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[導(dǎo)讀]在2016年底一年快要結(jié)束的時(shí)候,AWS(亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù))宣布通過借助云傳輸模型可以采用Xilinx高端FPGA器件了,首次以開發(fā)者的角度而不是擴(kuò)展高層次工具來幫助潛在的用戶學(xué)習(xí)和體驗(yàn)FPGA的加速效果。

在2016年底一年快要結(jié)束的時(shí)候,AWS(亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù))宣布通過借助云傳輸模型可以采用Xilinx高端FPGA器件了,首次以開發(fā)者的角度而不是擴(kuò)展高層次工具來幫助潛在的用戶學(xué)習(xí)和體驗(yàn)FPGA的加速效果。

負(fù)責(zé)AWS容器和HPC部門的主管Deepak Singh向“The Next Platform”介紹到那些發(fā)展最快的應(yīng)用領(lǐng)域有很多相似之處,例如都期望采用基于云計(jì)算的FPGA解決方案,詳情可參照最近新出版的一本書“FPGA前沿:可重構(gòu)計(jì)算方面的新應(yīng)用”。這些涉及到加密和安全、基因組學(xué)、金融服務(wù)以及一系列機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)應(yīng)用。“對(duì)于安全、基因組學(xué)和金融服務(wù)等都已經(jīng)有很多FPGA的使用案例了,我們期待看到FPGA與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合,那將是一個(gè)更廣泛的領(lǐng)域,我們需要提供更多的工具和支持來滿足它的增長(zhǎng)。”

Singh將精力集中在專門的工作負(fù)載研究方面,包括高性能計(jì)算,在AWS部門十多年來也參與并見證技術(shù)的變遷,從通用的云服務(wù)(類似于生活基本的面包和黃油)到新計(jì)算和內(nèi)存密集型應(yīng)用以及高性能計(jì)算(HPC)GPU加速方案等其他方面。除了關(guān)注這類應(yīng)用的硬件和軟件要求,Signh說到他也在關(guān)注另外具有更廣泛發(fā)展和影響的兩個(gè)方面,分別是機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)的硬件需求。

機(jī)器學(xué)習(xí)是FPGA的重要發(fā)展領(lǐng)域,Signh說到,但是從規(guī)模上看它只趨向于特定專業(yè)用戶,現(xiàn)在還不確定可重配置器件可能適合作為哪些器件,“它可能作為GPU、CPU,或者作為定制化的ASIC、張量處理器或者只是作為FPGA來使用,也可能是某幾類的結(jié)合”,最后他說到因?yàn)樽罱鼛啄闓PU、可編程環(huán)境以及形成的生態(tài)系統(tǒng),用戶可以更加開放的去探索新的架構(gòu)和加速器,雖然還是差不多同樣的應(yīng)用場(chǎng)景,但是至少會(huì)有一些興趣強(qiáng)烈的用戶(不單單是為實(shí)現(xiàn)通用功能)和他的團(tuán)隊(duì)都會(huì)經(jīng)常關(guān)注新的架構(gòu),最后會(huì)選擇AWS的解決方案。Signh還說到,現(xiàn)在AWS FPGA云服務(wù)方案前期會(huì)吸引一部分用戶,同時(shí)也會(huì)鼓勵(lì)合作伙伴參與到FPGA技術(shù)開發(fā)過程中來。

通用計(jì)算不會(huì)就此消失,目前它仍是驅(qū)動(dòng)計(jì)算的主要力量。但是最近兩年或者三年出現(xiàn)的Nvidia Tesla GPU以及它的性能讓專業(yè)編程器件更加容易,人們對(duì)專業(yè)處理器的興趣、開發(fā)人員,工作負(fù)載和公司的規(guī)模和活躍度都正在形成。從一定程度上講,專門的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施起到了非常大的作用,尤其對(duì)于那些有專門需求的用戶,我們認(rèn)為FPGA是最好的一個(gè)選擇。

Singh提到很多終端用戶已經(jīng)開始轉(zhuǎn)移,如果不是所用通用工作負(fù)載都在云端完成,本地?cái)?shù)據(jù)中心可能已經(jīng)是過去時(shí)了。幾乎沒有哪個(gè)電氣設(shè)備能夠形成一個(gè)單一的、專門的工作負(fù)載。“除了基于FPGA的設(shè)備可能沒有什么可以剩下來,因?yàn)槠渌嚓P(guān)的也已經(jīng)出局了。”對(duì)于這樣的情形,他說到現(xiàn)在硬件和設(shè)備供應(yīng)商之間的關(guān)系最終都會(huì)轉(zhuǎn)移到亞馬遜云服務(wù)上來,具備FPGA核心機(jī)器的供應(yīng)商不是很多,然而正如過去我們描述的那樣,Edico Genome(FPGA加速的基因組平臺(tái))和Ryft(FPGA驅(qū)動(dòng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺(tái))在亞馬遜的努力下成為很好的搭檔,使用F1服務(wù)器實(shí)例滿足新型專業(yè)需求。

 

 

正如Singh提到的,當(dāng)AWS增加GPU實(shí)例的時(shí)候,GPU的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)很成熟了,對(duì)于FPGA則還有很長(zhǎng)的一段路要探索,才能夠提供較廣泛的接入服務(wù)。這些進(jìn)步會(huì)讓現(xiàn)在的供應(yīng)商和ISV(獨(dú)立軟件開發(fā)商)繼續(xù)推廣,但是對(duì)于AWS來說,除了提供硬件開發(fā)套件外,還會(huì)繼續(xù)不斷探索提供更多的接入符合和權(quán)限。

“我們計(jì)劃支持高層次工具,例如SDAcell,包括OpenCL庫,擴(kuò)大了開發(fā)人員的資源。目前已經(jīng)有一些軟件開發(fā)人員他們既懂FPGA又知道如何使用核心工具,他們需要的是一個(gè)通道——能夠?qū)⑺麄兊能浖峁┙o更多的客戶,與此同時(shí),我們正在研究各種資源庫、編程工具的可用性和可接入性,給用戶帶來更好的操作性能”,Singh解釋到,“我們的目標(biāo)是讓編程和使用FPGA不在是障礙。”

Singh還提到開發(fā)FPGA實(shí)例性云服務(wù)通過了AWS內(nèi)部討論,其中致力于專用計(jì)算領(lǐng)域(例如HPC、應(yīng)用加速等)的團(tuán)隊(duì)成員已經(jīng)見證了FPGA的效益增長(zhǎng),能夠滿足重要市場(chǎng)領(lǐng)域應(yīng)用的計(jì)算能力需求,例如很早就采用FPGA作為系統(tǒng)解決方案的方面(金融服務(wù)等)、采用FPGA作為系統(tǒng)加速(加密/安全、基因組)、以及正在尋求將各種處理計(jì)算引擎相結(jié)合以滿足各種算法和計(jì)算負(fù)載快速增長(zhǎng)的應(yīng)用(例如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí))。

我們?cè)谇懊娴奈恼轮刑岬竭^,尤其最近兩年來,越來越專業(yè)的計(jì)算需求促使很多公司不再只局限于標(biāo)準(zhǔn)的CPU,而開始逐漸采用ASIC、GPU和FPGA。這大大豐富了高端計(jì)算領(lǐng)域方案的多樣性,涌現(xiàn)出更多標(biāo)準(zhǔn)/非標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)開發(fā)架構(gòu)。去年FPGA廠商Altera被Intel所收購,公共云服務(wù)也開始采用FPGA,各種不同的應(yīng)用都將會(huì)從各方面受益于FPGA加速特性,這對(duì)FPGA來說也是重大發(fā)展的一年。

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