GPU加快火熱背后 FPGA再次抖擻芳華

“假如無數多的猴子在無數多的打字機上隨機打字，并一連無限久的時間，那么在某個時候，它們一定會打出莎士比亞的全部著作。”這是法國數學家波萊爾在1909年提出的“無限猴子定理”。然而，這幫猴子卻難以分辨出它們打出的對象到底是什么。這就像一臺計較機在不斷運算，得出的只是一行行代碼。假如讓這些代碼更有意義，需要計較機大白本身在干什么，也就是所謂的人工智能（AI）、深度進修。事實上，除了人們日常所打仗到的應用和處事層，AI早已滲透到架構層。

數據中心在呆板進修時代面對新的挑戰（圖片來自Wired）

人工智能涉及的規模很是遍及，家產、航天、貿易都有應用，數據的積聚和闡明讓這種技能有了更高的代價。呆板開始分明用戶想要什么，可以預測將來的天氣和球賽的比分，這種人工智能與場景的團結，要實現的就是改變糊口方法息爭放出產力。微軟前執行副總裁陸奇曾指出，假如大數據被充實操作，全球企業將特別得到1.6萬億美元的數字紅利。

海量數據的解讀對計較機能是不小的檢驗，設備堆疊和軟件優化無法辦理基礎問題，要從基本架構上做出改變。也就是說，將來的數據中心毫不是傳統意義上的通用計較機，而是可以針對業務需求做出感知響應，同時分身效率與能耗，實現所謂的伶俐計較。更重要的是，跟著IPDC的成長，互聯網企業業務和技能快速迭代，對數據中心提出了新的挑戰，需要更好地支持AI、呆板進修等前沿技能。

為了充實挖掘計較潛力，許多廠商都在實驗用GPU處理懲罰并行計較，其由數以千計的更小、更高效的焦點構成，這些焦點專為同時處理懲罰多任務而設計，在Linpack測試中也可以得到更好的浮點運算機能。前不久，我們采訪了遐想團體中國區中央及行業技能支持和體驗中心總監李鑫，他認為將來處事器布局會產生新的變革，計較與IO是完全分隔的，像NVIDIA這樣涉足GPU計較的廠商，一連攀升的股價足以說明這種技能的火熱。不外，GPU在兼容性、能耗、本錢等方面也存在一些缺陷，使得各人開始尋求其他方案，“老骨董”FPGA再次被提及。

近兩年，FPGA市場的大生意業務不絕。通過收購Altera，英特爾但愿借助更高的集成度，將數據中心用半導體的機能晉升兩倍以上，要在同一硅片上整合微處理懲罰器和FPGA，設計層面的整合較為重要。而作為全球最大的FPGA廠商之一，Xilinx在收購Auviz Systems（提供基于FPGA中間件IP，淘汰應用功耗）之后，則會操作后者在數據中心和卷積神經網絡規模的技能，提高FPGA在人工智能規模的職位。

FPGA在AI數據中心時代殺出重圍

那么，FPGA為何能在AI數據中心時代殺出重圍呢？究其原因，無外乎兼容性、可定制、功耗、性價比。熟悉FPGA的人并不少，其全稱為Field-Programmable Gate Arra，即現場可編程門陣列，以硬件描寫語言（Verilog或VHDL）完成的電路設計，特點是可以分列組合出各類巨大的邏輯成果，縱然在出廠制品后也能按照設計需要改變邏輯模塊和毗連。并行計較時，FPGA包括的LUTs、register、DSP等經過網絡通過編程毗連，實現特定成果，而且可以重復重配利用。無論是比擬GPU照舊ASIC ，FPGA的兼容性和機動性都更好。

微軟的研究人員認為，通過在必應網絡搜索數據中心利用FPGA，處事器可以或許快速處理懲罰更高的搜索查詢負載，所需設備數量有所削減，“在云情況中，可從頭設置邏輯將成為數據中心的首選資源實現機制，并將跟著時間推移而承載逾越傳統CPU的大部門數據中心計較任務。”

功耗方面，按照海潮為海內某大型互聯網公司定制的FPGA實測數據顯示，一個FPGA加快卡的功耗約為20W-75W的功耗，對應的1個GPU單位為235W-300W.另外，一塊中端GPU的每瓦單精度20Gflops/W，而FPGA為60Gflops/W-80Gflops/W.不外在實現同樣成果時，FPGA較GPU和ASIC需要的電路面積更大，這也導致了其總功耗優勢下降，尚需進一步優化。

全球FPGA市場的年均增長率會到達7%（數據來自Gartner）

應用方面，FPGA在通信、醫療、家產、軍事等規模均有涉足，譬喻信號基站就需要FPGA舉辦數據處理懲罰，架構的遍及適應性也為FPGA應用于數據中心打下了基本。市場觀測機構Gartner預測，從2014年到2023年，全球FPGA市場的年均增長率會到達7%.

FPGA仍有不敷 分身機動和機能是要害