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FPGA的过去,现在和未来

时间:02-17 来源:半导体产业观察编译 点击:

5.6亿美元左右。我们认为Intel这样的数据低估了数据中心在提供更有效和灵活计算所面对的压力。不给过我们认为FPGA的前景远远优于这个预测。也就是说,许多FPGA技术的支持者一直期待FPGA在数据中心中获得计算合法化的那天很快到来。

讽刺的是,英特尔本身作为FPGA的编程专家,硬件描述语言的使用者,以及知名的ASIC制造商,竟成为推动FPGA成为加速器优先选择的主要参与者。这样的加速器既能作为独立的离散计算元件,又可以作为混合 CPU-FPGA器件。

这也是为什么从2016年以来,我们看到所有关于Altera的新闻都是昭示FPGA将会有的大规模增的增长。所以至少在短期,他们除了为其他的FPGA制造商作嫁衣裳,几乎别无他法。

这次收购不仅是FPGA发展的里程碑,也是英特尔对FPGA巨大的潜力的承认。FPGA作为未来强大的计算加速器,不但影响主要企业的决策和市场趋势,而且加速企业中的工作负载,促进超大规模数据中心的内部搜索,以及提高高性能计算模拟的地位。

在跨越2017年之际,FPGA在应用程序中等级中新增了机器学习和深度学习,这给FPGA产业敲下了又一重锤。

为什么大家都青睐FPGA

首先,编程FPGA的软件栈已经演进了,尤其是在Altera的帮助下,FPGA增加了对OpenCL开发环境的支持。但不是每个人都是OpenCL的狂热粉丝。

先有Nvidia为其Tesla GPU加速器创建了自己的CUDA并行编程环境。再有SRC计算机公司不但早在2002年就为国防和智能领域提供混合CPU-FPGA系统,到了2016年年中,进一步将自己研发的Carte编程环境进入了商业市场,这个编程环境可以使C和Fortran程序自动转换为FPGA的硬件描述语言(HDL)。

另一个推动FPGA被采用的因素是随着芯片制造技术难以持续缩进,多核CPU性能的提高越来越艰难。 虽然CPU的性能获得了大跳跃,但主要用于扩展CPU的性能吞吐量,而不是单个CPU内核的个体性能。(我们知道架构增强是有难度的)。但是FPGA和GPU加速器的每瓦性能都有了令人信服的改进。

根据微软的运行测试,在执行深度学习算法的时候,CPU-FPGA和CPU-GPU混合计算在的每瓦性能也不相伯仲。GPU在运行中更热和有类似的每瓦性能表现,但是同时他们也带来了更强的工作能力。

提高了每瓦性能解析了为什么世界上最强大的超级计算机在20世纪90年代后期转移到并行集群,并且解析了为什么现在他们转向了混合机器,而不是英特尔的下一个以 CPU-GPU为混合主力的Xeon Phi的处理器"Knights Landing (简称KNL)。

在Altera FPGA协处理器和Xeon Phi处理器Knights Landing的帮助下,英特尔不但可以保持自己的在高端的竞争优势。并且在与Nvidia 、IBM和 Mellanox组成的Open power联盟竞争中继续领先。

英特尔坚信超大规模计算,云端和HPC市场的工作负载会快速成长。为促进其计算业务继续蓬勃发展。这情况下只能成为FPGA的卖家,否则别人就会抢去这唯一的出路。

但英特尔并不是这样跟大家说。他们说:"我们不认为这是一种防守战或者其他,"英特尔的CEO Brian Krzanich在Altera收购消息后的新闻发布会上说。

"我们认为物联网和数据中心都是庞大的。这些也是我们的客户想要构建的产品。我们30%的云端工作负载将在这些产品上,这是基于我们对如何看待趋势变化以及市场发展的预测。

这是用来证明这些工作负载能以一种或另一种方式转移到硅中。我们认为最好的做法是使用有业界最佳性能和成本优势的Xeon处理器和FPGA组合。这将给工业领域带来更好的产品和性能。而在IoT中,这将扩展到潜在市场对抗ASIC和ASSP;而在数据中心中,则会将workload转移到硅,推动云的快速增长。

Krzanich解释道:"你可以把FPGA想象成一堆gate,且能够随时编程。根据他们的想法,其算法会随着时间的推移和学习变得更聪明。FPGA可以用作多个领域的加速器,可以在进行加密的同时进行面部搜索,而且能在基本上在微秒内重新编程FPGA。这比大规模的单个定制部件的成本低得多且具备更高的灵活性。"

英特尔看到了更大的机会

英特尔看到了比这更大的机会。

Intel首席执行官Brian Krzanich在收购完成后宣布,到2020年,将有高达三分之一的云端服务提供商使用混合的CPU-FPGA服务器节点,这是一个令人震惊的消息。这也给从2014年底就开始瞄准的数据中心的Altera带来大约10亿美元的FPGA的机会。这数目大概是Nvidia目前流行的Tesla计算引擎营收的三倍。

在2014年初,英特尔展示了一个相同封装的Xeon-FPGA芯片原型,并且打算在2017年推出这个芯片。这是基于当时数据中心集团GM Diane Bryant提出的一个

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