CPU不堪重負，FPGA來助陣！

CPU不堪重負，FPGA來助陣！

本刊記者薛士然

據分析師預測，到2020年互聯網數據量會大得驚人：平均每位互聯網用戶的數據流量達1.5 GB/天，自動駕駛汽車產生數據達4 TB/天，聯網飛機的數據達5 TB/天，智能工廠產生的數據達1 PB/天，云視頻提供商每天的數據流量高達750 PB/天……如此龐大的數據量，必然會給數據中心帶來巨大的壓力，加之數據分析、機器學習等應用，更會讓CPU不堪重負，這種情況下該怎么辦？

近日，英特爾公司可編程解決方案事業部副總裁兼客戶體驗事業部總經理Rina Raman告訴了大家一個解決方案，那就是借助FPGA！

2015年6月，英特爾高價收購了當時的第二大FPGA公司Altera，開始涉足FPGA領域。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展來的，主要包括以下幾部分：可編程輸入/輸出單元、基本可編程邏輯單元、完整的時鐘管理、嵌入塊式RAM、豐富的布線資源、內嵌的底層功能單元和內嵌專用硬件模塊。

FPGA具有靜態可重復編程和動態在系統重構的特性，使得硬件的功能可以像軟件一樣通過編程來修改，FPGA能完成任何數字器件的功能，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現(要知道，所有ASIC的設計都是通過FPGA來實現物理驗證的)。FPGA如同一張白紙：加電時，FPGA芯片將EPROM中數據讀入片內編程RAM中，配置完成后進入工作狀態；掉電后，FPGA恢復成白片，內部邏輯關系消失。因此，FPGA能夠反復使用，其優勢就是可以用硬件電路實現并行處理。

一個ASIC SoC的設計周期是14到24個月，而一個FPGA是半成品，因而設計時間要縮短一半。如果將x86處理器和FPGA結合起來創造新型異構處理器，還可以繼續實現摩爾定律，而且這樣的處理器既擁有x86的高性能，又通過FPGA實現了靈活性，堪稱是一種完美的方案。

Rina介紹，隨著物聯網時代的到來，需要對網絡進行根本性的轉型，如此眾多的設備涌入網絡，就需要將網絡功能進行虛擬化，很多功能需要從專用硬件轉到數據中心軟件中來運行，這種情況下采用FPGA是一個非常不錯的解決方案，而且隨著數據量的增長、計算環境的改變以及對功耗的要求越來越苛刻，要對計算進行加速，CPU+FPGA的異構架構確實是目前來看最好的方式。CPU是核心引擎，作為專用加速器，FPGA在靈活加速中使用，因為如此大量的數據需要處理，負載一定是動態變化的，FPGA是軟件定義的硬件，能夠應對不斷出現的變化，充分發揮硬件的性能。

Rina還舉例詳細介紹了異構計算中FPGA的作用，FPGA配合英特爾的至強處理器在計算處理中可以采用兩種方式：旁路加速和內建加速。在數據庫加速應用中，swarm64采用了英特爾的FPGA方案，使用內建加速方式，在數據處理之前先進行壓縮，結果實時數據分析速度快了5倍，傳統數據倉儲速度快了2倍，存儲數據壓縮速度快了3倍。在基因測序應用中，Broad Institute使用了英特爾的FPGA后取得了突破性的進步，采用Pair-HMM算法后，基因測序速度提高了50倍，改變了此行業的現狀。

以上應用案例足以顯示FPGA在計算加速中的優勢，也讓我們更加理解了英特爾斥巨資收購Altera的初衷。目前，英特爾的FPGA產品狀況如下：用于高端的Stratix 10已有樣片，用于中端的Arria 10已經全面投產，還有已經大量出貨的Cyclone 10和正在發運中的Max 10，廣泛的產品線完全能夠滿足多種應用需求。Rina還透漏，英特爾正在研發下一代產品，也是Altera并入英特爾后的第一代新產品，內部代號為Falcon Mesa，計劃采用英特爾10 nm工藝制程，會采用新的接口規范。

據Rina介紹，其實英特爾一直在研究如何更好地將CPU與FPGA融合，研究緊密耦合的英特爾架構處理器是未來考慮的一個方向。因為目前CPU和FPGA各自有自己的開發工具，英特爾希望將兩者的開發工具、結構框架、軟件環境加以整合，這樣就更方便了工程師實現開發應用。將FPGA與CPU融合，如此大膽的想法，目前也只有英特爾可以想！