FPGA-ускорители уходят в облака

    FPGA-ускорители уходят в облака, статья от Selectel

    Появление на рынке FPGA-ускорителей, которые можно перепрограммировать сколь угодное число раз, причем на языке высокого уровня типа "С", стало настоящим прорывом в нише высокопроизводительных вычислений. Но не меньшим прорывом стала возможность использовать технологию FPGA, не покупая эти весьма дорогостоящие адаптеры (цена в России от 250 тыс.руб.), — а просто арендуя выделенный сервер с ускорителем в облаке провайдера.



    Введение или о чипах FPGA в 3-х абзацах


    Микросхема FPGA (англ. field-programmable gate array), она же программируемая пользователем вентильная матрица (ПЛИС), — это интегральная микросхема (ИМС), которую можно реконфигурировать под любые сложные вычислительные задачи. В индустрии существует потребность в специализированных микросхемах (ASIC, application-specific integrated circuit, «интегральная схема специального назначения») — от управления космическими аппаратами и до расчетов по финансовым моделям. Однако до появления FPGA сильным и одновременно слабым местом специализированных ИМС была жесткая функциональность, заложенная в микросхему, а также высокая сложность проектирования и стоимость запуска в производство. Если функционал затем требовалось потом хоть чуть-чуть изменить, или на этапе проектирования произошли ошибки, то нужно было создавать по сути новую ИМС.


    FPGA-ускоритель с чипом Intel Altera Arria 10 для шины PCI Express

    FPGA-ускоритель с чипом Intel Altera Arria 10 и портами 10GE


    Появление на рынке FPGA-ускорителей, которые можно перепрограммировать сколь угодное число раз, причем на языке высокого уровня типа С, стало настоящим прорывом в нише высокопроизводительных вычислений. Это позволило ускорить время разработки, время выхода продуктов на рынок. Появились совершенно новые возможности для разработчиков аппаратных средств, в т.ч. работающих над программированием специализированных интегральных схем типа ASIC.


    FPGA-процессоры прошли уже 2 этапа с точки зрения доступности этой технологии и сегодня активно входят в третий этап. Первые FPGA появились в 1985 году, но их программирование по-прежнему требовало знания языка низкого уровня типа ассемблера. На втором этапе, который начался примерно в 2013 году, и благодаря усилиям компании Altera, появилась возможность программирования на С-подобном языке высокого уровня. Это кардинально расширило применимость FPGA, но высокая стоимость чипов по-прежнему сдерживала расширение круга клиентов, которые могли бы себе позволить эту технологию.


    Традиционно маршрут проектирования и верификации ПЛИС крайне трудоемок и требует высокой специализации, по своей сложности маршрут приближается к проектированию ASIC. Это ограничивает использование ПЛИС разработчиками. Особенно это касается вычислительных приложений, где участники процесса, — программист, математик, алгоритмист, — желают сфокусироваться на своей задаче, а не на ее аппаратной реализации. Решая эту проблему, компания Altera в 2013 году вывела на рынок для своих ПЛИС поддержку открытого стандарта программирования гетерогенных вычислительных платформ OpenCL, что расширило возможность применения аппаратуры разработчиками вычислительных приложений, не знакомых (малознакомых) с аппаратурой ПЛИС, языками HDL, маршрутом проектирования и верификации. Но, осталась проблема – дорогостоящая аппаратура и средства проектирования.


    И, наконец, где-то с 2016 года можно говорить о третьем этапе, который ознаменовался доступностью для широкого круга клиентов полностью готовых серверов (физических и виртуальных) с FPGA-процессорами в облаках крупнейших дата-центров — Amazon Web Services (AWS), Cloud Alibaba и Huawei Cloud. В России впервые выделенные серверы с FPGA-процессорами стали доступны в дата-центре Selectel с 2017 года.


