異構(gòu)計(jì)算的兩大派別GPU和FPGA

時(shí)間：2022-03-23 03:33:01 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-23 03:33:01 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

我們最熟悉的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)就是CPU＋GPU以及CPU＋FPGA 架構(gòu)。這些典型異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)最大的優(yōu)點(diǎn)是具有比傳統(tǒng)CPU并行計(jì)算更高效率和低延遲的計(jì)算性能，尤其是業(yè)界對(duì)計(jì)算性能需求水漲船高的情況下，異構(gòu)計(jì)算變得愈發(fā)重要，整個(gè)計(jì)算行業(yè)生態(tài)無(wú)一不在此發(fā)力。

眾所周知，相比CPU，GPU和FPGA擁有太多的優(yōu)勢(shì)，GPU有更高的并行度、更高的單機(jī)計(jì)算峰值、更高的計(jì)算效率；而FPGA的優(yōu)勢(shì)則主要體現(xiàn)在它擁有更高的每瓦性能、非規(guī)整數(shù)據(jù)計(jì)算更高的性能、更高的硬件加速性能、更低的設(shè)備互聯(lián)延遲。



目前異構(gòu)計(jì)算使用最多的是利用GPU來(lái)加速。主流GPU都采用了統(tǒng)一架構(gòu)單元，憑借強(qiáng)大的可編程流處理器陣容，GPU在單精度浮點(diǎn)運(yùn)算方面將CPU遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。以英偉達(dá)、AMD為代表的GPU廠家大肆宣傳GPU極大加速通用計(jì)算。各個(gè)GPU廠家都推出了適用于通用計(jì)算的GPU，GPGPU（General Perpose GPU）。一時(shí)間，整個(gè)業(yè)界都在談?wù)揋PU計(jì)算。

除了GPU，F(xiàn)PGA成為近年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)。FPGA作為一種高性能、低功耗的可編程芯片，可以根據(jù)客戶定制來(lái)做針對(duì)性的算法設(shè)計(jì)。所以在處理海量數(shù)據(jù)的時(shí)候，F(xiàn)PGA 相比于CPU 和GPU，優(yōu)勢(shì)在于：FPGA計(jì)算效率更高，F(xiàn)PGA更接近IO。



FPGA不采用指令和軟件，是軟硬件合一的器件。對(duì)FPGA進(jìn)行編程要使用硬件描述語(yǔ)言，硬件描述語(yǔ)言描述的邏輯可以直接被編譯為晶體管電路的組合。所以FPGA實(shí)際上直接用晶體管電路實(shí)現(xiàn)用戶的算法，沒(méi)有通過(guò)指令系統(tǒng)的翻譯。

當(dāng)然除了GPU和FPGA，ASIC也是目前計(jì)算芯片的一種選擇。ASIC是一種專用芯片，與傳統(tǒng)的通用芯片有一定的差異，是為了某種特定的需求而專門(mén)定制的芯片。ASIC芯片的計(jì)算能力和計(jì)算效率都可以根據(jù)算法需要進(jìn)行定制，所以ASIC與通用芯片相比，具有以下幾個(gè)方面的優(yōu)越性：體積小、功耗低、計(jì)算性能高、計(jì)算效率高、芯片出貨量越大成本越低。但是缺點(diǎn)也很明顯：算法是固定的，一旦算法變化就可能無(wú)法使用。

目前人工智能屬于大爆發(fā)時(shí)期，大量的算法不斷涌出，遠(yuǎn)沒(méi)有到算法平穩(wěn)期，ASIC專用芯片如何做到適應(yīng)各種算法是個(gè)最大的問(wèn)題。

不同處理器芯片在構(gòu)建異構(gòu)計(jì)算方面有著自己的鮮明特點(diǎn)。CPU、GPU領(lǐng)域存在大量的開(kāi)源軟件和應(yīng)用軟件，任何新的技術(shù)首先會(huì)用CPU實(shí)現(xiàn)算法，因此CPU編程的資源豐富而且容易獲得，開(kāi)發(fā)成本低而開(kāi)發(fā)周期。FPGA的實(shí)現(xiàn)采用Verilog/VHDL等底層硬件描述語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，需要開(kāi)發(fā)者對(duì)FPGA的芯片特性有較為深入的了解，但其高并行性的特性往往可以使業(yè)務(wù)性能得到量級(jí)的提升；同時(shí)FPGA是動(dòng)態(tài)可重配的，當(dāng)在數(shù)據(jù)中心部署之后，可以根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)來(lái)配置不同的邏輯實(shí)現(xiàn)不同的硬件加速功能。

ASIC芯片可以獲得最優(yōu)的性能，即面積利用率高、速度快、功耗低；但是AISC開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)極大，需要有足夠大的市場(chǎng)來(lái)保證成本價(jià)格，而且從研發(fā)到市場(chǎng)的時(shí)間周期很長(zhǎng)，不適合例如深度學(xué)習(xí)CNN等算法正在快速迭代的領(lǐng)域。