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菲数科技以“FPGA+云”助力高性能计算

2018-08-02 20:33编辑:优先级新闻网人气:


从CPU到CPU+,从+GPU到+FPGA

随着通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,从美国的微软、亚马逊到中国的BAT、华为,几乎所有的互联网巨头们都在补充他们的标准服务器芯片——CPU,使用可替代的硅来追赶在人工智能领域的急速变化。2012年,微软开始将支撑了通讯行业二十年高速发展的可编程芯片,即FPGA用在其搜索业务——Bings上,且公布FPGA相比于CPU在处理Bing的自定义算法时快出40倍,整个系统比Bing现有的系统快出两倍,因此其可以将当前已经投入使用的服务器数量减少一半。甚至在接下来的几年里,几乎任何一个新的微软服务都会包含一个FPGA。

菲数科技以“FPGA+云”助力高性能计算

那么这个所谓的可编程芯片到底是什么?据菲数科技创始人兼CEO王文华介绍,2017年是全球超大规模数据中心的“爆发年”,全年新增超大规模数据中心90余个,总数量超过390个。且2018年也没有丝毫放缓的迹象。如此海量数据需要计算机高速计算各种矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索排序等。即数据中心优先于人工智能发展,这一点也得到了目前在FPGA领域一枝独秀的赛灵思的支持。今年3月,其新上任的CEO Victor Peng在采访中表示,赛灵思已经把数据中心优先放在其三大战略重点的首位。

而传统计算机中无论是CPU,还是作为协处理器的GPU,都属于冯•诺依曼结构,即指令译码执行、共享内存。但由于指令流的控制逻辑复杂,不可能有太多条独立的指令流。为每一个新问题开发专用的芯片又成本过高,因此,这对硬件算力的性能存在着极大的挑战。

在以通用处理器计算和特定目的的协处理器计算混合异构工作中,作为有着更加高效的数据处理能力和基础架构的FPGA,则延续了以“CPU+GPU”的第一代异构计算,形成了“CPU+FPGA”的第二代异构计算。其逻辑是在每一个服务器与基础网络连接的地方部署可编程芯片,在数据到达服务器之前提前一步处理它们。

FPGA+云VS FPGA+端,C端市场VS数据中心

自成立起便定位于异构计算领域的菲数科技,也是国内最早一批专注于云端异构加速、高性能计算的创业公司,其CEO王文华表示,看好FPGA在异构领域的发展主要是基于以下几个原因。

首先,FPGA之所以比 CPU甚至 GPU能效高,本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。其每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,不需要指令;其次,对比GPU几乎只有的数据并行,FPGA则同时拥有流水线并行和数据并行,可以根据处理数据包的步骤搭建出不同流水线,在GPU的计算单元都按照统一步调做相同事情时,FPGA早就已经分散的处理完了;而即使是吞吐量、延迟和功耗三方面都可一战的ASIC专用芯片,FPGA也因其可以快速更新逻辑、可编程的万能部署、保持不同服务器不同加速卡的同构性等优势,解决了前者研发成本高、周期长等问题,在瞬息万变的人工智能领域减少了投资风险。

比起目前业内为数不多叫得上名字的创企,如深鉴、地平线等将FPGA的业务应用在端,即偏向C端的市场化,菲数科技的业务重心则在是FPGA+云,专注于数据中心的异构加速解决方案,产品形态包括硬件加速板卡和FPGA加速IP。除了以单个产品切入数据中心的大型B端企业外,菲数已经形成了从硬件板卡,FPGA IP方案到用户API的完整产品方案。

对此,王文华解释到,C端市场与数据中心是完全不同的市场,虽然都采用FPGA进行加速,数据中心更多的是关注性能,而C端更多的是关注功耗和成本。因此,FPGA在广阔的C端市场面临着众多ASIC解决方案的激烈竞争,而在数据中心则具有独特的优势。

首先,FPGA丰富的互联接口既适应于数据中心多样性的业务,也适应于新硬件的引入,如ssd硬盘或是HBM内存等等,具有良好的拓展性;同时它的可重构性,也使得它可以在相同的硬件上实现不同的加速功能。这让其很好的避免了因业务方向发生变化而被淘汰的情况,减少硬件投资试错成本;其次,FPGA不需要指令,稳定而又极低的延迟,也适用于流式的计算密集型任务和通信密集型任务;再次,CPU+FPGA的异构模式,既可以保持数据中心的硬件同构性,同时又具有实现软件定义的能力。

当然,随着人工智能在端上的下沉应用,对端的计算性能要求也会逐渐向云端的性能靠齐,因而FPGA在复杂的端设备的应用上(譬如辅助驾驶、机器人、智能摄像头等等)也会逐步推广。

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(来源:网络整理)

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