毫無疑問，如果評(píng)選2016年度科技界十大最耀眼熱詞，人工智能&深度學(xué)習(xí)必定會(huì)華麗麗地上榜。從年初阿爾法狗戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，到年末世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上BAT大佬們的集體AI秀，每一個(gè)信號(hào)都在不斷提示著我們，人工智能時(shí)代來了，未來已來，且就在我們身邊。

1956年，約翰·麥卡錫等人出席的達(dá)特茅斯會(huì)議正式標(biāo)志著人工智能的誕生。經(jīng)過60年的發(fā)展，人工智能歷經(jīng)了三次浪潮，發(fā)展可謂起起落落。

第一次，達(dá)特茅斯會(huì)議確立了人工智能這一術(shù)語，第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件誕生，數(shù)學(xué)定理被證明，人類第一次進(jìn)入了人工智能的狂歡時(shí)期。然而，人們很快發(fā)現(xiàn)，這些理論和模型只能解決一些非常簡(jiǎn)單的問題，他們把問題想得過于簡(jiǎn)單，人工智能隨即進(jìn)入低谷。

第二次，八十年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，使得人工智能再次興起，出現(xiàn)了語音識(shí)別、語音翻譯模型也為第二次人工智能的熱潮點(diǎn)燃了希望之火。但這些設(shè)想遲遲未能進(jìn)入人們的生活之中，第二次浪潮也隨之破滅。

第三次，隨著2006年Hinton提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及2012年ImageNet競(jìng)賽在圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來的突破，人工智能再次迎來了烈火烹油式的爆發(fā)。特別是到了2016年，大數(shù)據(jù)技術(shù)的日臻成熟以及高性能計(jì)算和算法的跨越式進(jìn)步，為人工智能的發(fā)展帶來了真正的動(dòng)力。

高性能計(jì)算加速深度學(xué)習(xí)落地，GPU與FPGA各有所長(zhǎng)

而這一次人工智能熱潮的興起，與前兩次有著截然不同的本質(zhì)區(qū)別，其中高性能計(jì)算應(yīng)用加速能力的大幅提升功不可沒。在恒揚(yáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用加速部門產(chǎn)品經(jīng)理張軍看來，深度學(xué)習(xí)模型是構(gòu)建在海量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)有力超算能力基礎(chǔ)之上的，傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)無法支撐深度學(xué)習(xí)大規(guī)模并行計(jì)算需求，因此，通過底層應(yīng)用加速計(jì)算過程結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法上的優(yōu)化，是推動(dòng)人工智能整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

目前針對(duì)深度學(xué)習(xí)的分布式加速主要有三種方式：GPU、FPGA和NPU。GPU是最先被引入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的，我們熟知的阿爾法狗就是由1920個(gè) CPU+280個(gè)GPU搭建的超算平臺(tái)，作為最早看好深度學(xué)習(xí)應(yīng)用加速的公司，英偉達(dá)是該領(lǐng)域當(dāng)仁不讓的領(lǐng)導(dǎo)者，通過打造CUDA平臺(tái)，GPU在SIMD 單指令多數(shù)據(jù)流架構(gòu)中的優(yōu)勢(shì)被全面激發(fā)，結(jié)合高并行計(jì)算和高計(jì)算吞吐的特點(diǎn)，GPU可以大規(guī)模適用于具備計(jì)算密集、高并行、SIMD應(yīng)用等特點(diǎn)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型領(lǐng)域。目前，GPU已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型領(lǐng)域開創(chuàng)性地創(chuàng)建了包含CNN、DNN、RNN、LSTM以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法在內(nèi)的應(yīng)用加速平臺(tái)和完整的生態(tài)系統(tǒng)。

GPU雖火，但從技術(shù)上講，也有一定的局限性。

首先，運(yùn)行能效比不佳。相比較而言，運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)同樣的性能，GPU所需功耗遠(yuǎn)大于FPGA，通常情況下，GPU只能達(dá)到FPGA能效比的一半或更低。

其次，應(yīng)用過程中無法充分發(fā)揮并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)包含兩個(gè)計(jì)算環(huán)節(jié)，即訓(xùn)練（Off-line）和推理（On-line）環(huán)節(jié)。GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時(shí)一次性只能對(duì)于一個(gè)輸入項(xiàng)進(jìn)行處理，并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)不能發(fā)揮出來。

