【中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】 數(shù)十年來(lái)，Xilinx一直是FPGA的領(lǐng)導(dǎo)者，目前仍占有60%的市場(chǎng)份額。英特爾近三年前以167億美元收購(gòu)了Xilinx的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Altera，占據(jù)了其余市場(chǎng)的大部分份額。盡管Xilinx多年來(lái)一直保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，2018財(cái)年收入達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的25.4億美元，較上年增長(zhǎng)8%，但是FPGA仍然剛剛開(kāi)始在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域找到自己作為計(jì)算引擎的基礎(chǔ)。英特爾、AMD和IBM的CPU仍然是計(jì)算的主要驅(qū)動(dòng)因素，在英偉達(dá)、AMD，以及前途無(wú)量的Arm的GPU加速器的輔助下，這些公司集體希望能夠參與由Cavium領(lǐng)導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)。其他加速器也越來(lái)越多地被使用，如FPGA和定制ASIC，但現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心仍然由CPU主導(dǎo)。

盡管如此，在Xilinx工作了10年的資深員工VictorPeng（他從1月份開(kāi)始擔(dān)任Xilinx的首席執(zhí)行官）看到了這種變化，并設(shè)想了可編程邏輯芯片走入大型數(shù)據(jù)中心用戶和云構(gòu)建者的HPC中心、以及常規(guī)企業(yè)數(shù)據(jù)中心的時(shí)代。

計(jì)算領(lǐng)域正在發(fā)生變化，這推動(dòng)了對(duì)更多異構(gòu)計(jì)算的需求，這些計(jì)算可以適應(yīng)現(xiàn)有的工作量，而無(wú)需更改任何底層基礎(chǔ)架構(gòu)。特別是，從核心到網(wǎng)絡(luò)邊緣再到云的更多端點(diǎn)正在連接起來(lái)，并通過(guò)傳感器、攝像頭和其他設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能，而且它們正在創(chuàng)建大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)推動(dòng)了對(duì)更強(qiáng)的計(jì)算和更大的存儲(chǔ)的需求，同時(shí)也推動(dòng)了利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)更優(yōu)秀的洞察力和決策的需求。

正如我們?cè)谖恼隆断乱淮?jì)算平臺(tái)》中談到的，F(xiàn)PGA對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的興趣。今年夏天，Xilinx收購(gòu)了創(chuàng)業(yè)公司DeePhi（DeePhi主要從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FPGA領(lǐng)域的業(yè)務(wù)），增加了自己的產(chǎn)品組合，。

Peng在硅谷HotChips2018會(huì)議的主題演講中說(shuō)：“這種智能完全連成一體，這種技術(shù)的確正在出現(xiàn)，而且真的是剛剛起步，特別是從今天的角度來(lái)看，智能不僅意味著某種級(jí)別的某種處理器（在許多情況下是SoC），而且因?yàn)樗羞@些應(yīng)用都具有某種形式的人工智能，通常是某種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)，所以它們同樣也被集成到一起。之所以如此令人興奮，是因?yàn)樗粌H已經(jīng)對(duì)人們的日常生活產(chǎn)生影響，還因?yàn)樗皇莿倓偝霈F(xiàn)，它將對(duì)人們的生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，因?yàn)樽兓谝灾笖?shù)級(jí)的速度發(fā)生。”

Peng指出，一些預(yù)測(cè)說(shuō)，在不久的將來(lái)，每年的數(shù)據(jù)量將超過(guò)10個(gè)ZB，“從中獲取價(jià)值通常意味著要處理數(shù)據(jù)并以某種形式從原始數(shù)據(jù)中提取信息，這推動(dòng)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)量的強(qiáng)勁增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)展要比我們所見(jiàn)過(guò)的大得多，計(jì)算、存儲(chǔ)和內(nèi)存都在增加，如果你看看以指數(shù)級(jí)速度增加的數(shù)據(jù)處理和總存儲(chǔ)空間，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)到目前為止數(shù)據(jù)中心的能力尚可以跟得上需求。”

（有趣的是，這一切都是由大型數(shù)據(jù)中心用戶的各種形式的廣告收入以及云構(gòu)建者的原始基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)推動(dòng)的。）

然而，在這種情況下，有一個(gè)很大的“但是”，那就是摩爾定律，Peng稱之為“非常大的生存挑戰(zhàn)”。摩爾定律縮小了晶體管的尺寸，可以在給定的區(qū)域內(nèi)集成更多的晶體管，以實(shí)現(xiàn)更多的功能和更低的成本。在過(guò)去的50年里，摩爾定律一直很好地為行業(yè)服務(wù)，而現(xiàn)在它已經(jīng)走到了窮途末路。

Peng表示：“這是我們所有人心中根深蒂固的想法，即便是科技行業(yè)以外的普通消費(fèi)者，他們也希望更快、更便宜。每一年，對(duì)于所有的電子產(chǎn)品，我們都會(huì)期望在同樣的價(jià)格下，產(chǎn)品的性能會(huì)變得更好，這是物理定律。所以，當(dāng)摩爾定律不再為我們服務(wù)時(shí)，問(wèn)題是非常嚴(yán)重的?！?/p>

