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Xilinx被收購后,FPGA的未來在哪?

我快閉嘴 ? 來源:半導體行業(yè)觀察 ? 作者:半導體行業(yè)觀察 ? 2020-11-09 14:54 ? 次閱讀
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2015年6月1日,英特爾Altera宣布,雙方已達成最終協(xié)議,根據(jù)該協(xié)議,英特爾將以167億美元的價格收購Altera。這是FPGA行業(yè)的一個重要里程碑,因為Xilinx和Altera是主要的FPGA供應商。

AMD正式宣布收購Xilinx之后,F(xiàn)PGA界對FPGA的未來充滿了擔憂。

收購Xilinx的主要目標是打造業(yè)界領先的高性能計算公司,根據(jù)AMD的說法,“在Xilinx已確立領先地位的各個成長型市場上,大幅擴大AMD產(chǎn)品組合和客戶集的廣度”。但Xilinx目前領先的主要市場是什么?

Alveo,VERSAL和Vitis AI

Xilinx 3年前發(fā)布了一個功能強大的FPGA平臺,名為Alveo。Alveo是Xilinx最初開發(fā)的第一塊FPGA板,用作與GPU競爭的加速卡。在此之前,Xilinx主要開發(fā)FPGA芯片,并且依賴其他供應商來提供FPGA卡。隨著Alveo卡(以及最近的Versal)的出現(xiàn),Xilinx希望以其品牌名稱提供功能強大的平臺用作加速卡。賽靈思圍繞Alveo平臺快速開發(fā)了一個令人印象深刻的生態(tài)系統(tǒng),其中包括多家利用Alveo卡的強大功能來加速機器學習,深度神經(jīng)網(wǎng)絡,數(shù)據(jù)庫,自然語言處理,基因組學和定量金融等領域的應用的公司。

賽靈思還提供了集成的EDA工具(先是SDAccel,然后是Vitis),該工具允許使用OpenCL和C / C ++等高級編程語言對FPGA進行編程,而無需使用VHDL或Verilog。這些工具使軟件開發(fā)人員無需具備FPGA的經(jīng)驗知識即可開發(fā)自己的加速器(盡管需要對FPGA技術有深入的了解,才能使用OpenCL開發(fā)高效的硬件加速器)。

NVIDIA,ARM和Mellanox

大約一個月前,Nvidia宣布有意以400億美元的價格收購ARM,“創(chuàng)建AI時代的世界頂級計算公司”。收購的原因之一是幫助Nvidia開發(fā)數(shù)據(jù)處理單元(DPU),該單元包括:

軟 件可編程的多核CPU(又名ARM)

高性能網(wǎng)絡接口(aka SmartNIC)(aka Mellanox)

豐富的靈活和可編程加速引擎集(又名Nvidia GPU)

因此,在從AMD收購Xilinx之后,F(xiàn)PGA的未來將是什么。

英特爾擁有豐富的硬件加速器產(chǎn)品組合,包括功能強大的至強處理器,GPU,F(xiàn)PGA和用于深度學習ASIC。那么FPGA針對英特爾的主要市場是什么?在一份英特爾演講中,英特爾提出旨在在3個特定市場中利用FPGA:

自然語言處理(BERT)

欺詐檢測(LSTM)

智能城市(推理)

因此,似乎英特爾主要致力于低延遲至關重要的應用,與其他平臺相比,F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲。但是,仍然有待觀察這些針對深度學習應用的FPGA與ASIC深度學習平臺(例如基于Habana Labs的平臺)的區(qū)別。英特爾以20億美元的價格收購了Habana Labs,以提供其高性能深度學習推理和培訓技術。

FPGA的未來

在進行了相關的收購之后,我認為每個人都清楚,我們正邁入異構(gòu)數(shù)據(jù)處理平臺的時代,其中計算平臺將包括 SmartNIC,多核處理器和硬件加速器 ,用戶將不得不選擇完整的解決方案而不是混合使用和匹配。英特爾,AMD和Nvidia將提供具有自己專有的加速器和SmartNIC的完整計算平臺。

好處可能是更易于部署和更好的集成,但是選擇每個領域中最好的選項將不再可行,或者至少會更具挑戰(zhàn)性(例如,從Xilinx選擇FPGA,從Intel Xeon處理器選擇和從Nvidia獲得GPU。)。

例如,對于英特爾和AMD而言,很難在深度學習領域推廣FPGA,而其他平臺將以自己的品牌名稱提供。也許FPGA將主要用于其生硬的市場(網(wǎng)絡和電信,如vRAN和5G),而其他平臺(GPU,ASIC)將被推廣用于深度學習。

FPGA的主要優(yōu)點是可編程性,以支持量身定制的架構(gòu)。這意味著它們可以更快地適應新算法或應用程序。這種競爭優(yōu)勢至關重要,特別是在深度學習領域,其中由機器學習工程師和數(shù)據(jù)科學家開發(fā)新模型。FPGA可以使用新的量身定制的模型/算法進行編程,與其他平臺相比,可以提供更好的性能。尤其是在需要比特級處理的應用中,例如數(shù)據(jù)包處理,基因組學和比特幣挖掘,F(xiàn)PGA表現(xiàn)出比其他平臺更好的性能。在深度學習應用中,F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲和更高的性能,尤其是在使用更少的位數(shù)時。(例如Xilinx FINN)。

無論如何,為了使FPGA成為加速器平臺具有吸引力,我們還需要提供所需的框架,以允許 輕松,可擴展的FPGA部署。這就是為什么需要與供應商無關的框架的原因,該框架允許像GPU或CPU一樣容易地部署FPGA。

嵌入式系統(tǒng)領域,F(xiàn)PGA仍然可以占上風。Xilinx和Intel均提供具有ARM內(nèi)核的基于SoC的FPGA,廣泛用于嵌入式應用。Nvidia表示,仍將允許第三方使用ARM內(nèi)核,因此Xilinx和Intel將繼續(xù)在基于SoC的FPGA中使用ARM(直到他們切換到RISC-V處理器為止)。

FPGA社區(qū)很大,并且還在不斷增長。像FCCM,F(xiàn)PGA和FPL這樣的幾次會議表明,有一個龐大的社區(qū)支持并促進了FPGA的使用。但是, FPGA 是否將繼續(xù)用作通用加速器,或者其應用在網(wǎng)絡和電信應用中的局限性還有待觀察。
責任編輯:tzh

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