第三，硬件結(jié)構(gòu)固定不具備可編程性。目前來看，深度學(xué)習(xí)算法還未完全成熟，算法還在迭代衍化過程中，若深度學(xué)習(xí)算法發(fā)生大的變化，GPU無法像FPGA一樣可以靈活的配置硬件結(jié)構(gòu)，快速切入市場(chǎng)。 而以上這些不足，恰恰可以通過FPGA加速的方式來彌補(bǔ)。

可以說，GPU和FPGA在加速深度學(xué)習(xí)算法方面各有所長(zhǎng)。 據(jù)張軍介紹，單純從性能角度來看，目前看FPGA的性能要弱于GPU，但FPGA在性能功耗比方面的表現(xiàn)卻非常驚艷，以恒揚(yáng)NSA系列深度學(xué)習(xí)加速卡來看，性能功耗比可以做到70GFlops/W，是英偉達(dá)M4的2倍多，是Intel眾核芯片的5倍，優(yōu)勢(shì)還是相當(dāng)明顯的。這一點(diǎn)，對(duì)大型數(shù)據(jù)中心而言至關(guān)重要，可以節(jié)省大量服務(wù)器部署及機(jī)房建設(shè)、用電成本。

從計(jì)算優(yōu)勢(shì)來講，目前大家看到在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練領(lǐng)域基本使用的是SIMD架構(gòu)，即只需一條指令可以平行處理大量數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)正好可以發(fā)揮GPU并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)，但是容易讓人忽略的是，在完成訓(xùn)練模型后，深度學(xué)習(xí)還需要進(jìn)行推理計(jì)算環(huán)節(jié)，即MISD單一數(shù)據(jù)需要用多條指令平行處理，而這部分計(jì)算，正是 FPGA最為擅長(zhǎng)的。

根據(jù)賽靈思全球戰(zhàn)略與市場(chǎng)營(yíng)銷高級(jí)副總裁Steve Glasev介紹，他認(rèn)為FPGA未來在超級(jí)數(shù)據(jù)中心將成主流應(yīng)用，尤其是在深度學(xué)習(xí)方面，在這方面GPU強(qiáng)在訓(xùn)練，而FPGA強(qiáng)在推斷。一旦需要大規(guī)模部署訓(xùn)練模型，就必須大幅度提高效率，這需要新的推斷引擎來提升效率，比如3到4倍，同時(shí)還要最小限度損失精確性，這正是FPGA的強(qiáng)項(xiàng)。他預(yù)測(cè)，未來至少95%的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算都是用于推斷，只有不到5%是用于模型訓(xùn)練，這是兩者的區(qū)別。

另外，不同架構(gòu)的FPGA由于底層DSP有所不同，因此在不同領(lǐng)域的利用率和計(jì)算效率也有所不同。

從靈活性來說，GPU一旦設(shè)計(jì)完成就無法根據(jù)應(yīng)用去調(diào)整硬件資源，但FPGA可以根據(jù)特定的應(yīng)用給硬件編程，能針對(duì)任何新型應(yīng)用和算法進(jìn)行硬件優(yōu)化。正是這種特有的可重配置和可重編程特性，F(xiàn)PGA能在一秒之內(nèi)快速切換成不同的設(shè)計(jì)方案，面對(duì)下一個(gè)工作負(fù)載進(jìn)行硬件優(yōu)化，成為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心應(yīng)用提供高度靈活、復(fù)雜多變的和高能效的最佳計(jì)算方案。

打造深度學(xué)習(xí)生態(tài)閉環(huán)，為人工智能賦能

作為第二代分布式計(jì)算聯(lián)盟創(chuàng)始成員以及OpenPower組織聯(lián)盟成員，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)與賽靈思、IBM在分布式計(jì)算領(lǐng)域有著深入密切合作。據(jù)恒揚(yáng)數(shù)據(jù)張軍介紹，2015年起，恒揚(yáng)就關(guān)注到在全球7大超級(jí)數(shù)據(jù)中心，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，F(xiàn)PGA會(huì)成為主流應(yīng)用之一，今年10月百度宣布設(shè)計(jì)出用以加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷的賽靈思 UltraScale FPGA池以及11月AWS大會(huì)上Amazon EC2 F1實(shí)例，更加堅(jiān)定了我們的想法。

