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lee_st

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是什么让FPGA与众不同

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由于人工智能和深度学习技术的不断升级，数据的创建和消耗量正在急剧增长。据麦肯锡的Nicolaus Henke估计，如今90%的可访问数据两年前还不存在，而IDC预测，到2020年，全球大数据投资将超过2030亿美元，所有这一切都对下一代计算芯片提出了指数级性能要求。

传统上一直通过缩减硅的工艺来达到提高性能的要求，但长期以来，由于Dennard Scaling规律（单位面积晶体管数不断增加而功耗保持不变），晶体管体积的缩小并没有带来速度的指数增长。

多核扩展和虚拟化有助于缓解这一点，但是由于实际的功率限制，这个工艺现在已经停滞不前了。

因此，英特尔预计未来几代处理器的性能将只有边际收益——“和往常一样”已经无法满足对计算能力的指数需求。

随着CPU只提供边际效益，企业必须寻找能满足计算性能的替代品。

最可行的解决方案之一是现场可编程门阵列（FPGA），它最初是为开发新硬件而设计的。

那么如何使用FPGA来提升计算性能呢？自八十年代中期投入使用以来，FPGA实现了芯片上的可编程威廉希尔官方网站 。

最初FPGA是用来模拟芯片，并确保设计的可行性，现在由于它们能够有效地处理大量的数据，软件工程师对它们越来越感兴趣。

FPGA像GPU或CPU一样是可编程的，但它主要针对并行、低延迟及高吞吐量的问题，比如推理或深度神经网络。

绿皮      是什么让FPGA与众不同？
FPGA有许多优点，使它们对软件工程师很有吸引力，其中最显著的一点就是速度。与现代CPU相比，FPGA以较慢的时钟速度运行，它们基本上是并行的，而不是运行顺序指令流，并且在并行操作之间优化数据流， 使得性能大幅增加。对于同样的代码，应用程序在FPGA上的运行速度可能比在传统CPU上运行要快100倍。
FPGA中包含数百万的可编程逻辑块，可以用来同时进行许多操作，具有并行性和并发性的优点。在编写代码时，工程师可以利用这种并行体系结构，将问题分解为结构良好、自包含的进程，并且可以并行运行。

例如，一个图像在非同时处理时，一个工作人员需要按像素来处理整个图像。但是当同样的图像在同时处理时，它被分解成不同的碎片，由不同的工作人员同时进行处理，然后再拼凑回一起。过程虽然变复杂了，但是速度快了许多，要求输入数据必须以最优的方式分解，并有效地分配给工作人员，然后将处理后的数据收集并重新组装，理想的情况是不堵塞工作管道。

在一个普通的CPU中，这一过程涉及到数据从内存中存入和取出，以及使进程对当前内存状态保持一致的复杂协议。即使是最大的英特尔CPU也只有18个内核。相比之下，在FPGA中，数据流可以被设计，因此它永远不会离开芯片。数以万计的并发进程可以同时存在，并且处理的时间得到了优化，因此吞吐量始终是最大的。

通过FPGA实现的处理速度是它们的第二大好处——成本。使用FPGA可以节省大量成本，它们提高速度的同时减少了硬件需求，因为一个FPGA可以执行许多服务器的任务。

最后，FPGA具有强大的下一代互联互通和增强的灵活性，他们可以利用最新的技术发展在器件上重新编程。一旦启动并运行，FPGA就可以随时改变以满足不断变化的业务需求。
绿皮      采用 FPGA 的阻碍
尽管 FPGA 有许多好处，但它们也带来了许多挑战。获得 FPGA 的高初始成本、持续拥有的总成本和可用性问题一直阻止了 FPGA 的使用成为主流。

直到最近，FPGA 的编程还需要硬件工程师能够用复杂、底层的硬件定义语言如 Verilog 进行编程和重新编程。

硬件工程是一门高度专业化的技能，需要多年的经验才能将知识付诸实践，每年只有很少的本科毕业生具备这种专门知识。硬件配置所需的专业芯片设计技能使 FPGA 成本一直很高，这也意味着创新是有限的和垂直的。

从历史上看，想要使用 FPGA 的企业需要获得自定义的硬件，建立专门的交付团队，并将其集成到现有的解决方案中。迄今为止，只有非常高价值的解决方案，例如军事项目和对冲基金，才有资源使用 FPGA 进行计算。


绿皮      FPGA的未来
虽然 FPGA 在计算方面的实现相对较慢，但最近的创新正在稳步打破采用它的障碍。例如亚马逊网络服务 集成 FPGA 的 F1 实例 ，旨在构建定制的加速器处理计算密集型问题，外界对其发布产生了格外积极的响应。

FPGA 厂商和平台提供商也可以使用不同语言进行编程，如 OpenCL，并且 FPGA 的发展逐渐让软件工程师越来越容易在内嵌的基于云的环境下对 FPGA 进行编程。这可以使用更方便的语言，如 GO，它对于来自不同背景和语言的用户来说更容易，更高效。微软已经表示，未来它的 Azure 云服务也将 让开发者能够使用 FPGA。

这些发展将绕过重金难求的硬件专家或昂贵的开发预算等困难。尽管 FPGA 仍然十分昂贵，但与以前相比，FPGA 的购置和所有权相关的成本不再是一个阻碍，因为 FPGA 现在可以按小时出租。

过去，FPGA 只用来处理大量的数据，但价值回报已经足够高，足以证明投资的深度，或者用于非常复杂和具有挑战性的问题，例如军事或金融部门的问题。但随着 FPGA 变得越来越容易访问，该技术适用于任何速度和成本都很重要的项目。

通过 FPGA 进行的并行计算通过在单个服务器上同时运行大量计算过程，加快了对海量数据的处理和分析工作，意味着 FPGA 可用于图像和视频处理、在线语音识别、实时数据分析、广告技术以及软件定义网络（SDN）。

云 FPGA 正被用于许多研究方向。安全部门正在用它研究加密算法加速，电信公司用它研究网络和安全，航空公司用它处理卫星数据和应用机器学习算法，金融服务用它进行硬件加速和确定衍生产品组合的信用风险。

虽然这些使用案例令人兴奋，但它们仅仅是 FPGA 能力的冰山一角，发掘这项技术的全部潜力还需要时间。虽然在硬件世界中新产品层出不穷，但这些产品的创新往往是渐进式的。但是，随着平台的出现，并行设计和创新在硬件开发中成为可能，对所有企业，无论大或小，FPGA 的使用将变得越来越便宜和现实，也会得到越来越多的应用。

业界对它的使用仍然停留在起步阶段，但随着使用量的增加，FPGA 将让每个企业，无论是单人初创企业还是已经成立的跨国企业，都可以利用高性能并行计算来持续推动技术创新。

回帖（6）

lee_st

2017-12-16 14:15:10
是的吧，都是好东西的，
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lee_st

2017-12-16 14:19:09
偶是灰常爱分享的啊，
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lee_st

2017-12-16 14:20:14
建议大家一起来分享的啊
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h1654155283.6060

2018-5-15 15:39:18
受到警告
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
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哈哈

2018-5-17 16:13:11
对自己学习FPGA的前景又有了几分乐观，技术是实现需求的手段，掌握好基础才能决定上层建筑。
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DamonXie

2018-5-26 18:56:19
进来学习一下下了，
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