)布了一篇長達 9 頁的論文,題為“利用下一代數(shù)據(jù)中心硬件的非結(jié)構(gòu)化稀疏性”,文中討論了 MAU 加速器的細節(jié)信息。您還可以在英特爾FPGA 加速中心網(wǎng)頁的 AI 選項卡下找到一篇題為“加速數(shù)據(jù)中心的語音工作負載”的英特爾解決方案文章,這篇文章將為您提供更多詳細信息。

  在這里我們就不重復 Myrtle STT 解決方案的諸多技術(shù)細節(jié)了,直接跳到這篇解決方案簡介文章的結(jié)論:

  01

  PART

  ONE

  在英特爾? Stratix? 10 FPGA 上運行的 MozillaDeepSpeech 工作負載(使用 Myrtle STT,針對稀疏性和量化進行了優(yōu)化)達到了 54 TOPS,略高于 NVIDIA      Tesla V100 GPU (針對吞吐量進行了代碼優(yōu)化)的性能。同時,基于 FPGA 的 MAU 加速器的每瓦 TOPS 比 GPU 高 6 倍。Myrtle STT 的每秒語音輸入延遲為 0.343 毫秒,而相比之下, GPU 的延遲則高達 126 毫秒,相差多達 365 倍。性能提升的代價是精度下降了約0.23%(由于 Myrtle STT 針對稀疏性和量化進行了優(yōu)化)。

  02

  PART

  TWO

  針對延遲而非吞吐量優(yōu)化的 GPU 解決方案可將 GPU 的延遲降低至 10.1 毫秒,這比 利用 FPGA 加速的 Myrtle 解決方案所實現(xiàn)的 0.343 毫秒延遲慢 29 倍。然而,GPU 延遲的降低卻帶來了吞吐量性能的大幅下降:其吞吐量性能從 53.37 降至了 1.12 TOPS。與 FPGA 加速的 Myrtle STT 解決方案相比,性能相差 48 倍。(請注意,F(xiàn)PGA 加速的 Myrtle STT 解決方案同時提供高吞吐量低延遲。)


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