    Зачем могут потребоваться FPGA-ускорители? Потоки данных растут с одной стороны, а с другой отмечены сложности в наращивании вычислительной мощности без увеличения размеров и потребления вычислительной системы. Как правило, в приложении есть задачи управления и задачи ресурсоемкой обработки данных. Целесообразно оставить задачи управления на ЦП, а задачи обработки отправить на специализированный ресурс. «Конфигурация на лету» под задачу — также представляется весьма полезным свойством. Синтез вычислительного ресурса на ПЛИС под конкретную задачу также должен дать выигрыш как в приросте производительности, так и в снижении потребления. Также, на ПЛИС присутствует внутренняя быстрая память и развитая (и реконфигурируемая) коммуникационная часть, что позволяет организовывать практически все известные протоколы ввода-вывода. Например, для организации хэш-памяти, аппаратных DSP-блоков, контроллеров памяти и т.д. Иными словами, это развитая система на кристалле, обладающая свойством синтеза конкретного вычислительного ядра под каждую задачу.

    Базовые отличия FPGA от CPU, GPU


    Какие типы ускорителей доступны на сегодняшний день? Сегодня доступны: многоядерные процессоры (CPU) Xeon, GPU и FPGA, рассмотрим их ниже.


    У каждого типа процессора, —универсального (CPU), графического (GPU) или FPGA, — есть свои преимущества, иначе бы их просто не стали производить. CPU обеспечивают хорошую производительность при высшей степени универсальности и применимости. Порядка 99% всех существующих программ написаны для исполнения под CPU. У графических процессоров GPU большее число ядер и векторная архитектура, высокая скорость обмена с памятью и ввода-вывода. FPGA обладают самой большой производительностью на Ватт потребляемой мощности за счет свойств аппаратуры, но требуют очень тщательного и трудоемкого программирования.


    Ниже об этих отличиях чуть подробнее:


    • Универсальные процессоры CPU — это по сути, рабочие лошадки IT-индустрии. Их можно использовать для самых разнообразных задач, но ввиду своей архитектуры CPU не столь эффективны для параллельных вычислений. В последние годы эта проблема частично решается за счет имплементации в чипе процессора множества ядер. Однако даже у самых производительных CPU число ядер пока измеряется немногими десятками.
    • Графические процессоры (GPU) долгие годы работали только в нише отображения информации на экране. И лишь относительно недавно GPU стали применяться для задач высокопроизводительных вычислений, в том числе майнинга криптовалют. Работа с графикой как векторными задачами привела к такому развитию архитектуры GPU, которая стала приспособленной для целей параллельных вычислений. Как результат, современной архитектура графического процессора позволяет ускорить прогон векторизованных данных через свои конвейеры, которые в противном случае пришлось бы запускать через многие другие логические блоки в CPU с соответствующей потерей в производительности. Современные GPU содержат в чипе несколько тысяч процессорных ядер.
    • FPGA, в отличие от универсального и графического процессоров, можно перепрограммировать в соответствии с особенностями решаемой на них вычислительной задачи. Получается синтез специализированного процессора под конкретную задачу. Другими важными отличиями FPGA является пониженное энергопотребление в расчете на единицу вычислительной мощности, а также архитектура с параллельным исполнением множества векторных операций одновременно — так называемая массивно-параллельная мелкозернистая архитектура. Число ядер в чипе FPGA может достигать одного миллиона и более.

    FPGA-ускоритель, как правило, представляет собой аппаратуру в различном форм-факторе (VPX, Com-express, PCIe и т.д.), которая кроме самого чипа FPGA (или нескольких) содержит на плате память типа SRAM и DRAM, включая ультра-новые HBM (память DRAM с высокой пропускной способностью) и высокоскоростные интерфейсы ввода-вывода, такие как популярные 10/40/100 GE и PCI Express. FPGA-ускорители также выпускаются в форм-факторе SOM (система на модуле, одноплатный компьютер) для целей встраиваемых систем, что популярно в системах видеоаналитики или промышленных применениях.
    image
    FPGA-ускоритель в форм-факторе SOM


    Каждый чип FPGA содержит в себе массив до 5 млн логических элементов (массив перекодировки и триггеры), который и может быть перепрограммирован под разные функциональные задачи. Кроме того, есть аппаратные ресурсы — кэш-память, сигнальные процессоры, блоки цифровой обработки, блоки интерфейсов.


    Почему FPGA выигрывает в производительности у ASIC? Ответ очень простой — благодаря более совершенным техпроцессам создания кристаллов. Для FPGA применяются техпроцессы уровня 20 нм и даже 14 нм. В то время как для создания кристаллов ASIC используются более «древние» техпроцессы уровня 60 нм. Соответственно, на той же площади кристалла у FPGA можно расположить в разы большее число логических ячеек, чем у ASIC, что и обеспечивает выигрыш в производительности.

