M-Space: The Maxeler Collaboration Workspace

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M-Space: O Espaço de Colaboração Maxeler é uma plataforma de computação de alto desempenho e segura, projetada para facilitar a pesquisa e desenvolvimento colaborativo. Ele integra a tecnologia avançada de computação em fluxo de dados da Maxeler com as soluções de armazenamento em multi-nuvem da fragmentiX, garantindo tanto eficiência computacional quanto proteção robusta de dados. Principais Características e Funcionalidades: - Computação de Alto Desempenho: Utiliza os motores de fluxo de dados da Maxeler para oferecer máxima densidade de desempenho para tarefas complexas de processamento de dados. - Armazenamento Seguro de Dados: Incorpora a arquitetura de armazenamento da fragmentiX, que emprega o Compartilhamento Secreto de Shamir para distribuir fragmentos de dados entre vários fornecedores de nuvem, aumentando o sigilo e a resiliência dos dados. - Escalabilidade: Suporta escalonamento contínuo em várias plataformas de nuvem pública, bem como configurações de armazenamento híbrido e local, para atender a diversas necessidades computacionais e de armazenamento. Valor Principal e Soluções para Usuários: O M-Space atende à necessidade crítica de um ambiente colaborativo que combina alto desempenho computacional com medidas rigorosas de segurança de dados. Ao aproveitar o processamento baseado em FPGA e técnicas avançadas de fragmentação de dados, oferece a pesquisadores e desenvolvedores uma plataforma onde dados sensíveis podem ser processados e armazenados com segurança, sem comprometer o desempenho. Isso é particularmente benéfico para setores que lidam com informações confidenciais, como pesquisa médica e genômica, garantindo soberania digital e privacidade de dados a longo prazo.

MaxelerOS AMI

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MaxelerOS AMI é um sistema operacional abrangente projetado para otimizar o desempenho de Motores de Fluxo de Dados em ambientes de computação de alto desempenho. Ele fornece a coreografia de dados essencial necessária para equilibrar recursos, maximizar a utilização, minimizar sobrecargas e gerenciar processos de aceleração de aplicativos em tempo de execução. Principais Características e Funcionalidades: - Hardware e Software Integrados: O MaxelerOS compreende tanto componentes de hardware dentro da configuração FPGA quanto software em execução no processador principal, facilitando a interação perfeita sobre interconexões como PCIe, Infiniband, FSB ou HyperTransport. - Gerenciamento de DFE em Tempo de Execução: O sistema suporta múltiplos DFEs por nó, permitindo que operem de forma independente. Ele impõe exclusão mútua para garantir que apenas um aplicativo acesse um DFE em qualquer momento. - Transferências de Dados Eficientes: O MaxelerOS suporta Acesso Direto à Memória em streaming para movimentação eficiente de dados dentro e fora dos DFEs, bem como interações baseadas em interrupções, melhorando a eficiência do processamento de dados. - Interoperabilidade: Interfaces dedicadas são fornecidas para garantir a interoperabilidade perfeita entre blocos de hardware, facilitando transferências de dados suaves e integração do sistema. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MaxelerOS AMI aborda a necessidade crítica de gerenciamento eficiente de recursos e aceleração de aplicativos em computação de alto desempenho. Ao fornecer uma estrutura robusta para gerenciar DFEs, ele permite que os usuários alcancem maior rendimento computacional, latência reduzida e desempenho geral do sistema melhorado. Isso é particularmente benéfico para aplicativos que exigem processamento intensivo de dados e análises em tempo real, onde maximizar a utilização do hardware e minimizar sobrecargas são essenciais.

