利用FPGA虛擬化突破時空限制

在傳統(tǒng)的FPGA開發(fā)模型中，使用者通常使用硬件描述語言（HDL）對應(yīng)用場景進行建模，然后通過特定的FPGA開發(fā)工具將硬件模型映射到FPGA上，最終生成可以運行的FPGA映像。

這種開發(fā)模式的另外一個主要缺點是，F(xiàn)PGA只能由單一用戶開發(fā)和使用，而與應(yīng)用場景、FPGA的產(chǎn)品種類等無關(guān)。比如對于一個對資源需求不大、而且不需要連續(xù)運行的應(yīng)用而言，大部分FPGA的硬件資源在大部分時間內(nèi)都會閑置。很顯然，這樣很難在時空范圍內(nèi)對FPGA進行充分利用，見下圖。

為了提高FPGA的開發(fā)效率、更好的利用FPGA的邏輯資源、方便FPGA的大規(guī)模部署和應(yīng)用，需要將FPGA進行一定程度的邏輯抽象，使頂層用戶不必太多關(guān)注于FPGA硬件邏輯的實現(xiàn)方式與細(xì)節(jié)。由此，F(xiàn)PGA虛擬化技術(shù)就應(yīng)運而生。

可以說，F(xiàn)PGA虛擬化技術(shù)打破了時間和空間維度的限制，使用戶能夠輕松的在不同時間，對多個FPGA的各類資源進行充分的調(diào)度與使用，見上圖。

FPGA虛擬化技術(shù)目前仍在發(fā)展初期，是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點。在本文中將介紹三種主流的FPGA虛擬化技術(shù)的實現(xiàn)方法：

FPGA Overlay

部分重構(gòu)與虛擬化管理器

FPGA資源池與虛擬化框架

FPGA Overlay

Overlay本意是覆蓋或疊加，它在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)里是一種構(gòu)建虛擬邏輯網(wǎng)絡(luò)的方法。它的實現(xiàn)方法通常是在物理網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，增加一層虛擬的網(wǎng)絡(luò)平面，使得上層應(yīng)用與底層物理網(wǎng)絡(luò)相分離。這個虛擬的網(wǎng)絡(luò)平面本質(zhì)上可以通過隧道封裝技術(shù)實現(xiàn)，在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中常用的VxLAN就是Overlay的主流標(biāo)準(zhǔn)之一。

Overlay中增加虛擬層次的方法與本章開頭給出的FPGA虛擬化方法非常類似。事實上，F(xiàn)PGA Overlay可以說是目前應(yīng)用最廣泛的FPGA虛擬化方法之一。和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相似，F(xiàn)PGA Overlay是一層位于FPGA硬件層之上，并連接頂層應(yīng)用的虛擬可編程架構(gòu)，如下圖所示。

Overlay的具體實現(xiàn)形式有很多種，它既可以是工程中常用的軟核通用處理器，也可以是一組支持更高級編程模型的可編程邏輯處理單元，稱為CGRA（Coarse-Grained Reconfigurable Array），或者是一些實現(xiàn)特定功能的專用處理器，如Virtual Box公司開發(fā)的針對加速向量計算的向量處理器（Vector Processor）等等。

使用Overlay的主要目的是為上層用戶提供一個他們更為熟悉的編程架構(gòu)與接口，便于他們通過諸如C語言等高層語言對Overlay中的通用處理器等進行編程，而不需擔(dān)心具體的硬件電路實現(xiàn)，由此實現(xiàn)了對FPGA底層硬件資源的抽象和虛擬化。

另外，由于Overlay層提供的邏輯處理單元或軟核處理器通常與底層FPGA硬件無關(guān)，因此方便了上層設(shè)計在不同F(xiàn)PGA架構(gòu)之間的移植。

