M-Space: The Maxeler Collaboration Workspace

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M-Space: Der Maxeler Collaboration Workspace ist eine sichere, hochleistungsfähige Computerplattform, die entwickelt wurde, um die kollaborative Forschung und Entwicklung zu erleichtern. Sie integriert Maxelers fortschrittliche Dataflow-Computing-Technologie mit den Multi-Cloud-Speicherlösungen von fragmentiX und gewährleistet sowohl rechnerische Effizienz als auch robusten Datenschutz. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hochleistungsrechnen: Nutzt die Dataflow-Engines von Maxeler, um maximale Leistungsdichte für komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu liefern. - Sichere Datenspeicherung: Integriert die Speicherarchitektur von fragmentiX, die Shamir's Secret Sharing verwendet, um Datenfragmente über mehrere Cloud-Anbieter zu verteilen, was die Datensicherheit und -resilienz erhöht. - Skalierbarkeit: Unterstützt nahtlose Skalierung über verschiedene öffentliche Cloud-Plattformen sowie hybride und lokale Speicherlösungen, um unterschiedlichen Rechen- und Speicheranforderungen gerecht zu werden. Primärer Wert und Benutzerlösungen: M-Space adressiert das kritische Bedürfnis nach einer kollaborativen Umgebung, die hohe Rechenleistung mit strengen Sicherheitsmaßnahmen für Daten kombiniert. Durch die Nutzung von FPGA-basiertem Processing und fortschrittlichen Datenfragmentierungstechniken bietet es Forschern und Entwicklern eine Plattform, auf der sensible Daten sicher verarbeitet und gespeichert werden können, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Dies ist besonders vorteilhaft für Sektoren, die mit vertraulichen Informationen umgehen, wie medizinische und genomische Forschung, und gewährleistet digitale Souveränität und langfristige Datensicherheit.

MaxelerOS AMI

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MaxelerOS AMI ist ein umfassendes Betriebssystem, das entwickelt wurde, um die Leistung von Dataflow Engines in Hochleistungsrechnerumgebungen zu optimieren. Es bietet die wesentliche Datenchoreographie, die erforderlich ist, um Ressourcen auszugleichen, die Nutzung zu maximieren, Overheads zu minimieren und die Beschleunigungsprozesse von Anwendungen zur Laufzeit zu verwalten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Hardware und Software: MaxelerOS umfasst sowohl Hardwarekomponenten innerhalb der FPGA-Konfiguration als auch Software, die auf dem Hauptprozessor läuft, und ermöglicht eine nahtlose Interaktion über Verbindungen wie PCIe, Infiniband, FSB oder HyperTransport. - Laufzeit-DFE-Management: Das System unterstützt mehrere DFEs pro Knoten, die unabhängig voneinander arbeiten können. Es erzwingt gegenseitigen Ausschluss, um sicherzustellen, dass nur eine Anwendung zu einem bestimmten Zeitpunkt auf ein DFE zugreift. - Effiziente Datenübertragungen: MaxelerOS unterstützt Streaming-Direktspeicherzugriff für effiziente Datenbewegungen in und aus DFEs sowie interruptbasierte Interaktionen, die die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern. - Interoperabilität: Spezielle Schnittstellen werden bereitgestellt, um eine nahtlose Interoperabilität zwischen Hardwareblöcken zu gewährleisten, was reibungslose Datenübertragungen und Systemintegration erleichtert. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MaxelerOS AMI adressiert das kritische Bedürfnis nach effizientem Ressourcenmanagement und Anwendungsbeschleunigung in der Hochleistungsrechnerumgebung. Durch die Bereitstellung eines robusten Rahmens für das Management von DFEs ermöglicht es den Benutzern, einen höheren Rechendurchsatz, reduzierte Latenzzeiten und eine verbesserte Gesamtleistung des Systems zu erreichen. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die intensive Datenverarbeitung und Echtzeitanalysen erfordern, bei denen die Maximierung der Hardwareauslastung und die Minimierung von Overheads entscheidend sind.

