In Kooperation mit Samsung Xilinx veröffentlicht adaptierbare Computational Storage Drives

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Dr. Jürgen Ehneß

Gemeinsam mit Samsung hat Xilinx seine neuen SmartSSD Computational Storage Drives (CSD) angekündigt. Die FPGA-basierten Lösungen sind voll kundenspezifizierbar und skalierbar. Sie sollen Rechenaktivitäten für höhere Effizienz näher an den Speicher verlegen.

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Xilinx liefert seine SmartSSD CSD ab Januar aus.
Xilinx liefert seine SmartSSD CSD ab Januar aus.
(Bild: Screenshot / Xilinx)

Bei SmartSSD CSD von Xilinx handelt es sich um eine programmierbare Speicherplattform. Sie soll die Performance der Datenverarbeitung etwa um den Faktor zehn erhöhen. Typische Einsatzszenarien sind beispielsweise Datenbankmanagement, Videobearbeitung, Künstliche Intelligenz, komplexe Suchaufgaben und Virtualisierung.

Über den integrierten Xilinx-FPGA-Beschleuniger sitzt die Datenverarbeitung näher am Speicherort, was niedrige Latenzen und höhere Performance ermöglicht. Zudem werden die Host-Ressourcen entlastet, was Leistung für andere Tasks freigibt. Die SSD selbst nutzt den Standard-U.2-Formfaktor und bietet 4 Terabyte an Speicherplatz. Ein Xilinx Kintex UltraScale+ FPGA Accelerator ist integriert.

Einfach programmierbar

Die SmartSSD-CSD-Plattform ist so ausgelegt, dass sie die einfache Erstellung von Kundenapplikationen ermöglicht. Dazu kommen die Vitis Unified Software Platform und beschleunigte Bibliotheken zum Einsatz. Entwickler und Enterprise-Appliance-Anbieter können somit schnell individuelle Anwendungen realisieren.

Runtimes, Libraries, APIs und Treiber lassen sich über Programmiersprachen wie C, C++ und OpenCL integrieren. Performante Datenverschlüsselung ist ebenso möglich wie die skalierbare Erstellung von Turnkey-Beschleunigungsapplikationen. Letztere werden zudem für verschiedene Anwendungsszenarien wie etwa Datenanalysen, Videokonvertierung oder Kompression von Xilinx-Partnern angeboten.

Verfügbarkeit

Die SmartSSD CSDs sind ab sofort bestellbar. Die Auslieferung soll ab Januar über Xilinx und autorisierte Distributoren beginnen.

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