    Области применения FPGA


    С момента своего изобретения и вплоть до сегодняшних дней одним из базовых направлений применения FPGA было и остается прототипирование микросхем для мелко- и среднесерийных изделий, когда изготовление микросхем ASIC экономически нецелесообразно.


    На начало 2018 года, по сведениям российской компании Алмаз-СП, сферы применения FPGA –ускорителей выглядели следующим образом:


    • 50% — спецприменения в военной электронике,
    • 20% — телекоммуникации (оборудование базовых станций GSM и др.),
    • 10% — обработка видеопотоков (видеостудии, видеоаналитика),
    • 10% — промышленное применение,
    • 10% — прототипирование и прочее (включая научные расчеты).

    Однако, несмотря на преимущественно военное применение в прошлом, сфера гражданского использования FPGA –ускорителей растет сейчас гораздо быстрее. В 2015 году Intel приобрела одного из крупнейших производителей FPGA — компанию Altera. Разработки Altera теперь воплощаются в кремний уже под брендом Intel. И новая линейка FPGA-чипов, известная как Intel Cyclone 10 не заставила себя ждать. Модели чипа Cyclone 10 GX показывают очень высокую производительность (до 134 GFLOP) и имеют расширенные возможности ввода-вывода. Подключение к другим устройствам выполняется через сетевой порт 10GE или по шине PCI Express x4. Эти FPGA-чипы предназначены для систем машинного зрения, наблюдения, видео трансляций, а также робототехники. Младшая модель чипа Cyclone 10 LP реализована как вычислительное ядро для инженерных систем — управления комплексами датчиков, контроллерами двигателей и так далее.


    Кроме линейки Cyclone, в производственной программе Intel присутствуют и другие серии FPGA-чипов, унаследованные от Altera: MAX, Arria и Startix. Последние две серии — самые мощные чипы FPGA из существующих на рынке, в 2018 году ожидается их обновление до уровня Arria 10 и Startix 10. Startix 10 будет построена на гиперфлекс-архитектуре и обладать производительностью 10 терафлопс (т.е. почти на 3 порядка мощнее Cyclone 10).


    Серии Cyclone, MAX, Arria и Startix частично перекрывают друг-друга по производительности, но Intel позиционирует каждую серию отдельно. Для Arria это сигнальные процессоры для приборостроения, для Startix — высокопроизводительные вычисления в дата-центрах, телекоммуникациях. Про области применения для серии Cyclone, которая единственная получила обновления в 2017 году, мы уже говорили. Но еще одну такую область применения для Cyclone стоит упомянуть обязательно — это «Интернет вещей», IoT.


    Более 50% случаев применения FPGA –ускорителей приходится на военную и промышленную электронику, но сфера гражданских задач и научных расчетов быстро растет.

    Понятие образа в технологии FPGA


    Выше мы перечислили популярные на сегодня серии чипов FPGA от Intel, — но чтобы их использовать в серверах, потребуется приобрести платы FPGA-ускорителей и осуществить программирование логики чипов на адаптере под конкретную прикладную задачу. Платы адаптеров доступны у партнеров Intel, входящих в сообщество FPGA Design Solutions Network. В частности, в России таким партнером является ООО «Алмаз-СП» (также участвует в Эйлер проджект), поставляющее как оригинальные адаптеры Intel, так и платы собственной разработки с чипами FPGA последних поколений.


    Демонстрация сервера с FPGA-ускорителем на конференции SelectelTechDay #2, в центре - Антон Висто, представитель ООО «Алмаз-СП»

    Демонстрация сервера с FPGA-ускорителем «Алмаз-СП» на SelectelTechDay #2


    Демо-зона аппаратных новинок на SelectelTechDay #2. Первый слева - FPGA-сервер от «Алмаз-СП»

    Демо-зона аппаратных новинок на SelectelTechDay #2 (FPGA — первый стенд слева)


    Если надо абстрагироваться от маршрута проектирования и сфокусироваться на вычислительной задаче, можно воспользоваться OpenCL и Intel FPGA SDK for OpenCL. Для этого потребуется пакет поддержки платы BSP, который позволит абстрагироваться от сложностей построения системы на кристалле (контроллеры памяти, PCIe, интерфейсы, тактовые домены, временные ограничения, частичная реконфигурация и т.д.) и сфокусироваться на вычислительной задаче. Такой пакет предоставляется, если для платы заявлена поддержка OpenCL (OpenCL BSP). Имея подобный пакет поддержки, можно получить «среду разработчика ПО» — где есть модель платформы, функция для ускорения, библиотека поддержки времени выполнения, модель памяти, а также специальные расширения для увеличения пропускной способности. Затем приступают к написанию кода, профилированию, оптимизации.