MaxML CNN

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MaxML CNN ist eine Hochleistungsrechenlösung, die von Maxeler Technologies entwickelt wurde, um die Inferenz von Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von Dataflow Engines (DFEs) zu beschleunigen. Diese Toolchain zielt auf mehrere FPGAs auf einem einzigen DFE-Gerät ab und erleichtert die effiziente Kommunikation zwischen FPGAs hauptsächlich über maxring und in einigen Fällen unter Verwendung von Off-Chip-RAM. Durch die Nutzung von Dataflow-Computing bietet MaxML CNN einen signifikanten Leistungszuwachs gegenüber herkömmlichen CPU-basierten Systemen und ist ideal für Anwendungen, die eine schnelle und effiziente CNN-Inferenz erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatische Design Space Exploration (DSE): MaxML CNN sucht automatisch nach optimalen Loop-Unrolling-Parametern mithilfe eines theoretischen Leistungsmodells und vereinfacht so den Designprozess. - Leistungsschätzung: Das Tool bietet Schätzungen des Design-Durchsatzes, ohne dass eine vollständige Kompilierung oder Simulation erforderlich ist, was eine effiziente Leistungsbewertung ermöglicht. - Kompilierungsentspannung: In Fällen, in denen die Kompilierung fehlschlägt, können Benutzer die Ressourcennutzung entspannen, um die Anpassung des Designs auf dem FPGA während der MPPR-Phase zu erleichtern und die Flexibilität zu erhöhen. - Simulationsfähigkeiten: MaxML CNN ermöglicht die Simulation von maxring-Verbindungen ohne Neukonfiguration, indem sie als PCIe-Verbindungen zur CPU simuliert werden, was für die Überprüfung der Korrektheit von Vorteil ist. - Benutzerdefinierte Präzisions- und Frequenzeinstellungen: Benutzer können benutzerdefinierte Festkomma-Präzisionen und FPGA-Frequenzen für jedes neuronale Netzwerk angeben, um eine maßgeschneiderte Leistungsoptimierung zu ermöglichen. Primärer Wert und gelöstes Problem: MaxML CNN adressiert die Herausforderung der Beschleunigung der CNN-Inferenz durch die Nutzung der Leistung von DFEs und bietet eine hochdurchsatzstarke, energiearme Alternative zu herkömmlichen GPU-basierten Systemen. Diese Lösung ist besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz entscheidend sind, wie z.B. bei der Echtzeit-Bildklassifizierung und anderen rechenintensiven Aufgaben. Durch die Bereitstellung einer anpassbaren und effizienten Plattform für die CNN-Inferenz ermöglicht MaxML CNN den Benutzern, schnellere Ergebnisse mit reduziertem Energieverbrauch zu erzielen und so die Gesamtleistung und Nachhaltigkeit des Systems zu verbessern.

Maxeler Real Time Risk

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Maxeler Real Time Risk (RTR) ist eine umfassende Suite von Finanzrisikomanagement-Tools, die entwickelt wurde, um Hochleistungsanalysen für komplexe Risikomodelle bereitzustellen. Durch die Nutzung von Maxelers Dataflow Engines (DFEs) beschleunigt RTR die Berechnungen erheblich und verkürzt die Verarbeitungszeiten von Stunden auf Minuten und von Minuten auf Sekunden. Diese Lösung ist sowohl vor Ort als auch in der Cloud verfügbar, einschließlich der Kompatibilität mit Amazon EC2 F1-Instanzen, und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen organisatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Risikowerkzeuge: RTR umfasst Module für Credit Value Adjustment (CVA), Standard Initial Margin Model (SIMM) und eine vollständige Derivate-Preisbibliothek, die alle von Bloomberg-Marktdaten angetrieben werden. - Hochleistungsrechnen: Durch die Nutzung von Maxelers DFEs bietet RTR ultraschnelle Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten, die schnelle Neuberechnungen komplexer Risikomodelle ermöglichen. - Flexible Bereitstellung: RTR kann auf AWS-CPU-Cloud-Instanzen für Standardverarbeitung oder auf Amazon EC2 F1-Instanzen für ultraschnelle Echtzeitzwecke bereitgestellt werden. - Standardisierte Datenintegration: Kunden können Trades und Portfolios im branchenüblichen Financial Products Markup Language (FpML)-Format hochladen, was eine nahtlose Integration in bestehende Systeme gewährleistet. - Anpassbare Lösungen: RTR ist ideal für den Aufbau maßgeschneiderter Lösungen für die Fundamentale Überprüfung des Handelsbuchs (FRTB), Gegenparteikreditrisiko (CCR) und erweiterte Szenarioanalysen und bietet vollständige Dashboards und eine optionale API-basierte Bibliothek mit vollständigem Quellcode. Primärer Wert und Nutzen für den Benutzer: Maxeler Real Time Risk adressiert das kritische Bedürfnis nach schneller und genauer Risikobewertung im Finanzsektor. Durch die drastische Reduzierung der Berechnungszeiten ermöglicht RTR Finanzinstituten, Echtzeit-Risikobewertungen durchzuführen, was die Entscheidungsprozesse und die Einhaltung von Vorschriften verbessert. Die flexiblen Bereitstellungsoptionen und das umfassende Toolset bieten Organisationen eine skalierbare und effiziente Lösung, um komplexe Risikomodelle effektiv zu verwalten.