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菲數(shù)科技以“FPGA+云”助力高性能計(jì)算

DIri_ALIFPGA ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-10 16:56 ? 次閱讀
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CPU到CPU+,從+GPU到+FPGA

隨著通用處理器(CPU)的摩爾定律已入暮年,從美國(guó)的微軟、亞馬遜到中國(guó)的BAT、華為,幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都在補(bǔ)充他們的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器芯片——CPU,使用可替代的硅來(lái)追趕在人工智能領(lǐng)域的急速變化。2012年,微軟開(kāi)始將支撐了通訊行業(yè)二十年高速發(fā)展的可編程芯片,即FPGA用在其搜索業(yè)務(wù)——Bings上,且公布FPGA相比于CPU在處理Bing的自定義算法時(shí)快出40倍,整個(gè)系統(tǒng)比Bing現(xiàn)有的系統(tǒng)快出兩倍,因此其可以將當(dāng)前已經(jīng)投入使用的服務(wù)器數(shù)量減少一半。甚至在接下來(lái)的幾年里,幾乎任何一個(gè)新的微軟服務(wù)都會(huì)包含一個(gè)FPGA。

那么這個(gè)所謂的可編程芯片到底是什么?據(jù)菲數(shù)科技創(chuàng)始人兼CEO王文華介紹,2017年是全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的“爆發(fā)年”,全年新增超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心90余個(gè),總數(shù)量超過(guò)390個(gè)。且2018年也沒(méi)有絲毫放緩的跡象。如此海量數(shù)據(jù)需要計(jì)算機(jī)高速計(jì)算各種矩陣運(yùn)算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、壓縮、非對(duì)稱加密、搜索排序等。即數(shù)據(jù)中心優(yōu)先于人工智能發(fā)展,這一點(diǎn)也得到了目前在FPGA領(lǐng)域一枝獨(dú)秀的賽靈思的支持。今年3月,其新上任的CEO Victor Peng在采訪中表示,賽靈思已經(jīng)把數(shù)據(jù)中心優(yōu)先放在其三大戰(zhàn)略重點(diǎn)的首位。

而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中無(wú)論是CPU,還是作為協(xié)處理器的GPU,都屬于馮?諾依曼結(jié)構(gòu),即指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。但由于指令流的控制邏輯復(fù)雜,不可能有太多條獨(dú)立的指令流。為每一個(gè)新問(wèn)題開(kāi)發(fā)專用的芯片又成本過(guò)高,因此,這對(duì)硬件算力的性能存在著極大的挑戰(zhàn)。

在以通用處理器計(jì)算和特定目的的協(xié)處理器計(jì)算混合異構(gòu)工作中,作為有著更加高效的數(shù)據(jù)處理能力和基礎(chǔ)架構(gòu)的FPGA,則延續(xù)了以“CPU+GPU”的第一代異構(gòu)計(jì)算,形成了“CPU+FPGA”的第二代異構(gòu)計(jì)算。其邏輯是在每一個(gè)服務(wù)器與基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)連接的地方部署可編程芯片,在數(shù)據(jù)到達(dá)服務(wù)器之前提前一步處理它們。

FPGA+云VS FPGA+端,C端市場(chǎng)VS數(shù)據(jù)中心

自成立起便定位于異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域的菲數(shù)科技,也是國(guó)內(nèi)最早一批專注于云端異構(gòu)加速、高性能計(jì)算的創(chuàng)業(yè)公司,其CEO王文華表示,看好FPGA在異構(gòu)領(lǐng)域的發(fā)展主要是基于以下幾個(gè)原因。

首先,F(xiàn)PGA之所以比 CPU甚至 GPU能效高,本質(zhì)上是無(wú)指令、無(wú)需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來(lái)的福利。其每個(gè)邏輯單元的功能在重編程時(shí)就已經(jīng)確定,不需要指令;其次,對(duì)比GPU幾乎只有的數(shù)據(jù)并行,F(xiàn)PGA則同時(shí)擁有流水線并行和數(shù)據(jù)并行,可以根據(jù)處理數(shù)據(jù)包的步驟搭建出不同流水線,在GPU的計(jì)算單元都按照統(tǒng)一步調(diào)做相同事情時(shí),F(xiàn)PGA早就已經(jīng)分散的處理完了;而即使是吞吐量、延遲和功耗三方面都可一戰(zhàn)的ASIC專用芯片,F(xiàn)PGA也因其可以快速更新邏輯、可編程的萬(wàn)能部署、保持不同服務(wù)器不同加速卡的同構(gòu)性等優(yōu)勢(shì),解決了前者研發(fā)成本高、周期長(zhǎng)等問(wèn)題,在瞬息萬(wàn)變的人工智能領(lǐng)域減少了投資風(fēng)險(xiǎn)。

