第七章 指导白皮书¶
1. 软硬件配置¶
算法设计完成后如果有高频需求，可能需要设计FPGA。
目前采用Xilinx的Zynq MPSoC以及Kintex-7两款FPGA，基础设施以及业务层面，可加速的内容都非常多，包括负载均衡、算法固化、加解密、网络卸载等。
HPC集群暂时使用ARM+NVIDIA架构，无实时处理部分，仅训练以及函数计算服务。
考虑到部分数据传输延迟问题，会采用CPLD/FPGA或专用无线电微波传输，频率在6GHz以上（低于此的意义不大），目前成熟产品为80Ghz，速率为3Gbps。如此以来，伦敦到法兰克福（396英里，673公里）的延迟可从传统光传输所花费的17ms降至4.2毫秒。
一直想搞台大型机，哪怕是玩玩扫雷也成，所以基础设施中先加个玩具大型机。
1.1. FPGA处理技术指标¶
1.2. 基于ARM与NVIDIA GPU或FPGA TPU的HPC集群¶
1.3. FPGA加速机器学习框架¶
1.4. 无线电微波传输降低延迟¶
1.5. IBM大型机模拟器Hercules（迁移）¶
1.6. 高性能虚拟化¶
2. 交易备注¶
- 来源函数、即时指标