微軟在數(shù)據(jù)中心里大規(guī)模部署和應(yīng)用FPGA的最初實(shí)踐，來(lái)自于他的“Catapult項(xiàng)目”。這個(gè)項(xiàng)目的主要成就，是搭建了一個(gè)基于FPGA的數(shù)據(jù)中心硬件加速平臺(tái)，包括各種必要的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)三個(gè)階段的發(fā)展，Catapult已經(jīng)成功的幫助微軟在其遍布全球的云數(shù)據(jù)中心里部署了成千上萬(wàn)的FPGA加速資源。

從2015年末開始，微軟就在其購(gòu)買的幾乎每臺(tái)新服務(wù)器上部署Catapult FPGA板卡。這些服務(wù)器被用于微軟的必應(yīng)搜索、Azure云服務(wù)以及其他應(yīng)用。這也使得微軟成為了世界上最大的FPGA客戶之一。

Catapult FPGA加速卡及服務(wù)器

更重要的是，Catapult項(xiàng)目通過(guò)深入的學(xué)術(shù)研究和工程實(shí)踐，為微軟積累了豐富的FPGA開發(fā)、部署、運(yùn)維的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和人才。在人工智能快速發(fā)展的今天，使用Catapult平臺(tái)進(jìn)行AI應(yīng)用的FPGA加速，就成了合理自然的下一步。這便是微軟“腦波項(xiàng)目（Project Brainwave）”的源起。

FPGA如何解決實(shí)時(shí)AI的兩大痛點(diǎn)

與現(xiàn)有的其他FPGA云平臺(tái)相比，Catapult平臺(tái)的最主要特點(diǎn)就是構(gòu)建了一個(gè)遍布全球的FPGA資源池，并能對(duì)資源池中的FPGA硬件資源進(jìn)行靈活的分配和使用。相比其他方案，這種對(duì)FPGA的池化有著巨大的優(yōu)勢(shì)。

首先，F(xiàn)PGA池化打破了CPU和FPGA的界限。在傳統(tǒng)的FPGA使用模型中，F(xiàn)PGA往往作為硬件加速單元，用于卸載和加速原本在CPU上實(shí)現(xiàn)的軟件功能，因此與CPU緊耦合，嚴(yán)重依賴于CPU的管理，同時(shí)與CPU涇渭分明。

在Catapult平臺(tái)里，F(xiàn)PGA一躍成為“一等公民”，不再完全受限于CPU的管理。如下圖右所示，在Catapult加速卡中，F(xiàn)PGA直接與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的TOR交換機(jī)相連，而不需要通過(guò)CPU和網(wǎng)卡的轉(zhuǎn)發(fā)，這使得同一數(shù)據(jù)中心、甚至不同數(shù)據(jù)中心里的FPGA可以直接通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)互連和通信，從而構(gòu)成FPGA資源池。管理軟件可以直接對(duì)FPGA資源進(jìn)行劃分，而無(wú)需通過(guò)與資源池中每個(gè)FPGA互連的CPU完成，從而實(shí)現(xiàn)了FPGA與CPU的有效解耦。

與CPU平行的FPGA資源池

第二，F(xiàn)PGA池化打破了單一FPGA的資源界限。從邏輯層面上看，Catapult的數(shù)據(jù)中心池化FPGA架構(gòu)相當(dāng)于在傳統(tǒng)的基于CPU的計(jì)算層之上，增加了一層平行的FPGA計(jì)算資源，并可以獨(dú)立的實(shí)現(xiàn)多種服務(wù)與應(yīng)用的計(jì)算加速，如上圖左所示。在微軟當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心里，池化FPGA的數(shù)量級(jí)以十萬(wàn)記，而這些FPGA的通信延時(shí)只有大約十微秒左右。

對(duì)于人工智能應(yīng)用，特別是基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，很多應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性有著嚴(yán)格的要求，例如搜索、語(yǔ)音識(shí)別等等。同時(shí)對(duì)于微軟來(lái)說(shuō)，它有著很多富文本的AI應(yīng)用場(chǎng)景，例如網(wǎng)絡(luò)搜索、語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換、翻譯與問(wèn)答等。與傳統(tǒng)CNN相比，這些富文本應(yīng)用和模型對(duì)內(nèi)存帶寬有著更加嚴(yán)苛的需求。

如果結(jié)合“低延時(shí)”和“高帶寬”這兩點(diǎn)需求，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型和硬件的通常解決方法是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝和壓縮，從而減少模型的大小，直到滿足NPU芯片有限的硬件資源為止。然而，這種方法最主要的問(wèn)題就是會(huì)對(duì)模型的精度和質(zhì)量造成不可避免的損失，而且這些損失往往是不可修復(fù)的。

