Desarrollo de aplicaciones en la nube aceleradas por FPGA con SDAccel: Práctica

Descripción

¡Este curso es para cualquier persona apasionada por aprender cómo desarrollar aplicaciones aceleradas por FPGA con SDAccel!

Cuanto más general sea su propósito, más flexible será y más tipos de programas y algoritmos podrá ejecutar en su infraestructura informática subyacente. Todo esto es excelente, pero no hay comida gratis y esto sucede, muy a menudo, al perder la eficiencia.

Este curso presentará varios escenarios en los que las cargas de trabajo requieren más rendimiento del que se puede obtener incluso utilizando las CPU más rápidas. Este escenario está convirtiendo las arquitecturas de la nube y del centro de datos hacia la informática acelerada. Dentro de este curso, le mostraremos cómo obtener beneficios mediante el uso de Xilinx SDAccel para programar instancias de Amazon EC2 F1. Vamos a hacer esto a través de un ejemplo de trabajo de un algoritmo utilizado en biología computacional.

La gran cantidad de datos que los algoritmos necesitan procesar y su complejidad plantearon el problema de aumentar la cantidad de potencia computacional necesaria para realizar el cálculo. En este escenario, los aceleradores de hardware revelaron ser efectivos para lograr una aceleración en el cómputo y, al mismo tiempo, ahorrar consumo de energía. Entre los algoritmos utilizados en biología computacional, el algoritmo Smith-Waterman es un algoritmo de programación dinámico, garantizado para encontrar la alineación local óptima entre dos cadenas que podrían ser nucleótidos o proteínas. En las siguientes clases, presentamos un análisis y una sucesiva aceleración de hardware basada en FPGA del algoritmo Smith-Waterman utilizado para realizar la alineación por pares de secuencias de ADN.

Dentro de este contexto, este curso se enfoca en infraestructuras de nube distribuidas y heterogéneas, brindándole detalles sobre cómo usar Xilinx SDAccel, a través de ejemplos de trabajo, para dar vida a sus soluciones utilizando las instancias Amazon EC2 F1.