使用Overlay的另外一個好處是可以在很大程度上縮短FPGA的編譯時間。相比通常只有幾分鐘的軟件編譯時間，F(xiàn)PGA的編譯需要經(jīng)過邏輯綜合、映射、布局布線等多項步驟，對于一個中等規(guī)模的FPGA設(shè)計而言，整個編譯過程通常會長達幾個小時之久。由于Overlay層的邏輯架構(gòu)相對固定，因此可以由Overlay的提供者提前進行全部或部分編譯。用戶在使用時，就只需編譯自己編寫的邏輯部分即可，這樣大大縮短了整體的開發(fā)時間，也方便對應(yīng)用進行調(diào)試和修改。

Overlay技術(shù)與高層次綜合（High-Level Synthesis，簡稱HLS）技術(shù)的主要區(qū)別在于，前者引入的Overlay層往往并不能完全隱藏底層的FPGA結(jié)構(gòu)，由此可能帶來額外的開發(fā)難度和成本。這通常體現(xiàn)在兩個方面：

第一，Overlay層往往不能實現(xiàn)上層用戶的全部邏輯。例如，使用軟核處理器時，通常用它們進行數(shù)據(jù)通路和邏輯的控制，此時仍然需要專門的硬件工程師開發(fā)數(shù)據(jù)通路的部分。

第二，Overlay還沒有一個業(yè)界統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)模型。如果在Overlay中使用專門的處理器陣列或CGRA，由于目前并沒有一個類似在HLS中采用的通用標(biāo)準(zhǔn)，那么就需要軟件工程師提前學(xué)習(xí)和掌握所用的CGRA的編程模型，也需要有硬件工程師團隊負(fù)責(zé)在FPGA中實現(xiàn)和優(yōu)化Overlay層中的CRGA硬件電路。

部分可重構(gòu)與虛擬化管理器

部分可重構(gòu)（Partial Reconfiguration）是FPGA的主要特點之一，它體現(xiàn)了FPGA特有的靈活性。具體來說，部分可重構(gòu)是指，可以將FPGA內(nèi)部劃分出一個或多個區(qū)域，并在FPGA運行過程中單獨對這些區(qū)域進行編程和配置，以改變區(qū)域內(nèi)電路的邏輯，但并不影響FPGA其他電路的正常運行。

部分可重構(gòu)使得FPGA可以在時間和空間兩個維度，由硬件直接進行多任務(wù)的切換，如下圖所示。

利用部分可重構(gòu)技術(shù)，可以將FPGA劃分成若干個子區(qū)域，作為虛擬FPGA供單個或多個用戶使用，同時保留一部分邏輯資源作為不可重配置區(qū)域，用來實現(xiàn)必要的基礎(chǔ)架構(gòu)，如內(nèi)存管理與網(wǎng)絡(luò)通信等。

一個典型的例子是微軟的Catapult項目。在他們2014年ISCA會議上發(fā)表的文章中介紹，每個FPGA都在邏輯上被劃分成“Role”和“Shell”兩部分，如下圖所示。

其中，Role為可重構(gòu)的邏輯單元，可以根據(jù)不同用戶應(yīng)用進行編程和配置；Shell為不可重配置區(qū)域，包含了不同應(yīng)用都可能需要的基礎(chǔ)架構(gòu)，比如DRAM控制器、高速串行收發(fā)器、負(fù)責(zé)與主機通信的PCIe模塊與DMA、控制重構(gòu)的Flash讀寫模塊，以及其他各種I/O接口等等。

在這篇文章中，微軟在其數(shù)據(jù)中心的1632臺服務(wù)器中部署了Intel的Stratix V系列FPGA，在Role部分對微軟必應(yīng)（Bing）搜索引擎的文件排名運算進行了硬件加速，并達到了高達95%的吞吐量提升，同時功耗的增加不超過10%，總成本增加不超過30%。

另外一個基于FPGA部分可重構(gòu)技術(shù)進行FPGA虛擬化的例子，是IBM的cloudFPGA項目。在它2015年發(fā)表的文章中，F(xiàn)PGA被劃分成三部分：管理層（Management Layer）、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層（Network Service Layer）以及虛擬FPGA層（vFPGA），如下圖所示。

