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如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

2020年03月11日 10:57 次阅读

文 / 深维科技樊平

编者按:实现了技术方面的突破,那么要如何与生产环境集成呢?如何在实际的业务体系中实现对FPGA优势更好的应用?实际部署是其中最值得探讨与研究的方向。对此,深维科技进行了一系列的探索与尝试,形成了以下几种方案。

1.部署问题

1.1 如何与生产环境集成

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

在云端,ThunderImage通常会与OBS进行集成,用户端发送对图片的请求,CDN检查是否存在本地缓存,如不存在则向OBS发送请求,OBS通过相应参数与ThunderImage交互,生成相应的图片格式,最终通过CDN返回给用户端。这种与OBS集成的在线处理的方式,带来的是带宽成本以及存储成本的降低,以及QoS的提升。

1.2 FPGA产品部署方面

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

目前,FPGA产品在部署方面可以划分为公有云方案以及私有云方案两种方式。深维科技目前所拥有的解决方案对行业输出的产品形态主要分为公有云:SaaS、Instance以及镜像服务;私有云以及线下产品:软硬一体机。所应用的场景包括手机、电商、社交、CDN、云存储、视频等。

1.3 私有云部署方案

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

针对私有云部署,架构基于视频加速卡的硬件环境,服务器上层相应的操作系统以及虚拟化处理相结合,覆盖赛灵思驱动层、管理层工具等部分。深维科技的方案部署于此架构上,直接面向相应的应用场景。

1.4 Alveo U50部署方案

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

Alveo U50采用了UltraScale+架构,集成了超高带宽的8GB HBM2存储器技术,所以大幅缩小了产品尺寸。以此为基础的方案是当前计算密度最高的处理方案,对于数据中心服务器升级来说更加便捷。

2. 案例分析

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

上图为某社交网络云相册缩略图生产的实际案例,单节点吞吐性能提升可以达到10倍,TCO可以降低到一半,并且具有更优质的服务质量体验。因为其集群规模更小,所以维护起来更加方便。

2.1 公有云部署

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

公有云部署主要涉及平台、功能以及服务几个方面。其中云上的服务形态包括SaaS、Instance、Image三种。SaaS的优势是易部署,起步费用较低,方便小规模用户集成使用。Instance的集成更加灵活,封装比较完整,成本相比SaaS更低。对于Image来说,购买云主机以及镜像,需要在服务器端将应用与镜像完美集成,这意味着我们可以有机会将整体方案的最好性能发挥出来,因此Image方式的性能是最强的,并且可以实现深度的定制。

2.2 某视频网站WebP转码方案

如何在数据中心部署深维FPGA+CPU图像处理解决方案

上图为某视频网站WebP转码方案的实际案例,我们在云端上的整体性能都是有保障的,虽然云端的CPU为VCPU,在性能上会有些损耗,但整体性能收益一般情况下都会有6倍以上的性能提升。

综上,深维科技ThunderImage图像处理方案,支持丰富的编解码算法,能够适应差异化的应用场景,同时,无缝兼容业界常见算法平台。高效便捷的应用体验与部署方式,对于无论是公有云,私有云还是混合云端的应用来说都是一种新的优化与选择。

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