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                            發布時間:2019/3/12 13:27:00 訪問次數:66 發布企業:瀚佳科技(深圳)有限公司

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                            英特爾、英偉達的隱形對手?一起了解一下FPGA蝶變之旅

                            摘要:雖然FPGA一直在數十億美元的小眾市場行走,在整個千億元級IC大盤中只占據一隅,但并不妨礙它的追逐之夢,而AI、自動駕駛、5G等浪潮興起為它的夢想插上了翅膀。就像1984年發明FPGA成為開創者一樣,賽靈思 ACAP(自適應計算加速平臺)首款產品系列Versal 的正式面世,使FPGA完成了從器件到平臺的蝶變,也因而賽靈思將直面英特爾、英偉達的競爭,面對規模高出數倍乃至數十倍的競爭對手,Versal能否讓賽靈思開啟涅槃之旅?

                            本文引用地址:http://www.21ic.com/news/eda/201810/843360.htm

                            一直在與自己賽跑的FPGA獨行俠——賽靈思(Xilinx),在其2018開發者大會(XDF)上重磅發布了業界7nm自適應計算加速平臺 (ACAP)首款產品——Versal。賽靈思總裁及CEO Victor Peng在解釋Versal名稱意義時說,Versal寓意Versatile (多樣化的)+ Universal(通用的), 代表集多樣性和通用性一體,是一款可面向所有應用、面向所有開發者的平臺級產品。而Versal的面世表明賽靈思已不再是單純的FPGA公司,而轉變成平臺公司。這也意味著賽靈思將不再囿于FPGA做文章,而將染指CPU、GPU等占領的市場,直面與英特爾、英偉達的競爭,Versal憑何給予賽靈思這樣的勇氣?

                            為何開發ACAP平臺?

                            或許這是大勢使然。

                            “隨著摩爾定律的放緩以及大數據、AI、5G、自動駕駛等的發展,對于計算能力和帶寬提出了前所未有的要求,同時新的算法新的框架層出不窮,要應對這一變化就需要靈活應變的架構,而傳統芯片設計的周期已經無法跟上創新的步伐。” Victor Peng強調,“就像自然界的適者生存一樣,在數字世界靈活應變的系統才是最可持續的。”

                            而這一靈活應變的架構就是異構計算。賽靈思產品及技術營銷高級技術總監Kirk Saban認為,一種架構已無法獨自完成大量的數據處理,需要異構計算。而從過去多年IC發展來看,計算引擎CPU單純采用“工藝縮放scaling”技術發展的道路遇到了很大的挑戰,難以通過等量的計算提升換取等量的性能提升,迫使計算引擎變成并行趨勢。

                            為此,賽靈思啟動代號為“Evest(珠穆朗瑪)”的計劃,意在打造一個具有靈活應變能力的自適應異構計算加速平臺,支持所有類型的開發者通過優化的軟硬件來為應用加速,同時具備靈活的應變能力,Victor Peng笑言Versal是在業界需求最迫切的時刻雪中送炭。

                            當然Versal要具備上述“魔力”,賽靈思也投入巨大,數十億美元、上千名工程師、歷時 4 年終才出手。 賽靈思軟件及IP產品執行副總裁Salil Raje 對此表示,在開發過程中,Versal要解決諸多挑戰,不只是硬件如處理器、AI引擎、收發器等整合,還有軟件、7納米FinFET工藝等,是一個非常大的系統工程。賽靈思花了幾千小時的人工來確保軟件工具的簡單易用,對所有架構進行了重新布置,確保這一平臺能夠自上而下的軟件可編程,也進一步提升了準入門檻。

                            而在這一過程中,FPGA從最初的邏輯門到SoC、MPSoC、RFSoC芯片再進化到ACAP,如在28納米時集成了編解碼處理器,在16納米級別加入了GPU之后,完成了從FPGA器件到平臺ACAP的蝶變,也將開啟賽靈思的新征程。

                            Versal的功力

                            被寄與厚望的Versal平臺究竟有何“功力”擔當重任?

                            先來看其硬件。賽靈思產品及技術營銷高級技術總監Kirk Saban指出,異構計算平臺必須要有多個不同類型的處理引擎,以應對不同的工作負載。Versal平臺整合了三種類型的可編程處理器即標量引擎雙Arm Cortex-A72和Cortex-R5處理器、自適應引擎PL、智能引擎即AI引擎和DSP引擎,以及前沿的存儲器、高速收發器和多種接口技術等。

                            這些引擎形成一個緊密集成的異構計算平臺,并且各司其職。Kirk Saban介紹,Arm處理器通常用于控制應用、操作系統、通信接口等;PL執行數據操作和傳輸、非基于向量的計算和連接;AI引擎為基于向量的算法提供了高達五倍的計算密度。同時,這一切與片上網絡 (NoC) 連通,提供對所有三種處理單元類型的存儲器映射訪問,從而比任何一種單獨架構都支持更高的定制和性能提升。