    В результате использования SDK и BSP получается единый файл конфигурации (битстрим), которым конфигурируется ПЛИС и получается законченная система на кристалле под конкретную вычислительную задачу. Результатом программирования является микропрограмма, решающая конкретную прикладную задачу (например, расчет матрицы уравнений, преобразование видео-форматов и т.д.). Такая микропрограмма называется FPGA-образом (FPGA Image). Достаточно часто вместо термина «образ» используется термин «IP-ядро».


    FPGA-образ (FPGA Image) — это управляющая микропрограмма для чипа FPGA, разработанная и отлаженная для выполнения специализированной вычислительной задачи.

    Трудности доступа к технологии FPGA для клиентов


    Несмотря на привлекательную концепцию, — «высочайшая производительность под конкретную вычислительную задачу», — широкому распространению FPGA мешают два объективных фактора. Это высокая стоимость адаптера с чипом FPGA и дефицит разработчиков, имеющих практический опыт программирования и отладки FPGA-ядер.


    Кроме ускорителя, необходимо также обзавестись лицензией на Intel OpenCL SDK, без которой возможен только запуск скомпилированных ядер, но невозможна их компиляция. Требования к компьютеру разработчика тоже весьма высоки: это в том числе рекомендации к объему ОЗУ в 18-48 ГБ. На машине с 8-ядерным ЦП и 32 ГБ памяти компиляция ядра для вычисления множества Мандельброта занимает около 2-х часов. Если утилизация процессора превышает 90%, то компиляция может занимать сутки и даже больше. При объеме памяти менее 16 ГБ компиляция может оказаться невыполнимой.


    Поэтому потенциальные клиенты активно интересуются этой технологией, но не спешат с приобретением FPGA-ускорителей. В основном это связано с опасениями, что затраты на ускоритель(и) будут существенными для их ИТ-бюджета, а in-house команда не сможет на должном уровне освоить программирование и отладку FPGA-образов.


    Облачные вычисления на FPGA


    Облачные сервисы FPGA появились как ответ на высокую стоимость плат ускорителей с чипом FPGA. В этом случае клиентам предлагаются в аренду физические и/или виртуальные серверы с установленными в них FPGA-ускорителями. Как правило, это партнерский продукт от производителя (например, Intel) и дата-центра как провайдера IaaS-услуг.


    FPGA-сервер с ускорителем от «Алмаз-СП» можно бесплатно протестировать в дата-центре Selectel

    FPGA-сервер с ускорителем от «Алмаз-СП» можно бесплатно протестировать в дата-центре Selectel


    Одним из решений проблемы доступности технологии для массового применения видится возможность аренды вычислительных мощностей на базе FPGA. В Selectel услуга предполагает получение доступа к серверу с установленным ускорителем линейки Euler производства компании Euler Project на базе Intel Arria 10 FPGA. На сервере развернуты необходимые SDK и BSP для разработки, отладки и компиляции OpenCL-ядер, средства разработки для написания хост-приложений (Visual Studio). В качестве ознакомительной демонстрации предлагается рассмотренный ранее пример с построением множества Мандельброта: проект предоставляется в исходных кодах и настроен для компиляции.


    Euler Project для всех желающих проводит учебный курс по программированию на OpenCL для FPGA. Данный курс разработан специально для российской аудитории: инженеров, научных сотрудников, студентов технических ВУЗов. Он вобрал в себя материал официальных тренингов Intel и дает возможность пошагового изучения технологии от сборки простейшего приложения до применения специфических методов оптимизации, порой совершенно необходимых для достижения оптимального быстродействия.


    В таком виде FPGA-технология становится более привлекательной для клиентов, так как им уже не нужно приобретать непосредственно «железо», а капитальные расходы заменяются на операционные. Соответственно, значительно расширяется круг компаний, которые могут позволить себе использование расчетов на FPGA-ускорителях для своих проектов.