與之相比，Catapult平臺(tái)里的FPGA資源可以看成是“無(wú)限”的，因此可以將一個(gè)大的DNN模型分解成若干小部分，每個(gè)小部分可以完整映射到單個(gè)FPGA上實(shí)現(xiàn)，然后各部分再通過(guò)高速數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)互連。這樣不僅保證了低延時(shí)與高帶寬的性能要求，也保持了模型的完整性，不會(huì)造成精度和質(zhì)量損失。

腦波項(xiàng)目：系統(tǒng)架構(gòu)

腦波項(xiàng)目的主要目標(biāo)，是利用Catapult的大規(guī)模FPGA基礎(chǔ)設(shè)施，為沒有硬件設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的用戶提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)部署和硬件加速，同時(shí)滿足系統(tǒng)和模型的實(shí)時(shí)性和低成本的要求。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，腦波項(xiàng)目提出了一個(gè)完整的軟硬件解決方案，主要包含以下三點(diǎn)：

對(duì)已訓(xùn)練的DNN模型根據(jù)資源和需求進(jìn)行自動(dòng)區(qū)域劃分的工具鏈；

對(duì)劃分好的子模型進(jìn)行FPGA和CPU映射的系統(tǒng)架構(gòu)；

在FPGA上實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化的NPU軟核和指令集。

下圖展示了使用腦波項(xiàng)目進(jìn)行DNN加速的完整流程。對(duì)于一個(gè)訓(xùn)練好的DNN模型，工具會(huì)首先將其表示為計(jì)算流圖的形式，稱為這個(gè)模型的“中間表示”（Intermediate Representation - IR）。

腦波項(xiàng)目DNN加速的完整流程

其中，圖的節(jié)點(diǎn)表示張量運(yùn)算，如矩陣乘法等，而連接節(jié)點(diǎn)的邊表示不同運(yùn)算之間的數(shù)據(jù)流，如下圖所示。

IR表示完成后，工具會(huì)繼續(xù)將整張大圖分解成若干小圖，使得每個(gè)小圖都可以完整映射到單個(gè)FPGA上實(shí)現(xiàn)。對(duì)于模型中可能存在的不適合在FPGA上實(shí)現(xiàn)的運(yùn)算和操作，則可以映射到與FPGA相連的CPU上實(shí)現(xiàn)。這樣就實(shí)現(xiàn)了基于Catapult架構(gòu)的DNN異構(gòu)加速系統(tǒng)。

在FPGA上進(jìn)行具體的邏輯實(shí)現(xiàn)時(shí)，為了解決前文提到的“低延時(shí)”與“高帶寬”兩個(gè)關(guān)鍵性需求，腦波項(xiàng)目采用了兩種主要的技術(shù)措施。

首先，完全棄用了板級(jí)DDR內(nèi)存，全部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)都通過(guò)片上高速RAM完成。相比其他方案，不管使用ASIC還是FPGA，這一點(diǎn)對(duì)于單一芯片的方案都是不可能實(shí)現(xiàn)的。

在腦波項(xiàng)目所使用的英特爾Stratix 10 FPGA上，有著11721個(gè)512x40b的SRAM模塊，相當(dāng)于30MB的片上內(nèi)存容量，以及在600MHz運(yùn)行頻率下35Tbps的等效帶寬。這30MB片上內(nèi)存對(duì)于DNN應(yīng)用是完全不夠的，但正是基于Catapult的超大規(guī)模FPGA的低延時(shí)互聯(lián)，才使得在單一FPGA上十分有限的片上RAM能夠組成看似“無(wú)限”的資源池，并極大的突破了困擾DNN加速應(yīng)用已久的內(nèi)存帶寬限制。

第二，腦波項(xiàng)目采用了自定義的窄精度數(shù)據(jù)位寬。這個(gè)其實(shí)也是DNN加速領(lǐng)域的常見方法。項(xiàng)目提出了8~9位的浮點(diǎn)數(shù)表達(dá)方式，稱為ms-fp8和ms-fp9。與相同精度的定點(diǎn)數(shù)表達(dá)方式相比，這種表達(dá)需要的邏輯資源數(shù)量大致相同，但能夠表達(dá)更廣的動(dòng)態(tài)范圍和更高的精度。

與傳統(tǒng)的32位浮點(diǎn)數(shù)相比，使用8~9位浮點(diǎn)表示的精度損失很小，如下圖所示。值得注意的是，通過(guò)對(duì)模型的重新訓(xùn)練，就可以補(bǔ)償這種方法帶來(lái)的精度損失。