比如Amazon EC2 F1實(shí)例，它是第一個(gè)用于FPGA應(yīng)用加速的可編程硬件云實(shí)例，用戶可以選擇最高集成8塊高性能16nm Xilinx UltraScale+ VU9P FPGA的方式，將FPGA架設(shè)在云端，類似于Vivado HLS/SDSoC remote server模式，用戶只需要購買云服務(wù)，即可獲得相應(yīng)的開發(fā)工具，包括集成深度學(xué)習(xí)主流框架的應(yīng)用開發(fā)套件、應(yīng)用函數(shù)庫、配置管理工具等等，進(jìn)行開發(fā)、仿真、調(diào)試、編譯等工作，定制FPGA硬件加速，從而大幅降低開發(fā)難度，縮減開發(fā)時(shí)間，讓云服務(wù)用戶更加便捷地加速深度學(xué)習(xí)推斷、基因分析、金融分析、視頻處理、大數(shù)據(jù)、安全等工作負(fù)載。

目前，恒揚(yáng)非?？春妙愃频膽?yīng)用，正在與國(guó)內(nèi)的幾大數(shù)據(jù)中心展開聯(lián)手合作，我們致力于與賽靈思聯(lián)手，與超大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行深度合作，挖掘FPGA在深度學(xué)習(xí)中的潛能。

如果說與數(shù)據(jù)中心展開深入合作是恒揚(yáng)建立深度學(xué)習(xí)生態(tài)圈組合拳的第一記重拳，那么豐富自身算法庫，與行業(yè)應(yīng)用深入結(jié)合，形成完整的商業(yè)閉環(huán)，則是恒揚(yáng)的第二記重拳。相比較而言，F(xiàn)PGA的開發(fā)難度是比較高的，它要求開發(fā)人員必需對(duì)底層硬件編程語言例如Verilog非常熟悉，即便是使用類C的 OpenCL進(jìn)行開發(fā)，對(duì)軟件開發(fā)人員而言，還是具有一定難度，因此必須集成快速開發(fā)工具、算法庫、算法框架集成包及參考設(shè)計(jì)樣板，為應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)人員和平臺(tái)設(shè)計(jì)人員提供最快速、最便捷的開發(fā)和部署途徑。目前，恒揚(yáng)重點(diǎn)開發(fā)的算法庫包括CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、壓縮算法、視頻圖像縮放等，下一步恒揚(yáng)還將逐步完善對(duì)主流caffe、tensorflow算法框架的支持，將體系進(jìn)一步完善化。

在完善算法的同時(shí)，將技術(shù)與行業(yè)緊密結(jié)合，打通商業(yè)閉環(huán)也是恒揚(yáng)重點(diǎn)布局的方向。FPGA的特性決定了它在某些特定行業(yè)應(yīng)用上具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，例如在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)影像比普通圖像紋理更多，分辨率更高，相關(guān)性更大，存儲(chǔ)空間要求更大，必須嚴(yán)格確保臨床應(yīng)用的可靠性，其壓縮、分割等圖像預(yù)處理、圖像分析及圖像理解等要求更高。這些特點(diǎn)恰恰可以充分發(fā)揮FPGA的優(yōu)勢(shì)，通過FPGA加速圖像壓縮進(jìn)程，刪除冗余，提高壓縮比、并確保圖像診斷的可靠性。類似的醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用還有基因測(cè)序加速。

再比如在金融領(lǐng)域，由于采用流水線邏輯體系結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)流處理要求低延時(shí)，高可靠，這在金融交易風(fēng)險(xiǎn)建模算法應(yīng)用中是極大的關(guān)鍵點(diǎn)，F(xiàn)PGA正具備了此種優(yōu)勢(shì)。類似的行業(yè)和領(lǐng)域還有很多，比如視頻轉(zhuǎn)碼直播、內(nèi)容過濾、視頻安防等等。

除了在云端構(gòu)建恒揚(yáng)深度學(xué)習(xí)生態(tài)圈外，對(duì)于特定的不適合放在云端的終端應(yīng)用，如無人機(jī)、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人，恒揚(yáng)也開始逐步探索，我們相信，在智能時(shí)代，F(xiàn)PGA會(huì)扮演越來越重要的角色，成為變革全球經(jīng)濟(jì)的重要技術(shù)手段，更多地改變我們的學(xué)習(xí)、工作和娛樂方式。