多年來(lái)，芯片制造商已經(jīng)采取了很多措施來(lái)跟上摩爾定律的步伐，包括增加更多內(nèi)核、在內(nèi)核中驅(qū)動(dòng)線程，以及利用加速器。但是Peng說(shuō)，使系統(tǒng)更快更好不僅要通過(guò)處理器技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而且要通過(guò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。架構(gòu)有其自身的挑戰(zhàn)，特別是功率和密度，而這也限制了性能。

Peng說(shuō)：“在過(guò)去的40年里，計(jì)算主要集中在CPU和微處理器上。從2000年開(kāi)始，摩爾定律開(kāi)始失效。從2010年開(kāi)始，事情開(kāi)始向異構(gòu)系統(tǒng)發(fā)展，計(jì)算被劃分為通用處理器和固定的硬件加速器。它可能是GPU或MPU，當(dāng)然還有ASIC的復(fù)興，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)方面。”

機(jī)器學(xué)習(xí)和其他新工作任務(wù)，以及聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備的激增（數(shù)以百億計(jì)，正在向數(shù)千億計(jì)激增）正在推動(dòng)對(duì)芯片技術(shù)的新一輪投資，以及對(duì)可配置和可修改的硬件平臺(tái)的需求。異構(gòu)架構(gòu)設(shè)計(jì)將是推動(dòng)性能向前發(fā)展的關(guān)鍵。Peng表示：“對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和所有連網(wǎng)的設(shè)備和系統(tǒng)，你無(wú)法讓它們固定不變，因?yàn)槟銦o(wú)法預(yù)測(cè)在部署時(shí)需要滿足的所有需求，而且你不想通過(guò)改變物理器件來(lái)完成設(shè)備的功能。這種不僅能夠在軟件層面進(jìn)行更改，而且能夠在硬件層面遠(yuǎn)程更改大型智能設(shè)備的概念正在變得越來(lái)越強(qiáng)大，為了實(shí)現(xiàn)未來(lái)的構(gòu)想，這是絕對(duì)需要的?！?/p>

在HotChips會(huì)議上，Peng和Xilinx的其他人員在演講中談到了公司即將推出的產(chǎn)品，包括即將推出的自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)（ACAP）和7nm“Everest”SoC。Xilinx在3月份首次討論了ACAP，雖然在HotChips會(huì)議上沒(méi)有進(jìn)行深入探討（很可能會(huì)在10月份的Xilinx開(kāi)發(fā)者論壇上進(jìn)行），但Peng確實(shí)花了一些時(shí)間論述。Xilinx表示，ACAP將為公司目前16nmFPGA的機(jī)器學(xué)習(xí)推理帶來(lái)20X的性能，為5G網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)4X的性能。EverestSoC將于今年晚些時(shí)候在臺(tái)積電7nm工藝試產(chǎn)。

ACAP的關(guān)注點(diǎn)在于適應(yīng)性和可編程。該平臺(tái)的可編程引擎將首先處理機(jī)器學(xué)習(xí)推理和5G網(wǎng)絡(luò)的工作。架構(gòu)的核心是組塊陣列，每個(gè)組塊相互連接，有各自的本地存儲(chǔ)，而且可以擴(kuò)展，以針對(duì)特定的應(yīng)用。Xilinx將提供一系列針對(duì)廣闊的新市場(chǎng)的SKU?？删幊踢壿媽―SP、LUT、URAM和BRAM。根據(jù)Peng的設(shè)想，該架構(gòu)將允許用戶對(duì)架構(gòu)進(jìn)行編程，以最好地滿足應(yīng)用的需求。這使得組織能夠?qū)⑾嗤男酒渴鸬讲煌墓ぷ髦小?/p>

Peng表示：“這將使內(nèi)核和DSA進(jìn)出的速度更快，同時(shí)減少設(shè)計(jì)限制。它適用于多個(gè)市場(chǎng)。關(guān)于數(shù)據(jù)中心和云有很多討論，但由于其靈活性和深度，它將服務(wù)于所有市場(chǎng)。該架構(gòu)是可擴(kuò)展的，因此它將用于汽車應(yīng)用、云應(yīng)用，以及介于兩者之間的東西，例如通信、基礎(chǔ)設(shè)施。它不僅軟件可編程，硬件也可編程?！?/p>

它還將帶來(lái)更高的吞吐量、更低的延遲和更低的功耗，在談?wù)摤F(xiàn)代工作任務(wù)時(shí)，這些因素都與頻率一樣重要。

Peng表示：“如今，尤其是由于人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)注，我們陷入了對(duì)于尖端技術(shù)的狂熱。這讓我想起了上世紀(jì)90年代的兆赫戰(zhàn)爭(zhēng)。這真的不重要，重要的是應(yīng)用的加速。我們運(yùn)行這些東西通常是幾百兆赫或一千兆赫左右，并不會(huì)太高。原因在于，由于我們的架構(gòu)普遍具有適應(yīng)性，我們有很多分布式片上存儲(chǔ)器和連接性可以自定義，甚至端口的部分配置也可以自定義。你不僅可以優(yōu)化數(shù)據(jù)路徑和數(shù)據(jù)流，還可以優(yōu)化內(nèi)存層次和帶寬，以及大量的片上帶寬。”