                            值得一提的是,賽靈思獨創的AI引擎是一種新型硬件模塊,包括用于定點和浮點運算的向量處理器、標量處理器、專用程序和數據存儲器、專用AXI 數據移動通道以及 DMA 和鎖止。它針對計算和DSP進行了優化,可滿足高吞吐量和高性能計算要求。相對于業界領先的GPU,AI 推斷性能預計能提升3-8倍,功耗降低 50%。

                            在軟件層面,Kirk Saban提到,Versal平臺引入革新性的軟件堆棧即NoC平臺管理控制器,提供了無縫連接的功能,可直接通過軟件進行編程和配置。同時,符合業界標準設計流程的一系列工具、軟件、庫、IP等助力,使得Versal ACAP 的硬件和軟件均可由開發者進行編程和優化,而這在賽靈思的歷史上也是絕無僅有的。

                            由此,硬件和軟件的共同創新成就了Versal ACAP 這一顛覆性的異構計算平臺,實現了顯著的性能提升。Kirk Saban舉出了具體數字,其速度超過當前最高速的FPGA 20倍、比當今最快的CPU快100倍,同時可實現低于2ms的時延,相信數據中心、有線網絡、5G無線和ADAS等應用將樂見其成。

                            據悉,Versal平臺組合包括Versal基礎系列(Versal Prime)、Versal旗艦系列(Versal Premium)和HBM系列,提供不同的性能、連接性、帶寬和集成功能。此外,還包括Versal AI系列,包括AI核心(AI Core)系列、AI邊緣系列和AI射頻系列。Versal Prime 系列和AI Core 系列將于2019年下半年上市。前者具廣泛的適用性,用于在線加速和各種工作負載;后者提供高計算性能和最低時延,實現突破性的 AI 推斷吞吐量和性能。

                            同時,賽靈思還公布了發展路線圖,2020年將推出Premium和AI邊緣系列,下半年將上市AI射頻系列,而HBM將于2021年下半年面世。

                            其他架構自求多福?

                            Versal橫空出世,其它選手如CPU、ASIC等如何應對?

                            畢竟它們各有“苦衷”。Kirk Saban認為,標量處理單元(例如 CPU)在具有不同決策樹和廣泛庫的復雜算法中非常有效,但在性能擴展方面受到限制。而在先進制程后摩爾定律已經不再有效,CPU已無法適應最先進的應用了。

                            而矢量處理單元(如GPU)在并行計算上效率更高,但由于存儲器層級結構不靈活,它們會受時延和效率的影響。它們可能在某一個功能領域的加速性能不錯,但靈活度不夠,無法適應創新的速度。

                            并且,通用AI芯片不是正確的方向。Kirk Saban分析說,ASIC針對某個CNN、DNN來優化形成固定功能,一旦有新的算法或者框架就需要重新設計,在目前發展態勢下對于變量少的行業ASIC相對適用,如果變化快ASIC很快就會過時,實際上連谷歌的TPU也概莫能外。

                            雖然GPU等有著相對完善的生態系統,但Versal作為新興勢力,在生態的構建上也在大張旗鼓,一方面Versal可軟硬件編輯,開發便利;另一方面,在著力與合作伙伴一起互惠共贏。 “Versal不會取代所有的GPU,但肯定會有越來越多的應用采用靈活應變的平臺。”這是Victor Peng的判斷也是寄望。

                            為何著重AI推斷?

                            需要指出的是,Versal看重的是AI推斷市場。

                            Salil Raje指出,AI有訓練和推斷兩大階段。對于訓練來說海量數據非常重要,但延遲和功耗都不那么重要。而無論是在邊緣端還是云端的推斷,數據量很少,實時響應的性能非常重要,對延遲要求極高,而且對功耗也極為看重。

                            “AI訓練和推斷的要求是不一的,不能把訓練的解決方案直接應用到推斷上。在過去幾年,全球關注的主要是AI訓練,這是因為眾多新的AI應用需要應用AI模型,但今后AI模型將大量應用在云端和邊緣端,因而未來的模式更多的是AI推斷,而不是訓練。”

                            由此亦帶來了新的挑戰。Salil Raje指出,挑戰在于一是AI創新的速度,就像要追隨移動的靶子一樣。二是需要低時延、高帶寬和高性能,最大的挑戰是功耗。三是要實現整體的應用加速,而不僅是機器學習的加速。

                            當然,AI訓練也是非常重要的市場。Salil Raje表示,賽靈思也在研發訓練用FPGA方案,不排除進入這一市場的可能性。

                            中國AI初創企業不應熱衷于造芯

                            Versal平臺染指AI應用,也預示著賽靈思要直面國內火爆的AI造芯廠商的競爭,對于這一點,賽靈思也有自己的見解。

                            “中國有大量AI初創企業,也有很多廠商在投入造芯,但賽靈思認為他們其實不一定要熱衷于造芯。因為設計AI芯片目前要采用16納米甚至7納米的工藝,所需的投入是巨大的,風險也很大。” Victor Peng提出了建議,“其實他們可在算法和框架方面深入研究,從這些層面來創造更多的價值;或者采用Versal平臺開發具體應用,而不是投資幾億元去做芯片。”