比起目前業(yè)內(nèi)為數(shù)不多叫得上名字的創(chuàng)企,如深鑒、地平線等將FPGA的業(yè)務(wù)應(yīng)用在端,即偏向C端的市場(chǎng)化,菲數(shù)科技的業(yè)務(wù)重心則在是FPGA+云,專注于數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)加速解決方案,產(chǎn)品形態(tài)包括硬件加速板卡和FPGA加速IP。除了以單個(gè)產(chǎn)品切入數(shù)據(jù)中心的大型B端企業(yè)外,菲數(shù)已經(jīng)形成了從硬件板卡,F(xiàn)PGA IP方案到用戶API的完整產(chǎn)品方案。

對(duì)此,王文華解釋到,C端市場(chǎng)與數(shù)據(jù)中心是完全不同的市場(chǎng),雖然都采用FPGA進(jìn)行加速,數(shù)據(jù)中心更多的是關(guān)注性能,而C端更多的是關(guān)注功耗和成本。因此,F(xiàn)PGA在廣闊的C端市場(chǎng)面臨著眾多ASIC解決方案的激烈競(jìng)爭(zhēng),而在數(shù)據(jù)中心則具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

首先,F(xiàn)PGA豐富的互聯(lián)接口既適應(yīng)于數(shù)據(jù)中心多樣性的業(yè)務(wù),也適應(yīng)于新硬件的引入,如ssd硬盤或是HBM內(nèi)存等等,具有良好的拓展性;同時(shí)它的可重構(gòu)性,也使得它可以在相同的硬件上實(shí)現(xiàn)不同的加速功能。這讓其很好的避免了因業(yè)務(wù)方向發(fā)生變化而被淘汰的情況,減少硬件投資試錯(cuò)成本;其次,F(xiàn)PGA不需要指令,穩(wěn)定而又極低的延遲,也適用于流式的計(jì)算密集型任務(wù)和通信密集型任務(wù);再次,CPU+FPGA的異構(gòu)模式,既可以保持?jǐn)?shù)據(jù)中心的硬件同構(gòu)性,同時(shí)又具有實(shí)現(xiàn)軟件定義的能力。

當(dāng)然,隨著人工智能在端上的下沉應(yīng)用,對(duì)端的計(jì)算性能要求也會(huì)逐漸向云端的性能靠齊,因而FPGA在復(fù)雜的端設(shè)備的應(yīng)用上(譬如輔助駕駛、機(jī)器人、智能攝像頭等等)也會(huì)逐步推廣。

芯片國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程步履維艱?新興創(chuàng)企征戰(zhàn)藍(lán)海市場(chǎng)

事實(shí)上,在與通訊基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的連接上,由于FPGA天然的通訊基因,更是明顯優(yōu)于其它競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這種架構(gòu)上的優(yōu)勢(shì)使其定位并不是某種硬件的替代品,甚至將帶來(lái)整個(gè)行業(yè)的革命。

而此前Grand View Research的分析,2015年全球FPGA總市場(chǎng)規(guī)模達(dá) 63.6億美元,預(yù)計(jì)到2024年將達(dá)到142億美元。目前全球玩家都屈指可數(shù)的賽道無(wú)疑是個(gè)新藍(lán)海。且由于技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展,根據(jù)此前巨頭的布局時(shí)間和周期,以及菲數(shù)即將推出的新產(chǎn)品,目前處于培育期的FPGA異構(gòu)加速市場(chǎng)極有可能在2019年年初迎來(lái)爆發(fā)性增長(zhǎng)。

