赛灵思首届自适应计算挑战赛初创企业竞赛单元前三甲揭晓

去年，赛灵思宣布举办首届自适应计算挑战赛，其中包括开发者和初创企业两项赛事，鼓励其使用 Vitis 统一软件平台和 Vitis AI，在指定赛灵思硬件平台上开发令人振奋的新应用。

今年年初，我们公布了开发者竞赛的获胜者。现在，让我们揭晓初创企业竞赛单元的前三甲！他们分别是韩国BLUEDOT、中国雪湖科技以及西班牙Katoid Technology！

自适应计算挑战赛的参赛者不仅来自初创企业，还包括早期阶段技术公司和研究机构。通过使用围绕赛灵思 28nm、20nm 和 16nm 器件构建的硬件平台，展示了以可编程逻辑实现的应用加速，以及重要性能优势或总拥有成本（ TCO ）优势，在充分发挥专业能力的同时，也借助赛灵思平台以创新技术解决现实问题。

最终，在全球超过 55 家参赛初创企业发来的众多参赛作品中，赛灵思评审团队遴选出选三甲获胜者。他们将共同赢取总计 18万美元的奖金！

获胜者

冠军：实现超高视频分辨率

项目名称：DeepField-SR：赛灵思 Alveo 加速器卡助力实现基于 AI 的超高分辨率

获奖企业：BLUEDOT 是一家韩国创业公司，通过云数据中心采用系统半导体和人工智能提供快速且智能化的图像处理和图像压缩技术。

DeepField-SR 是一种功能固定的硬件加速器，运用云端或本地的赛灵思 Alveo 卡和 FPGA实例，为视频超高分辨率提供最高计算效率。DeepField-SR 以使用互联网真实视频数据进行训练的专有神经网络为基础，在多帧中融合空间-时间信息，能生成超高分辨率的视频质量。

DeepField-SR 搭载了Alveo U200 和 Alveo U50 加速器卡，同时部署在公有云和本地上。其采用可扩展架构设计，支持多张 Alveo 卡，能灵活满足各种分辨率提升需求。在单张 Alveo U50 卡上的运行时性能达到 14fps（每秒帧数），可提升视频质量至 4K 分辨率。API 集成在 FFmpeg 工作流内，使用简单的命令就能启用 DeepField-SR 加速并提升用户输入视频分辨率。

亚军：超强算力助力药物研发

项目名称：Yaddle：基于赛灵思 FPGA 的分子动力学解决方案助力药物研发。

初创企业：雪湖科技（Snowlake）总部位于上海，是一家领先的技术公司，为实现 AI 和 HPC 应用提供基于 FPGA 的专用计算解决方案。其产品已被广泛应用于各种场景，包括自动驾驶和高性能计算解决方案（地震勘探和分子动力学仿真）。

雪湖科技开发的 Yaddle 是一款专门在赛灵思 FPGA 上开展分子动力学计算的解决方案。Yaddle 能在单个 FPGA 上完成分子动力学计算并高效输出结果。借助赛灵思运行时库（ XRT ），Yaddle 可以通过 Yaddle API 兼容支持常用分子动力学软件和其他分析插件。在赛灵思 Alveo 卡上，Yaddle（ FPGA ）能实现较之 CPU 近乎百倍的性能提升，以及较之 GPU 性能两倍以上的提升。与此同时，Yaddle （ FPGA ）的总拥有成本仅为 CPU 的百分之一、GPU 的七分之一。

不同平台上分子动力学计算的性能和 TCO 比较从仿真时长 (ns) 角度，对于仿真百万个原子，使用单部配备 8 张 Alveo U250 卡的服务器，Yaddle-MD 能提供相当于双至强 9282 CPU 98 倍、DGX-A100 GPU 2.4 倍的性能。

项目名称：基于 FPGA 的交互式分析

获奖企业：Katoid Technology 是一家成立于巴塞罗那的颠覆性实时分析公司。

Katoid 的技术充分发挥了赛灵思 FPGA 的独特能力，以线速处理来自 NVMe 存储的数据。Katoid 技术能以有机分布式系统的形式进行横向扩展，从而用比现有云解决方案快 100 倍的计算速度获取全网域实时行为洞察。

Katoid 的交互式分析解决方案基于赛灵思 Alveo 卡、Zynq UltraScale+ MPSoC 和 AWS F1 云实例提供。其技术充分发挥赛灵思 FPGA 无与伦比的计算能力，并结合基于 PCIe 的 NVMe SSD 驱动器的超大带宽，能提供比竞争解决方案速度快 100 倍、成本低 90% 的交互式大数据分析能力。它可以在交互式速度下计算超大型数据集，并通过横向扩展以每秒太字节（ terabyte ）的速度支持用户的探测工作。

至此，首届赛灵思自适应计算挑战赛圆满落幕。感谢所有参赛开发者与初创企业。

2021 年秋季，新一届自适应计算挑战赛即将到来，敬请大家密切关注。

原文标题：未来可期 | 中国初创新锐闪耀自适应计算挑战赛

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责任编辑：haq