    Облачная модель использования серверов с FPGA-ускорителями дает доступ к этой технологии для множества новых клиентов, которые хотели бы попробовать "как это работает" на своих конкретных проектах и вычислительных задачах.

    Концепция магазина образов FPGA


    Создание эффективно работающего FPGA-образа для определенной прикладной задачи — достаточно трудоемкая и длительная по времени задача. У хорошо слаженной команды на программирование образа может уйти до пары месяцев, а менее опытные клиенты потратят гораздо больше времени, а то и не справятся с этой задачей вообще.


    Поэтому сама собой напрашивается концепция магазина образов, — по аналогии с существующими магазинами приложений для таких платформ как MacOS, Windows или Android. Разработчики могли бы передавать туда работоспособные образы, созданные ими для различных задач, а клиенты — приобретать их для загрузки на свои серверы с FPGA-ускорителями, если эти образы соответствует вычислительным задачам в их проектах.


    В компании Selectel в 2018 году начата работа над созданием подобного магазина образов FPGA, которые можно было использовать на арендованных серверах Selectel с этой технологией. Тем самым, для клиентов значительно ускорился бы цикл разработки для новых проектов, а сами программисты (авторские коллективы) получили бы определенный доход от ранее проделанной работы, плюс были бы защищены от пиратского распространения образов по рынку без их согласия.


    Полезная ссылка:


    Бесплатное тестирование выделенного сервера с адаптером FPGA в Selectel Labs

    Selectel

    110,00

    ИТ-инфраструктура для бизнеса

    Поделиться публикацией

    Похожие публикации

    Комментарии 36
      +1
      Когда примерно планируется выход для всех?
      Я правильно понимаю что в vscale этого не планируется?
        0
        Если речь идет о возможности тестирования, подать заявку может любой разработчик по ссылке в статье.
          0
          Серверы стоят в стойках и готовы к работе, сейчас мы тестируем спрос и обкатываем процедуры подготовки серверов.
          Запуск в виртуализованных средах (Vscale, VPC) пока не планируется.
          +5
          Да ребят, вам бы найти специалиста по FPGA для начала, IP-ядро и то, что вы называете образом FPGA вещи разные. И кстати, а используя «сложное HDL проектирование» можно получить образ для вашего облака? Т.е. может ли клиент написать нормальную прошивку под свою задачу без использования OpenCL и загрузить на ваш сервер?
            0
            Да, можно, мы даем сервер с полным доступом к железу. Если вам требуется загружать и использовать своё ядро, вы можете так сделать без проблем.
              0
              А как организована работа с самим сервером? Я так понимаю сервер в любом случае уже должен быть определенным образом настроен, прошивка плат осуществляется с самого сервера? Или по сети?
                –1
                Посмотрите в статье, на сервере развернуты необходимые SDK и BSP для разработки, отладки и компиляции OpenCL-ядер, средства разработки для написания хост-приложений (Visual Studio). Доступ удаленный.
                  0
                  Вам предоставляется доступ к серверу в панели управления с доступом через BMC KVM или по сети (ssh/RDP). Прошить ядро можно прямо с сервера.
              +3
              это очень грустно, когда такие статьи пишет человек, абсолютно не понимающий, о чём он пишет.
                –4
                Статья написана в соавторстве с Алмаз-СП, они как раз очень в теме.
                  +1
                  Вы знаете, я с темой FPGA-ASIC знаком весьма поверхностно, но даже у меня рука от лица не отрывалась практически от начала до конца статьи
                +2
                Что-то у Вас на сайте не нашел цен на серверы с FPGA. Хотелось бы иметь представление о стоимости аренды таких серверов.
                  –1
                  О цене аренды можно получить справку через письмо на sales@selectel.ru. Попробуйте для начала бесплатно — оборудование предоставляется от 2-х недель и более.
                    0
                    Стоимость аренды сервера можно посчитать в конфигураторе selectel.ru/services/dedicated/configurator
                    К конфигурации добавится стоимость FPGA-карты (или карт). На данный момент публичных цен нет, так как стоимость FPGA сильно зависит от модели чипа и наполнения карты (SFP порты, набортная память). Если вам действительно интересна тема FPGA, то записывайтесь на тест, пишите нам в чат на сайте, почту или мне.
                    +1
                    То есть для лайнеров теперь выгоднее FPGA заточенные образом на конкретную крипту?
                      –4
                      Это сложный вопрос. Вопрос в создании микропрограммы — имиджа под конкретный алгоритм майнинга, который к тому же периодически меняется даже в рамках одной крипты. Без имиджа — FPGA лишь дорогая бесполезная железка. Насколько нам известно, доступных FPGA-имиджей под майнинг на рынке нет. Если кто-то написал, то пользуется сам и не делится.
                        +2
                        На текущий момент, если алгоритм требует очень много памяти (8Гб к примеру) и обращается к ней совершенно случайным образом и вычитывает минимум данных — FPGA будут в проигрыше. Если алгоритм можно привести к виду «Сча считаем блок данных и будем его молотить», то уже есть смысл смотреть
                        +3
                        Очень спорное утверждение «Почему FPGA выигрывает в производительности у ASIC? Ответ очень простой — благодаря более совершенным техпроцессам создания кристаллов… что и обеспечивает выигрыш в производительности»
                        И вопрос: почему во всех облаках (AWS, Alibab, etc) сейчас используется Xilinx?
                          –4
                          Выбор поставщика FPGA-чипов для серверов во многом связан с наличием партнерских связей облачного провайдера и этого производителя, и договорной ценовой политикой в рамках этого партнерства. Вот в Selectel партнерские отношения с Intel и Алмаз. Поэтому пока предлагается такой сервер. Тема пойдет — будем, возможно, развивать отношения и с другими производителями.
                            +1
                            Microsoft сейчас сидит на альтере.
                              0
                              Не во всех – у Azure и OVH на чипах ALTERA.
                                +2

