云計(jì)算已經(jīng)成為了一種新的計(jì)算范式。對于云計(jì)算而言，虛擬化是一項(xiàng)必不可少的技術(shù)，通過將硬件資源虛擬化，我們可以實(shí)現(xiàn)用戶之間的隔離、系統(tǒng)的靈活可擴(kuò)展，提升安全性，使得硬件資源可被充分利用。

從2018年起，因?yàn)?a href="http://m.xsypw.cn/soft/data/30-91/" target="_blank">FPGA的高可編程性、低延遲、高能效等特點(diǎn)，越來越多的云服務(wù)提供商，如Amazon、阿里云、微軟Azure，都開始在云端提供了Xilinx FPGA實(shí)例，邁入了云計(jì)算發(fā)展的重要一步。但到目前為止，F(xiàn)PGA云服務(wù)都還是以物理卡的形式、面向于單一的靜態(tài)任務(wù)，還沒有很好的針對于云端FPGA虛擬化的解決方案。

為了解決這一問題，清華大學(xué)汪玉教授研究小組提出了針對深度學(xué)習(xí)加速的FPGA虛擬化方案，通過多核硬件資源池、基于分塊 (tilling) 的指令封裝、兩級靜態(tài)與動態(tài)編譯的方式，來實(shí)現(xiàn)任務(wù)間的分離，同時保證快速的在線重編程；深度學(xué)習(xí)加速器的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)則基于汪玉教授小組2017年的Angel-Eye工作。相關(guān)論文也將在5月初舉辦的FPGA領(lǐng)域頂級會議FCCM2020進(jìn)行在線報告。

如果想親手測試的小伙伴，也可以根據(jù)github中的說明，連接服務(wù)器進(jìn)行體驗(yàn)：

https://github.com/annoysss123/FPGA-Virt-Exp-on-Aliyun-f3

總體介紹

如圖1 (a) 所示，云端的FPGA一般為VU9P等資源比較多的FPGA芯片，可以同時支持多路的計(jì)算，因而是可以虛擬化的。公有云的虛擬化一般采用物理資源隔離，或者性能隔離的方式給不同用戶分配計(jì)算資源，前者給不同用戶分配完全不同的計(jì)算資源，后者使用動態(tài)重配置等方式使得多用戶與多任務(wù)的情況下總體性能最大化。本項(xiàng)研究中，作為對照的基本設(shè)計(jì)，是在FPGA上部署一個大核，以時分復(fù)用 (TDM) 的方式讓多個用戶使用；而虛擬化設(shè)計(jì)則是選擇空分復(fù)用 (SDM) 的方式來共享同一塊FPGA的計(jì)算資源。

圖1：基于指令集的虛擬化方法：(a) 針對公有云的硬件架構(gòu)；(b) 針對私有云的編譯器設(shè)計(jì)

而如圖1 (b) 所示，在私有云的情況下，我們希望使得系統(tǒng)總的性能最優(yōu)。如果FPGA允許多個用戶使用，在新的用戶申請資源后，系統(tǒng)需要給新用戶分配硬件資源——如果需要重新燒寫FPGA，或者重新編譯生成指令，則切換的時間成本很高。為了讓云端的虛擬化FPGA，可以更加靈活快速的支持動態(tài)的深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用，本項(xiàng)虛擬化設(shè)計(jì)的編譯器上分為了靜態(tài)與動態(tài)的兩個階段：首先在離線部署階段，先生成一些列指令的打包 (instruction frame package, IFP) ; 在運(yùn)行時，則根據(jù)不同用戶硬件資源分配的需求，給不同的核分配IFP，來實(shí)現(xiàn)快速的在線重配置。在這種情況下，在線編譯器只需要處理較少的運(yùn)行時信息，可以將重配置的時間降低到1ms左右。

圖2. 基于FPGA的虛擬化深度學(xué)習(xí)加速器硬件架構(gòu)

硬件與編譯器設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)虛擬化方案，如圖2所示，在硬件方面也需要和傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)加速器有很大的不同。為了能夠?qū)崿F(xiàn)FPGA的空分復(fù)用，該設(shè)計(jì)采用了多核資源池的設(shè)計(jì)，每個用戶會被分配并且獨(dú)占一定數(shù)量的小計(jì)算核。傳統(tǒng)的指令分發(fā)模塊 (IDM) 只是用來實(shí)現(xiàn)單核的指令分發(fā)與依賴性管理，為了能支持虛擬化，需要將IDM分為兩級：

