Resultados de investigación
Los investigadores Zsolt István (IMDEA Software Institute), Kaan Kara, (Oracle Labs), y David Sidler (Microsoft Corporation) han publicado el libro “FPGA-Accelerated Analytics: From Single Nodes to Clusters”.
Hoy en día, los centros de datos que albergan aplicaciones de uso intensivo de datos utilizados por ejemplo en servicios en línea y/o) aprendizaje automático necesitan almacenar y procesar datos que aumentan a un ritmo exponencial. Las aplicaciones de procesamiento y gestión de datos se han distribuido cada vez más, lo que ha dado lugar a nuevos cuellos de botella en el movimiento de datos en diversos niveles tanto en la arquitectura del software como el hardware.
Los autores del libro examinan las recientes investigaciones sobre el uso de aceleradores de hardware reconfigurables, como matrices de puertas programables de campo (FPGAs), para acelerar el procesamiento analítico. Esos aceleradores se están adoptando como una forma de superar el reciente estancamiento del rendimiento de las CPU porque pueden aplicar algoritmos diferentes de las CPU tradicionales, rompiendo así los compromisos tradicionales.
Zsolt, Kaan y David discuten los beneficios de usar FPGAs en el contexto del procesamiento analítico, tanto como acelerador dentro de una base de datos de un solo nodo o como parte de conductos de análisis de datos distribuidos. También presentan directrices para el diseño de aceleradores en ambos escenarios, así como ejemplos de integración dentro de Bases de Datos Relacionales completas.
Por último, destacan los futuros desafíos de investigación en cuanto a la programabilidad e integración, y cubren las tendencias arquitectónicas que están impulsando la rápida adopción de los aceleradores en los centros de datos y la nube.
