聚焦SC2015:Xilinx Virtex UltraScale FPGA加速大数据应用分析
随着互联网技术的不断发展，相信大部分人对于“大数据”这个名词已经不再陌生了，一些大数据相关应用已经开始逐渐影响我们的日常生活，例如淘宝数据魔方，ups通过大数据分析寻找最佳行车路径，云计算等等。当然一切软件的应用都是要以底层硬件为基础的，大数据应用要处理大量的数据，对硬件的计算性能要求是极高的，也是系统设计考虑最重要的方面。下面介绍的是sc2015展览会上来自drc computer公司的一个关于大数据计算性能的提升demo。
drc computer是美国一家致力于计算机硬件设计的公司，他们展示的是基于fpga实现的dijkstra和中间性核心算法（见下文），为了最大限度提升性能，他们采用的是20nm xilinx virtex ultrascale vu190 fpga芯片搭配ibm power8处理器。此系统相比传统的单一cpu的实现方案在计算速度上提升了足足有100倍，相当于提升了两个数量级，并且fpga消耗的功率只有25w左右。
图1 drc computer在sc2015展览会的demo
下面介绍一下dijkstra和中间性核心算法，它是大数据应用中最重要的一个应用扩展算法，它主要用于图形化网络，也就是将各种事件的关系采用图形方法展示出来。通过图形化网络我们可以更加清晰快速的定位和识别出各种人之间，各种事件之间，各种地点之间以及其他各种对象之间的关系是怎样的。这项算法应用在很多的商业和政府的大数据应用中都是极其重要的，当然对计算处理速度的要求也是极其严格的。
这个算法主要是在xilinx virtex ultrascale vu190 fpga芯片中实现的，除了工艺架构上的优势，fpga特有的并行计算是传统cpu是不能比的。当然只靠fpga的系统其实现的功能也是不全面的，采用cpu+fpga这样的系统架构在大数据应用以及云计算等相关应用系统方面更具有实际优势和价值。
由此可见，fpga在助力加速大数据计算性能的同时，大数据这个广大的市场也给fpga带来了大展拳脚的机会，另外还有物联网的不断壮大，物联网将进一步增加共享，处理和存储的大数据绝对数量，这些需求和发展趋势会将三者牢牢的结合在一起，在这个高速发展的信息化时代都会大有作为。
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这个算法主要是在xilinx virtex ultrascale vu190 fpga芯片中实现的，除了工艺架构上的优势，fpga特有的并行计算是传统cpu是不能比的。当然只靠fpga的系统其实现的功能也是不全面的，采用cpu+fpga这样的系统架构在大数据应用以及云计算等相关应用系统方面更具有实际优势和价值。
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