英特爾 FPGA：加快未來發(fā)展

()　

英特爾現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)繼續(xù)在市場中保持強勁的發(fā)展勢頭。配合英特爾處理器，F(xiàn)PGA釋放數(shù)據(jù)的巨大潛能，改造我們的世界，使從云到邊緣的一系列實際用例的成長得以加速，體現(xiàn)出獨特的價值。

憑借出色的靈活性，F(xiàn)PGA堪比半導體界的瑞士軍刀。即使在發(fā)運給客戶之后，這些設(shè)備也可以隨時編程。FPGA融合了邏輯、內(nèi)存和數(shù)字信號處理模塊，能夠?qū)崟r地實施所需的功能，具有極高的吞吐率。這使得FPGA適用于許多關(guān)鍵的云和邊緣應(yīng)用。

預計到2020年，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將覆蓋高達500億臺智能設(shè)備。全球人均智能設(shè)備持有數(shù)量約為6臺。每人每天將生成約1.5 GB數(shù)據(jù)，而每臺智能互聯(lián)設(shè)備每天將生成多達50GB的數(shù)據(jù)。FPGA通過以實時、節(jié)能的方式存儲、處理和分析海量數(shù)據(jù)，從而提取商業(yè)智能，為云和邊緣計算提供了極大的優(yōu)勢。

最近，英特爾宣布英特爾FPGA將為MicrosoftAzure提供強大的人工智能，這是一個絕佳的示例。Brainwave項目奠定了基礎(chǔ)，該項目是微軟為實時人工智能(AI)打造的主要架構(gòu)，之前用于必應(yīng)智能搜索，現(xiàn)在在Azure和邊緣中提供。

無論在云中還是在邊緣，英特爾FPGA以低延遲和高能效的方式實現(xiàn)實時人工智能，無需將計算批處理打包(batching)至較小的處理元件中。例如，采用FPGA的人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)極高的吞吐率，可以運行ResNet-50——一款行業(yè)標準深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要求近80億次計算——而無需批處理。這可以在FPGA中實現(xiàn)，因為邏輯、DSP、嵌入式內(nèi)存等可編程硬件支持輕松編寫任何所需的邏輯功能，并針對其面積、性能或功率進行優(yōu)化。由于該結(jié)構(gòu)在硬件中實施，可以定制與執(zhí)行并行處理，性能有望比傳統(tǒng)軟件或GPU設(shè)計方法高出數(shù)個數(shù)量級。

企業(yè)應(yīng)用也使用相同的功能。戴爾EMC和富士通正將英特爾Arria10可編程加速卡(PAC)應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有服務(wù)器中。這些加速卡可在各個工作負載上與英特爾至強處理器協(xié)同工作，如實時數(shù)據(jù)分析、人工智能、視頻轉(zhuǎn)碼、金融、網(wǎng)絡(luò)安全與基因組。這些數(shù)據(jù)密集型工作負載面臨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長，F(xiàn)PGA的實時和并行處理能力為它們帶來了極大的優(yōu)勢。英特爾已構(gòu)建了廣闊的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，以使用面向英特爾至強CPU和FPGA的加速堆棧在上述工作負載中開發(fā)整套解決方案。

Levyx(一家由金融服務(wù)業(yè)前高管領(lǐng)導的大數(shù)據(jù)公司)使用基于Arria10FPGA的英特爾PAC可編程加速卡加速金融回溯測試，該測試經(jīng)常用于幫助預測金融票據(jù)的計算交易策略的性能，包括各種證券、期權(quán)和衍生工具等。它是一個高度并行的數(shù)據(jù)與計算密集型工作負載，通常需要花費數(shù)小時，甚至數(shù)天來執(zhí)行。借助FPGA，Levyx運行金融回溯測試的性能提升了850%。圖1中的數(shù)據(jù)顯示了20個股票交易代碼50次算法模擬的實際數(shù)據(jù)。結(jié)果令人驚訝。

圖1　Levyx與英特爾的聯(lián)合解決方案用于回溯測試工作負載的加速

在云中，由于企業(yè)需要處理大數(shù)據(jù)，F(xiàn)PGA的應(yīng)用規(guī)模已經(jīng)達到了空前的水平。邊緣出現(xiàn)了相似的標志性轉(zhuǎn)變。研究報告顯示，到2020年，來自500億臺智能互聯(lián)設(shè)備的大多數(shù)數(shù)據(jù)均由機器(而非人類)生成。數(shù)據(jù)將來源于廣泛的行業(yè)，包括制造、機器人、醫(yī)療保健和零售。

全球視頻安防行業(yè)領(lǐng)先的解決方案提供商大華，以及加拿大國家科學研究院(NRC)正將英特爾FPGA嵌入其邊緣應(yīng)用中。

大華與英特爾通力合作，致力于使用FPGA加速它的DeepSense服務(wù)器系列，以便在邊緣實現(xiàn)實時推理，在由100 000張圖像組成的數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行面部對比。由于需要在帶寬與功率受限的環(huán)境中快速執(zhí)行面部識別，F(xiàn)PGA技術(shù)被用作執(zhí)行低延遲、節(jié)能型邊緣推理的平臺。

加拿大NRC正協(xié)助構(gòu)建下一代平方公里陣列(SKA)射電望遠鏡，計劃將其部署于偏遠的南美與澳大利亞地區(qū)，對于天文研究而言，這種觀察條件最為理想。SKA射電望遠鏡將成為世界最大的射電望遠鏡。