一文了解FPGA蝶變之旅 原來它才是英特爾、英偉達的隱形對手？

　　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(jiān)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(fā)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(tǒng)、通信接口等;PL執(zhí)行數(shù)據(jù)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(chuàng)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(shù)據(jù)存儲器、專用AXI 數(shù)據(jù)移動通道以及 DMA 和鎖止。它針對計算和DSP進行了優(yōu)化，可滿足高吞吐量和高性能計算要求。相對于業(yè)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(yè)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(fā)者進行編程和優(yōu)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(chuàng)新成就了Versal ACAP 這一顛覆性的異構計算平臺，實現(xiàn)了顯著的性能提升。Kirk Saban舉出了具體數(shù)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(xiàn)低于2ms的時延，相信數(shù)據(jù)中心、有線網絡、5G無線和ADAS等應用將樂見其成。

　　據(jù)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(xiàn)突破性的 AI 推斷吞吐量和性能。

　　同時，賽靈思還公布了發(fā)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(chuàng)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(yōu)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(fā)展態(tài)勢下對于變量少的行業(yè)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(tài)系統(tǒng)，但Versal作為新興勢力，在生態(tài)的構建上也在大張旗鼓，一方面Versal可軟硬件編輯，開發(fā)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?！边@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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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?！?/p>

　　由此亦帶來了新的挑戰(zhàn)。Salil Raje指出，挑戰(zhàn)在于一是AI創(chuàng)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(zhàn)是功耗。三是要實現(xiàn)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(fā)訓練用FPGA方案，不排除進入這一市場的可能性。

　　中國AI初創(chuàng)企業(yè)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(chuàng)企業(yè)，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(chuàng)造更多的價值;或者采用Versal平臺開發(fā)具體應用，而不是投資幾億元去做芯片?！?/p>

　　“就像深鑒科技，兩年前就基于賽靈思產品做AI方面的開發(fā)，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?？赡苡幸恍╊I域是適用于固定功能的芯片，但絕大多數(shù)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(shù)據(jù)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，F(xiàn)aaS最初是從亞馬遜開始部署，現(xiàn)已有8個國家在采用，今年賽靈思已培訓超過14000名的開發(fā)者，實現(xiàn)了36個應用。在XDF大會上，亞馬遜就面向中國開發(fā)者宣布AWS F1覆蓋區(qū)域數(shù)量翻番，并正式落地中國。

　　與之相呼應的是，據(jù)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(jù)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(yōu)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(yōu)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(shù)據(jù)中心加速卡。

　　而且，目前Alveo得到了合作伙伴和 OEM 廠商生態(tài)系統(tǒng)的廣泛支持，有14 家合作伙伴開發(fā)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(shù)據(jù)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(fā)總監(jiān)張振祥宣稱，阿里集團采用Faas提升發(fā)效率，節(jié)省了成本，阿里集團X項目每千片F(xiàn)PGA三年節(jié)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(xiàn)了線上線下協(xié)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(yè)務場景下可節(jié)約40%的帶寬和存儲空間，為客戶帶來了極大的價值。