腦波項(xiàng)目的核心單元，是一款在FPGA上實(shí)現(xiàn)的軟核NPU，及其對(duì)應(yīng)的NPU指令集。這個(gè)軟核NPU實(shí)質(zhì)上是在高性能與高靈活性之間的一種折中。從宏觀上看，DNN的硬件實(shí)現(xiàn)可以使用諸如CPU、GPU、FPGA或者ASIC等多種方式實(shí)現(xiàn)。在前文中講過(guò)，CPU有著最高的靈活性，但性能不盡如人意；ASIC方案與之相反。而FPGA能夠在性能和靈活性之間達(dá)到良好的平衡。

從微觀上看，F(xiàn)PGA方案本身對(duì)于DNN的實(shí)現(xiàn)，既可以使用編寫底層RTL的方式，對(duì)特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化；也可以采用高層次綜合（HLS）的方法，通過(guò)高層語(yǔ)言對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行快速描述。

但是，前者需要豐富的FPGA硬件設(shè)計(jì)與開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，并伴隨著很長(zhǎng)的開發(fā)周期；而后者由于開發(fā)工具等限制，最終得到的硬件系統(tǒng)在性能上往往很難滿足設(shè)計(jì)要求。

因此，微軟采用了軟核NPU與特定指令集的方式。這種方法一方面兼顧了性能，使硬件工程師可以對(duì)NPU的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，另一方面兼顧了靈活性，使軟件工程師可以通過(guò)指令集對(duì)DNN算法進(jìn)行快速描述。

腦波NPU的架構(gòu)圖如下所示，NPU的核心是一個(gè)進(jìn)行矩陣向量乘的算術(shù)單元MVU。它針對(duì)FPGA的底層硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深度優(yōu)化，并采用了上文提到的“片上內(nèi)存”和“低精度”的方法進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。

NPU的最主要特點(diǎn)之一是采用了“超級(jí)SIMD”的指令集架構(gòu)，這與GPU的SIMD指令集類似，但是NPU的一條指令可以生成超過(guò)一百萬(wàn)個(gè)運(yùn)算，等效于在英特爾Stratix 10 FPGA上實(shí)現(xiàn)每個(gè)時(shí)鐘周期13萬(wàn)次運(yùn)算。

腦波項(xiàng)目：性能提升

腦波NPU在不同F(xiàn)PGA上的峰值性能如下圖所示，當(dāng)使用ms-fp8精度時(shí)，腦波NPU在Stratix 10 FPGA上可以得到90 TFLOPS的峰值性能，這一數(shù)據(jù)也可以和現(xiàn)有的高端NPU芯片方案相媲美。

腦波項(xiàng)目還對(duì)微軟的必應(yīng)搜索中的Turing Prototype（TP1）和DeepScan兩個(gè)DNN模型進(jìn)行了加速試驗(yàn)。由于必應(yīng)搜索的嚴(yán)格實(shí)時(shí)性要求，如果使用CPU實(shí)現(xiàn)這兩種DNN模型，勢(shì)必要對(duì)參數(shù)和運(yùn)輸量進(jìn)行大規(guī)模削減，從而嚴(yán)重影響結(jié)果精度。相比之下，腦波方案可以實(shí)現(xiàn)超過(guò)十倍的模型規(guī)模，同時(shí)得到超過(guò)十倍的延時(shí)縮減。

在Stratix 10 FPGA的測(cè)試版產(chǎn)品上，當(dāng)運(yùn)行在300MHz的頻率時(shí)可以得到的等效算力和峰值算力分別為39.5 TFLOPS和48 TFLOPS。預(yù)計(jì)在量產(chǎn)版的Stratix 10上，穩(wěn)定運(yùn)行頻率將達(dá)到550MHz，從而再帶來(lái)83%的性能提升，以期達(dá)到將近90 TFLOPS。同時(shí)，Stratix 10 FPGA的滿載功耗約為125W，這意味著腦波項(xiàng)目可以達(dá)到720 GOPs/watt的峰值吞吐量。

結(jié)語(yǔ)

腦波項(xiàng)目充分利用了微軟遍布全球數(shù)據(jù)中心的FPGA基礎(chǔ)架構(gòu)，使用FPGA解決了AI應(yīng)用中“低延時(shí)”和“高帶寬”兩大痛點(diǎn)，并成功構(gòu)建了基于軟核NPU和自定義指令集的實(shí)時(shí)AI系統(tǒng)。

腦波項(xiàng)目的成功實(shí)踐，再一次為業(yè)界使用FPGA作為AI加速器提供了嶄新的思路和借鑒。老石相信，在人工智能時(shí)代，F(xiàn)PGA必將在更多應(yīng)用領(lǐng)域得到更加廣泛的使用。