                                У Xilinx есть одно такое бооольшущее преимущество — его можно/нужно использовать в оборонке. По этому развитие решений на Xilinx'e ещё и стимулируется внешними факторами: доступность химикатов / патентов, государственное лоббирование.


                                В датацентрах Xilinx используют как решения для SDN, а не для ускорения каких-либо вычислений. Даже у того же Mellanox'a Сonnect-X серия 40Gbit/s интерфейс ни что другое как Xilinx Virtex 6+. Причём используют не саму ПЛИСку/DevBoard Xilinx'a/Alter'ы, а именно вендорную карточку с соответствующей прошивкой, так как нужны гарантии долгосрочной поддержки. Выбор производителя FPGA производителем карты в основном связан больше с экономическими и политическими факторами, доступностью ресурсов, нежели с какими-то реальными показателями производительности. "Выбрали Xilinx — потому что вот Юра шарит в нём, а Альтерку как-то не переваривает, ибо туго у него заводится". Сейчас очень слабо развита экосистема для высокопроизводительных решений на основе FPGA — есть ровно два проекта: DPDK и SPDK.


                                Altera стоит дешевле, но поддержка никакая: тех процессы — проще, объёмы FPGA — меньше, количество "мёртвого кремния" — больше. Не то что бы для этого не было целевого рынка сбыта. После покупки интелом ситуация немного изменилась в лучшую сторону, но если сравнивать с тем же Xilinx'ом (2.8Ghz 0.7V HBM память 16нм процесс) и Achronix'ом (BRAM LRAM DSP в каждом блоке ячеек), то Alter'e особо то и нечего предложить кроме как классических, дешёвых, решений.


                                Касательно "Проигрывает ASIC", дык это вброс… ASIC по определению означает любую специализированную микросхему вытравленную в кремнии. Просто для малосерийки нет смысла травить что-то сложное и энергоэффективное, по этому и тех процесс начинается с 45нм.


                                Касательно "FPGA ускорителей" тоже вброс — сейчас нет нормальных верифицируемых языков программирования что бы таргетить VHDL/Verilog для целевых платформ, a формат бинарников и прошивка целевых FPGA дело сугубо проприетарное.


                                Раньше у Xilinx'a можно было спокойно взять контракт на партию в 5-10 тысяч кастомных Virtex 6 "порезаных" под нужды конкретного проекта, ну и опционально заказать "соответствие военным требованиям" целевой, дефолтной, страны.