除了對(duì)市場(chǎng)方向的堅(jiān)定,還有自身的專業(yè)。菲數(shù)科技的核心創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)全部來(lái)自FPGA領(lǐng)域巨頭企業(yè)資深人員。創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)徐衛(wèi)根,浙江大學(xué)MBA,原UTStarcom研發(fā)副總裁,20年+管理及運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn);創(chuàng)始人兼CEO王文華,浙江大學(xué)碩士,15年+研發(fā)管理經(jīng)驗(yàn);技術(shù)團(tuán)隊(duì)接近二十人,分別來(lái)自美國(guó)中國(guó)名校、多有UT、華為、諾西等公司多年相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

作為國(guó)內(nèi)最早一批專注于云端異構(gòu)加速,高性能計(jì)算的創(chuàng)業(yè)公司之一,菲數(shù)科技在成立之初即與IBM展開(kāi)合作,2016年成為OpenPOWER成員;2017年10月成為阿里云異構(gòu)計(jì)算生態(tài)共建的合作伙伴之一;其加速板卡的規(guī)格,功能以及完善的技術(shù)支持已經(jīng)獲得市場(chǎng)的認(rèn)可,成為目前的主流產(chǎn)品。

未來(lái)在推出人工智能加速平臺(tái)1.0后,將會(huì)進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)FPGA異構(gòu)加速的虛擬化和云化,進(jìn)一步深耕數(shù)據(jù)中心異構(gòu)加速藍(lán)海市場(chǎng)。

中國(guó)本土綜合實(shí)力最強(qiáng)大的大型IT企業(yè)之一,同時(shí)也是菲數(shù)科技的合作伙伴的浪潮集團(tuán),其高效能服務(wù)器和存儲(chǔ)技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室陳繼承博士表示,此前GPU趕上了計(jì)算數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大量調(diào)整的好時(shí)代,而用硬件適配軟件、且每種軟件都是最優(yōu)適配方式的FPGA也顯然是下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。在目前還未系統(tǒng)建立生態(tài)、相對(duì)空白的市場(chǎng)中,如何將成千上萬(wàn)FPGA資源池化實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一部署、動(dòng)態(tài)重構(gòu)和如何將單個(gè)FPGA虛擬化,實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度資源優(yōu)化利用進(jìn)而實(shí)現(xiàn)FPGA異構(gòu)計(jì)算的真正落地,是創(chuàng)業(yè)公司的重大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

另外,浪潮科技作為該領(lǐng)域老牌巨頭,陳繼承也見(jiàn)證了FPGA在云計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展,關(guān)于對(duì)菲數(shù)團(tuán)隊(duì)的看好,其解釋到,在芯片國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程的今天,創(chuàng)業(yè)公司不僅限制較少、也更為熱情,且對(duì)比美國(guó)科技產(chǎn)業(yè)化,方向?qū)?、熱情夠的新興創(chuàng)企,成果能更快的被市場(chǎng)認(rèn)可。

2017年3月,菲數(shù)科技曾獲得由中科創(chuàng)星領(lǐng)投的千萬(wàn)級(jí)天使輪融資,目前正在進(jìn)行1500萬(wàn)—2500萬(wàn)的A輪融資,主要用于人員擴(kuò)充、產(chǎn)品量產(chǎn)、技術(shù)研發(fā)、業(yè)務(wù)開(kāi)拓等。值得一提的是,此前菲數(shù)科技已申請(qǐng)4項(xiàng)中國(guó)發(fā)明專利,一項(xiàng)美國(guó)發(fā)明專利。盡管賽道因?yàn)槭袌?chǎng)紅利期未到使這個(gè)高壁壘的行業(yè)玩家多專注在技術(shù)上,但從各家創(chuàng)企在知識(shí)產(chǎn)權(quán)的結(jié)果來(lái)看似乎并沒(méi)有太垂直的成就。這也讓菲數(shù)科技深耕在技術(shù)領(lǐng)域的專利更具價(jià)值。

萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代,數(shù)據(jù)中心的云化是未來(lái)的趨勢(shì)。獨(dú)立的、單機(jī)模式的異構(gòu)加速必然要被以FPGA為主體的池化模式所替代。隨著FPGA在數(shù)據(jù)中心方向的逐步發(fā)力,以及相關(guān)生態(tài)的逐步改善,F(xiàn)PGA成為數(shù)據(jù)中心的主流硬件平臺(tái),則是一個(gè)正在逐步變成現(xiàn)實(shí)的趨勢(shì)。

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原文標(biāo)題:菲數(shù)科技布局半導(dǎo)體新貴FPGA,加速分布式計(jì)算

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