其中，vFPGA本質(zhì)上就是一個或多個可以動態(tài)重構(gòu)的FPGA區(qū)域，它們可以共同屬于一個用戶，或分屬多個用戶，運行著相同或不同的應(yīng)用。

在一個vFPGA進行動態(tài)重構(gòu)時，其他vFPGA的運行不會受到影響。管理層是不可被用戶配置的區(qū)域，主要負(fù)責(zé)對這些vFPGA進行內(nèi)存的分配和管理。vFPGA和管理層類似于傳統(tǒng)虛擬化架構(gòu)中虛擬機和Hypervisor的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層則主要負(fù)責(zé)控制多個vFPGA與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的通信，并在FPGA硬件上實現(xiàn)了L2-L4層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，供所有vFPGA使用。

為了通過部分重構(gòu)技術(shù)進行FPGA虛擬化，通常都需要引入額外的管理層。與Hypervisor類似，管理層對虛擬后的FPGA進行各類資源的統(tǒng)一管理與調(diào)度，如Catapult項目中的Shell層，以及cloudFPGA項目中的Management層。

但是，管理層的引入勢必會占用原本可以用于應(yīng)用邏輯的可編程資源，同時對系統(tǒng)的整體性能帶來負(fù)面影響。

另外，對FPGA強行劃分多個可重構(gòu)區(qū)域，也可能會嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能。比如，一旦劃分了可重構(gòu)區(qū)域，就代表著其他應(yīng)用邏輯不能使用該區(qū)域內(nèi)的硬件資源，這樣會嚴(yán)重影響編譯時布局布線的靈活度，導(dǎo)致某些時序路徑必須“繞道”，以避免這些可重構(gòu)區(qū)域，從而造成過長的布線延時。另一方面，如果劃分了過少的可重構(gòu)區(qū)域，就可能會造成FPGA資源的空置和浪費。

因此，如何優(yōu)化FPGA上可重構(gòu)區(qū)域的劃分?jǐn)?shù)目，以及針對動態(tài)重構(gòu)進行布局布線工具的優(yōu)化設(shè)計，是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界正在探索的問題。

FPGA資源池與虛擬化框架

為了實現(xiàn)多用戶的支持，與其在單一FPGA芯片上使用動態(tài)重構(gòu)技術(shù)劃分多個可重構(gòu)區(qū)域，也可以使用多個FPGA級聯(lián)，使每個FPGA負(fù)責(zé)單個或少量用戶，并通過一個整體的虛擬化框架完成系統(tǒng)的集成與資源調(diào)度。同樣的，這個架構(gòu)也可以支持單一個用戶同時需求多個FPGA的應(yīng)用場景。這種多租戶的FPGA虛擬化架構(gòu)通常需要軟硬件兩個層面的支持：

硬件層面，需要實現(xiàn)多FPGA互聯(lián)，形成FPGA“資源池”，同時也要支持其他硬件結(jié)構(gòu)，比如CPU、GPU，或者其他硬件加速器等。

軟件層面，需要有一個虛擬化框架，對用戶任務(wù)進行有效的FPGA部署。具體來說，就是對各類硬件資源進行分配調(diào)度，管理包括FPGA在內(nèi)的各個加速器之間的通信和數(shù)據(jù)傳輸，控制FPGA的連接方式，以及對FPGA進行動態(tài)重構(gòu)和配置等等。

上文提到的微軟Catapult項目和IBM cloudFPGA項目都有各自的對多租戶的支持。比如，微軟在2016年MICRO會議上發(fā)表的論文提到，每個FPGA內(nèi)都集成了一個Elastic Router，多個用戶可配置模塊（Role）可以通過Elastic Router提供的虛擬通道與外界進行網(wǎng)絡(luò)通信，如下圖所示。