                                  0
                                  это какие такие Xilinx можно и нужно использовать в оборонке?
                                    0

                                    Ну системы ракетного наведения с 2008го компании с грантами от Darp'ы лепили на Virtex/Kintex 4, отдельно предлагалась "военизированная" или "порезанная" версия для партий от 20ти тысяч штук. Типа что бы ячейки не стирались при определённых значениях радиационного облучения, и проч около Aerospace'ный бред.


                                    Alter'у тогда просто не допускали к оборонке (системы наведения) из-за недостаточного QA и несоответствия нормам. Ситуация вроде как особо не менялась, как и поставщики, и разработчики… Эт закрытая инфа. Сейчас Alter'у пускают в радарные и навигационные — так как там она соответствует требованиям надёжности.

                                      0
                                      Во всем мире в авиа и космосе предпочитают Actel, он ни какой в обычных применениях, но по защите от радиации это топовые ПЛИС… В наших локаторах обычно стоят Stratix Altera, в нашем космосе часто стоят Actel разных версий, вопрос где тут Xilinx?
                                      P.S. Altera = Intel, Actel = Microsemi
                                        0
                                        Actel стоит потому, что у них RTAX одноразово-прожигаемый, потому и устойчивый.
                                        Virtex-ы делают в рад. стойком исполнением с возможностью переконфигурации (и лет 5 назад интересных аппаратных блоков у Xilinx было больше, чем у Actel).
                                        Плюс сейчас китайцы начали продавать нашим военным клоны рад. стойких 4 и 5 virtex-ов, дело пойдёт веселее.
                                          0
                                          Ваша представление об Actel немного отстало от реальности лет так, наверное на 10. Почитайте про RTG4 от Actel в России его конечно никто никогда не увидит, но ничего подобного у Xilinx и Altera нет. По поводу Xilinx может сама ПЛИС и рад стойкая, а вот к ППЗУ конфигурации были вопросы в свое время… У Китайцев есть свои ПЛИС без всяких клонов вполне годные, но наши военные не особо горят желанием их ставить по адекватным причинам
                                            0
                                            Ну я имел ввиду относительно доступные тут 5 лет назад…
                                            Для нивелирования ошибок конфигурации, xilinx выпускал плагин для троирования проекта, а где хранить исходник конфигурации это вообще другой вопрос.
                                            Самая адекватная причина не использовать китайские не-клоны, это что у известных марок нормальный софт и инфраструктура, отладки и прочее, чего не скажешь о китайских поделках, где даже hello world не всегда дают в комплекте.
                                          0

                                          Я "с нашими" не работал, видел как люди работают на Darp'у… по Actel'у могу сказать лишь только то что они просто дэмпингуют цены, и это чаще СPLD чем FPGA, по этому и дешевле. Четвёртые Virtex'ы до сих пор в обороте, поддерживаются/допиливаются, и работают без сбоев. Поддержка Actel "покрыта туманом войны" в прямом, и в переносном смысле.


                                          "Весь мир" не ограничевается РФ, не стоит обобщать — у разных стран разные условия и договорённости.

                                  +5

                                  Величайшее обрание маркетингового материала с не менее величайшим отрывом от реальности.

                                    0
                                    Зачем приводить статистику по РФ? очевидно, что тут они — не распространены, могли бы и описать, что они есть\нет в AWS.

                                    PS Вообще не понимаю смысла зачем арендовать облако у вас если AWS/Google/Huawei будет дешевле.
                                      –1
                                      Сравнивать цены и принимать решение — это право клиентов. Это хорошо, когда есть выбор, где они могут арендовать.
                                      P.S. у AWS насколько знаю, речь идет о виртуальных машинах, а не о выделенном сервере.
                                        0
                                        Что такое «выделенный»? Сервера без виртуализации в 2018, серьезно?
                                          –1
                                          Разумеется, виртуализацию развернуть можно. Но как класс существуют и выделенные серверы — это физический сервер в монопольном режиме. Такие используют при необходимости высокой вычислительной мощности и в других случаях, например когда приложение не работает в режиме виртуализации.
                                            0
                                            Что в этом плохого, если выделенный сервер управляется так же легко как и виртуальный?
                                            При соответсвующем спросе можем оперативно запустить и в виртуальных машинах.
                                              0

                                              Ничего, только KVM вещь совершенно не нова и он (сервер) уже лет 10 так управляется. Да и в современных серверах KVM встроенный.

                                      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                      Самое читаемое