                            “就像深鑒科技,兩年前就基于賽靈思產品做AI方面的開發,因此在被收購后其成果可迅速應用到Versal平臺上,深鑒科技最為核心的就是DPU及神經網絡壓縮編譯技術,應用此技術的Versal平臺可適應不同精度不同位寬,并且時延大幅降低。”Salil Raje提及。

                            而對于華為、阿里都在打造屬于自有AI芯片的情形,Victor Peng表示,這表明目前正處于AI革命的早期,大家都在尋找不同的解決方案,這帶來了眾多機遇。可能有一些領域是適用于固定功能的芯片,但絕大多數應用還將使用靈活平臺作為解決方案。

                            為何還要推出加速器卡?

                            除了打造Versal平臺之外,賽靈思也意識到在云端和數據中心的服務器中,FPGA作為一種服務即FaaS的部署正在加快。Victor Peng介紹說,FaaS最初是從亞馬遜開始部署,現已有8個國家在采用,今年賽靈思已培訓超過14000名的開發者,實現了36個應用。在XDF大會上,亞馬遜就面向中國開發者宣布AWS F1覆蓋區域數量翻番,并正式落地中國。

                            與之相呼應的是,據分析,全球加速器卡的市場將達到120億美元,而中國市場占據半壁江山。

                            為此,賽靈思還推出了功能強大的加速器卡——Alveo,它的優勢在于客戶可對硬件進行重配置,針對工作負載、新標準和新算法進行調整和優化,并且更加易用,同時性能更加出色。

                            就機器學習而言,Alveo U250實時推斷吞吐量比高端 CPU高出20 倍,相對于高端GPU等,能讓2毫秒以下的低時延應用性能提升4倍以上,堪稱全球最快的數據中心加速卡。

                            而且,目前Alveo得到了合作伙伴和 OEM 廠商生態系統的廣泛支持,有14 家合作伙伴開發完成的應用可立即投入部署,國內如華為、阿里云、浪潮等都已在合作,推出基于賽靈思的加速方案。此外,部分OEM芯片廠商將和賽靈思進入更深入合作,認證采用Alveo加速器卡的多個服務器SKU,包括Dell EMC、Fujitsu和IBM等。這些關鍵應用涵蓋AI/ML、視頻轉碼、數據分析、金融風險建模、安全和基因組學等。

                            阿里云FPGA異構計算研發總監張振祥宣稱,阿里集團采用Faas提升發效率,節省了成本,阿里集團X項目每千片FPGA三年節約TCO成本40%。華為IT智能計算產品線副總裁張小華也提到,華為云與賽靈思緊密合作,實現了線上線下協同的FPGA加速解決方案,以視頻編解碼為例,在在線視頻廣播業務場景下可節約40%的帶寬和存儲空間,為客戶帶來了極大的價值。


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                            NLAS3158MNR2G NLAS4684FCT1 NLAS4717EPMTR2G NLAS52231MUR2G NLAS5223BLMNR2G NLAS5223BMNR2G NLAS5223BMUR2G NLAS5223LMNR2G NLAS5223MNR2G NLAS6234MUTBG NLAS7222AMTR2G NLAS7222AMUR2G NLAS7222AMUTAG NLAS7222BMUTAG NLAS7222BMUTBG NLAS7222CMUTBG NLAS7242MUTBG NLAS8252MUTAG NLSV22T244MUTAG RT8015AGQW RT8020BGQW RT8020GQW RT8072GQW RT8073GQW RT8082GQW RT8105AGQW RT8208BGQW RT8209BGQW RT8209MGQW RT8228AZQW RT8240BZQW RT8241DZQW RT8241EZQW RT8450BGQW RT8804PQV RT8859MGQW RT9032BGQWA RT9360APQV RT9364PQW RT9368AGQW RT9378BGQW RT9505GQW RT9607PQV RT9643PQV RT9913BPQV RT9939GQW RTC6685 RTM875N-606 RTM875N-606-VD-GRT RTR6200 RX-4581NB S1D137323C1 S1D13732B03C10B SA9521HN/C1 SAFEH1G84FB0F00R00 SAFSE942MALOT05R12 SAN4915416E SAPA1D1-MLF SC2516 SC2516MLTR SC2516MLTRT SC2614 SC2614ML SC2614MLTR SC2615 SC2615ML SC2615ML.TR SC2615MLTRT SC415MLTRT SC417MLTRT SC4501MLTRT SC4508AMLTRT SC452IMLTRT SC4624MLTRT SC603IMLTR SC603IMLTRT SCANSTA476TSD SCANSTA476TSD/NOPB SCSALPDSBGA 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