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Una startup egipcia acelera la contabilidad de alto rendimiento

Hola de nuevo. En el teclado Simón Sánchez y en esta ocasión vamos a hablar sobre Una startup egipcia acelera la contabilidad de alto rendimiento

Si bien Egipto no es exactamente el epicentro de la informática de alta gama, una startup tecnológica con sede en El Cairo está tratando de hacerse un nombre en un área emergente de HPC. SilMinds ha desarrollado una tecnología de aceleración de hardware diseñada para acelerar una creciente variedad de aplicaciones de procesamiento financiero. Los productos resultantes representan una de las pocas soluciones basadas en hardware que admiten matemáticas de coma flotante decimal (DFP).

SilMinds se fundó en 2007 como una empresa de investigación, diseño y consultoría, inicialmente enfocada en proporcionar núcleos IP estándar de la industria para aplicaciones de coma flotante decimal. El director de tecnología de la empresa, el profesor Hossam AH Fahmy, fue miembro del comité que formuló el estándar IEEE 754-2008 para aritmética de punto flotante, incluido DFP. De acuerdo a Sitio web de SilMinds, los primeros productos se desarrollaron con subvenciones del Fondo de Innovación UE-Egipto.

La oferta inicial de la empresa, SilAx, es un coprocesador DFP vectorial configurable implementado con FPGA. La tarjeta puede equiparse con una FPGA Altera o Xilinx y conectarse a cualquier ranura PCIe estándar con al menos cuatro carriles. Esto lo hace compatible con una amplia gama de servidores x86, HPC u otros.

Sin embargo, aún no se han reclamado distribuciones comerciales. Actualmente, la compañía está hablando con proveedores de soluciones que tratan directamente con instituciones bancarias y de telecomunicaciones, presumiblemente con la idea de envolver una solución completa alrededor del acelerador SilMinds y ofrecerlo como una plataforma llave en mano.

Tenga en cuenta que las operaciones de coma flotante decimal son un poco anómalas cuando se trata de procesamiento. La mayoría de las aplicaciones se realizan mediante aritmética binaria, el estilo natural de procesamiento de números para microprocesadores. La aritmética decimal se puede realizar con cálculos de punto fijo (no de punto flotante), pero las representaciones son demasiado limitadas para respaldar operaciones monetarias de fuerza industrial.

Por ejemplo, agregar $ 0.10 a $ 1.99 es bastante simple usando la notación de punto fijo. Pero incluso hacer algo tan simple como calcular un impuesto sobre las ventas del 10% es problemático, ya que 1/10 solo puede producir un valor aproximado cuando se convierte a binario. Cuando se trata de dinero, eso no es bueno. Los errores de redondeo se acumulan y, a gran escala, pueden significar que miles o incluso millones de dólares terminen en el cubo de los bits.

El punto flotante decimal, por otro lado, es capaz de admitir un rango de valores mucho más amplio que el disponible para el punto fijo y proporciona una precisión mucho mayor. Hasta hace poco, no existía un estándar de codificación para DFP. Pero con el lanzamiento de IEEE 754-2008, ahora hay una especificación independiente del fabricante para representaciones de coma flotante decimal de 32, 64 y 128 bits y su comportamiento.

Dadas las leyes reguladoras impuestas a las transacciones financieras en estos días, DFP es el estándar para casi todas las aplicaciones en banca, facturación telefónica, cálculo de impuestos, conversión de moneda, seguros y gestión de riesgos. Ahora, con el flujo creciente de transacciones financieras en tiempo real que se propagan por todo el mundo, el rendimiento y la eficiencia energética se han convertido en problemas inminentes. Algunos estiman que hasta un tercio de la infraestructura de servidores del mundo procesa datos financieros de algún tipo.

Parece que va a despegar la demanda de más funciones de DFP. Las redes móviles se están volviendo omnipresentes en todo el mundo, lo que debería acelerar la necesidad de facturación en tiempo real. Los teléfonos móviles pronto se utilizarán como tarjetas de crédito inteligentes, capaces de iniciar pagos en tiempo real en restaurantes, cines y para una variedad de otros servicios (esto ya está en proceso en Europa y Asia). También se están planificando redes de energía inteligentes, que requerirán una amplia infraestructura para calcular los precios de la energía al contado. Todas estas aplicaciones requerirán DFP a gran escala.

¿Alguien sabe cuánta demanda existe realmente de DFP de alto rendimiento? Pero SilMinds está tratando de posicionarse exactamente en el camino de este espacio emergente. Hasta ahora, la competencia es mínima. Aparte de SilMinds, solo IBM tiene el punto flotante decimal implementado en hardware, en este caso sus computadoras de la serie z (z9 y z10), así como sus procesadores Power6 y Power7. Pero estas soluciones son bastante caras en comparación con un servidor vanilla x86 equipado con una tarjeta SilMinds.

El hardware es la clave del rendimiento, al igual que la eficiencia energética. Aunque existen bibliotecas de software de DFP, son relativamente lentas cuando se trata de aplicaciones de DFP de procesamiento intensivo, como la facturación telefónica a gran escala. SilMinds probó su solución de placa basada en FPGA utilizando Benchmark de facturación de IBM Telecom e informó velocidades 6 veces más rápidas que una implementación de software en una plataforma x86 de 3GHz. «Para otras aplicaciones, esperamos que las aceleraciones generales pasen de 4 a 5 veces hasta 15 veces», dijo Assem El Gamal. Gerente de Diseño de SilMinds. Según él, la variación depende de cuánto de la aplicación se gaste en realizar cálculos de coma flotante decimal. En el caso del benchmark Telco, una buena cantidad de tiempo de ejecución de la aplicación se gasta en E / S de disco.

Al observar el rendimiento de los cálculos de DFP por separado, los resultados son aún más impresionantes. SilMinds reclama una velocidad de 80X para la computación básica, con un mayor rendimiento posible si la aplicación puede beneficiarse de múltiples pestañas.

El uso de un enfoque basado en FPGA significa que las soluciones se pueden adaptar para lograr un rendimiento óptimo de la aplicación. El hardware está implementado en código VHDL, diseñado, escrito y mantenido por SilMinds. Los clientes aprovechan la funcionalidad de bajo nivel del acelerador a través de un conjunto de interfaces de programación de aplicaciones (API) proporcionadas; no es necesario que escriban código VHDL ellos mismos.

Se están estudiando múltiples FPGA por placa y múltiples arquitecturas de placa para admitir el multiprocesamiento y la virtualización, y se ofrece a muchas instancias de aplicaciones simultáneas la máxima velocidad necesaria para lograr el máximo ahorro de recursos del servidor. SilMinds especula que el TCO del centro de datos y el ahorro de energía podrían reducirse en un 80-90%. Además, se está estudiando una arquitectura de aceleración centrada en la red que podría admitir SaaS y la computación en la nube.

También se está trabajando en un ASIC DFP, que SilMinds dice que ya ha sido validado. La idea aquí es aprovechar al máximo el rendimiento, sin la reconfigurabilidad de la FPGA. También hay un compilador en el horizonte que generará los cálculos paralelos de bajo nivel apropiados sin la necesidad de llamadas API extendidas.

Con otras tecnologías de HPC centradas en las capacidades de coma flotante binaria para respaldar aplicaciones científicas, las necesidades de los usuarios de DFP que exigen un rendimiento siguen siendo en gran parte insatisfechas. Los requisitos regulatorios financieros, un nuevo estándar de punto flotante y un espacio de aplicación en expansión podrían llevar a SilMinds y su mercado a un primer plano.

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