MaxML CNN

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MaxML CNN é uma solução de computação de alto desempenho desenvolvida pela Maxeler Technologies, projetada para acelerar a inferência de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) usando Motores de Fluxo de Dados (DFEs). Esta cadeia de ferramentas visa múltiplos FPGAs em um único dispositivo DFE, facilitando a comunicação eficiente entre FPGAs principalmente via maxring e, em alguns casos, utilizando RAM fora do chip. Ao aproveitar a computação de fluxo de dados, o MaxML CNN oferece um aumento significativo de desempenho em relação aos sistemas tradicionais baseados em CPU, tornando-o ideal para aplicações que exigem inferência rápida e eficiente de CNN. Características e Funcionalidades Principais: - Exploração Automática do Espaço de Design (DSE): O MaxML CNN busca automaticamente os parâmetros ótimos de desenrolamento de loops usando um modelo teórico de desempenho, simplificando o processo de design. - Estimativa de Desempenho: A ferramenta fornece estimativas de throughput de design sem a necessidade de compilação ou simulação completa, permitindo uma avaliação eficiente do desempenho. - Relaxamento de Compilação: Em casos onde a compilação falha, os usuários podem relaxar a utilização de recursos para facilitar o ajuste do design no FPGA durante a fase MPPR, aumentando a flexibilidade. - Capacidades de Simulação: O MaxML CNN permite a simulação de conexões maxring sem reconfiguração, simulando-as como conexões PCIe para a CPU, o que é benéfico para a verificação de correção. - Configurações de Precisão e Frequência Personalizadas: Os usuários podem especificar precisões de ponto fixo personalizadas e frequências de FPGA para cada rede neural, permitindo uma otimização de desempenho sob medida. Valor Principal e Problema Resolvido: O MaxML CNN aborda o desafio de acelerar a inferência de CNNs aproveitando o poder dos DFEs, oferecendo uma alternativa de alta taxa de transferência e baixo consumo de energia aos sistemas convencionais baseados em GPU. Esta solução é particularmente vantajosa em cenários onde a velocidade de processamento e a eficiência energética são críticas, como na classificação de imagens em tempo real e outras tarefas computacionalmente intensivas. Ao fornecer uma plataforma personalizável e eficiente para a inferência de CNNs, o MaxML CNN permite que os usuários alcancem resultados mais rápidos com menor consumo de energia, melhorando assim o desempenho geral do sistema e a sustentabilidade.

Maxeler Real Time Risk

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Maxeler Real Time Risk (RTR) é um conjunto abrangente de ferramentas de gestão de risco financeiro projetado para oferecer análises de alto desempenho para modelos de risco complexos. Aproveitando os Motores de Fluxo de Dados (DFEs) da Maxeler, o RTR acelera significativamente os cálculos, reduzindo os tempos de processamento de horas para minutos e de minutos para segundos. Esta solução está disponível tanto no local quanto na nuvem, incluindo compatibilidade com as Instâncias Amazon EC2 F1, proporcionando flexibilidade e escalabilidade para atender às diversas necessidades organizacionais. Principais Características e Funcionalidades: - Ferramentas de Risco Abrangentes: O RTR inclui módulos para Ajuste de Valor de Crédito (CVA), Modelo Padrão de Margem Inicial (SIMM) e uma biblioteca completa de precificação de derivativos, todos impulsionados por dados de mercado da Bloomberg. - Computação de Alto Desempenho: Utilizando os DFEs da Maxeler, o RTR oferece capacidades de processamento em tempo real ultra-rápidas, permitindo recálculos rápidos de modelos de risco complexos. - Implantação Flexível: O RTR pode ser implantado em instâncias de nuvem AWS CPU para processamento padrão ou em Instâncias Amazon EC2 F1 para propósitos em tempo real ultra-rápidos. - Integração de Dados Padronizada: Os clientes podem carregar negociações e portfólios usando o formato padrão da indústria Financial products Markup Language (FpML), garantindo integração perfeita com sistemas existentes. - Soluções Personalizáveis: O RTR é ideal para construir soluções sob medida para Revisão Fundamental do Livro de Negociação (FRTB), Risco de Crédito de Contraparte (CCR) e análise de cenários estendida, oferecendo painéis completos e uma biblioteca opcional baseada em API com código-fonte completo. Valor Principal e Benefícios para o Usuário: O Maxeler Real Time Risk aborda a necessidade crítica de avaliação de risco rápida e precisa no setor financeiro. Ao reduzir drasticamente os tempos de computação, o RTR permite que as instituições financeiras realizem avaliações de risco em tempo real, aprimorando os processos de tomada de decisão e conformidade regulatória. Suas opções de implantação flexíveis e conjunto de ferramentas abrangente fornecem às organizações uma solução escalável e eficiente para gerenciar modelos de risco complexos de forma eficaz.