在更高層面，Catapult提出了一種“硬件即服務(wù)（Hardware-as-a-Service）”的使用模型，如下圖所示。

這個HaaS模型通過一個中心化的資源管理器（Resource Manager，RM），對數(shù)據(jù)中心里的FPGA資源進行統(tǒng)一管理和調(diào)度。每個FPGA資源池中，都有一個服務(wù)管理器（Service Manager，SM）通過API與RM進行通信。SM對整個資源池的FPGA進行管理，實現(xiàn)諸如FPGA負(fù)載均衡、互聯(lián)管理、故障處理等功能。

在cloudFPGA項目中，F(xiàn)PGA與CPU完全解耦，直接作為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備接入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，并成為池化的硬件加速資源。同時，IBM提出了一個基于OpenStack的虛擬化框架和加速服務(wù)，使得用戶可以通過在FPGA中預(yù)先設(shè)定的management IP地址對FPGA資源池進行服務(wù)注冊、任務(wù)分配、FPGA配置以及使用。

在池化FPGA和虛擬化框架領(lǐng)域其他的代表性工作還有來自英國Maxeler公司開發(fā)的基于FPGA的數(shù)據(jù)流引擎（Dataflow Engine），及其一系列開發(fā)環(huán)境與框架。在傳統(tǒng)的基于CPU的計算架構(gòu)中（見下圖），CPU通過讀取內(nèi)存中的指令和數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的計算，當(dāng)前指令的計算結(jié)果會寫入內(nèi)存，并在讀取下一條指令和數(shù)據(jù)，直到程序運行結(jié)束。

與之對應(yīng)的，在基于數(shù)據(jù)流的架構(gòu)中，只需在應(yīng)用開始時從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，隨后會在FPGA上進行數(shù)據(jù)流處理和計算，所有中間數(shù)據(jù)不會返回內(nèi)存，直到計算結(jié)束。這樣從根本上杜絕了訪存的性能瓶頸。多個數(shù)據(jù)流引擎的計算節(jié)點可以互聯(lián)，并與x86 CPU、網(wǎng)絡(luò)單元、存儲單元等共同組成完整的計算集群，如下圖所示。

Maxeler還提供了一種類似于Java的編程語言，稱為MaxJ，用來對數(shù)據(jù)流圖進行描述和建模。然后通過對應(yīng)的編譯器MaxCompiler，將數(shù)據(jù)流圖映射到底層的FPGA硬件平臺，從而對上層用戶虛擬化了底層電路邏輯的具體實現(xiàn)。

目前，這套數(shù)據(jù)流引擎架構(gòu)已經(jīng)被用在多個高性能計算的應(yīng)用場景，比如蒙特卡洛仿真、金融風(fēng)險計算、科學(xué)計算，以及一些新興的應(yīng)用場景，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的硬件加速等等。

在虛擬化框架協(xié)議方面的另一個主要工作是對MapReduce框架的FPGA支持。MapReduce是Google提出的針對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的并行計算框架，已被用于多種計算平臺和架構(gòu)，如多核CPU、Xeon Phi和GPU等等。通過MapReduce框架，上層用戶只需要調(diào)用給定的軟件庫和API，而不需要知道底層的硬件結(jié)構(gòu)。

MapReduce的核心即為map和reduce兩個函數(shù)的實現(xiàn)，為了對MapReduce增加FPGA支持，可以首先設(shè)計map和reduce的FPGA硬件模塊以及對應(yīng)的編程接口，然后通過MapReduce框架調(diào)用，這樣可以實現(xiàn)FPGA的分布式部署和配置。在這里，map和reduce的FPGA設(shè)計可以通過傳統(tǒng)的硬件描述語言（HDL）完成，也可以通過高層語言，如OpenCL等，并借助高層次綜合工具完成設(shè)計。

小結(jié)

與軟件虛擬化類似，F(xiàn)PGA虛擬化技術(shù)抽象了具體的FPGA體系結(jié)構(gòu)與硬件資源，使得用戶能在更高的邏輯層級上利用FPGA進行應(yīng)用的硬件加速。