第一級IDM包括Instr Mem, Instr Decoder,Content-Switch Controller, 以及Multi-Core Sync. Controller四個模塊。Instr Mem從DDR中取指并且緩存在片上，Instr decoder將指令分發(fā)到各個第二級IDM。Content-Switch Controller可以記錄當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行到哪一層，可以在任務(wù)切換時讓計(jì)算核直接在已有的中間結(jié)果上運(yùn)算。而Multi-Core Sync. Controller則是產(chǎn)生同步信號，讓同一個用戶分配的多個核的計(jì)算同步。

第二級IDM則負(fù)責(zé)每個核內(nèi)的計(jì)算調(diào)度，Context-SwitchController模塊根據(jù)上下文信息控制計(jì)算的重新開始，System Sync. Controller則在多核的計(jì)算同一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，獲取全局同步信號，用來控制該計(jì)算核與其他核的計(jì)算是同步的。

圖3. 基于FPGA的虛擬化深度學(xué)習(xí)加速任務(wù)編譯流程，左為靜態(tài)編譯，右為動態(tài)編譯

為了讓同一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以動態(tài)分配到不同計(jì)算核上計(jì)算，需要將總的計(jì)算任務(wù)切成塊(Tilling)，這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)中的一個重要思路。我們可以從多個不同維度去對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切塊，比如feature map的height維度，但是這會讓指令之間的依賴性更加復(fù)雜，因此，本項(xiàng)研究中選擇了feature map的width和outputchannel兩個維度去進(jìn)行切塊。

如圖3所示，左側(cè)就展示了，我們對于一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第i層，在height和outputchannel兩個維度進(jìn)行切塊，每一塊的一系列指令封裝成一個IFP;經(jīng)過一個簡單的latency simulator，可以得到每一塊的指令總執(zhí)行時間T_1到T_N (或T_M) 。Allocator模塊則會根據(jù)不同切塊的計(jì)算延時，將計(jì)算任務(wù)均勻地分配到當(dāng)前用戶所有的多個計(jì)算核上，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，從而使得總體延遲最短。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了衡量本虛擬化方案的效果，研究小組分別使用了Xilinx Alveo U200板卡、Xilinx VU9P FPGA (阿里云上實(shí)例)、以及nVidia TeslaV100 GPU運(yùn)行Inception v3, VGG16, MobileNet, ResNet50等四種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為測試。硬件資源使用情況如Table 1所示。

首先，我們需要衡量虛擬化方案帶來的額外編譯與任務(wù)切換的成本。如Table2所示，可以看到，靜態(tài)編譯大約耗費(fèi)14.7-46.8秒，而運(yùn)行時的動態(tài)編譯大約耗時0.4-1.5ms。再加上下發(fā)指令文件到計(jì)算核并開始計(jì)算的時間，總體的動態(tài)重構(gòu)成本在0.45-1.70ms，相對于靜態(tài)編譯可以忽略不計(jì)，實(shí)時的切換成本很低。

一個好的虛擬化方案，應(yīng)該讓用戶獲得的性能和計(jì)算資源的多少成線性。一方面，我們希望不同用戶在分配到了同樣的計(jì)算資源，可以獲得同樣的計(jì)算性能。另一方面，我們希望同樣的用戶，在獲得更多的計(jì)算資源時，獲得的性能能夠隨著計(jì)算資源數(shù)量線性增長。

圖4.FPGA平臺與GPU平臺在不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下性能隔離與理想情況的偏離

假設(shè)有4個用戶，每個用戶在獲得25%,50%, 75%, 或者100%的計(jì)算資源情況下，我們希望性能與獲得資源的是成比例的。圖4展示了不同計(jì)算資源情況下，每個用戶獲得的計(jì)算性能相對于線性關(guān)系的偏離，如對于ResNet50，在分配50%計(jì)算資源的情況下，4個用戶在采用GPU虛擬化方案實(shí)際性能有10.3%的差異，而FPGA方案則只有0.1%的性能差異。可以看到，F(xiàn)PGA虛擬化方案的性能隔離明顯更好，同樣計(jì)算資源可以獲得一致的計(jì)算性能。

圖5. 在不同tilling策略下，計(jì)算性能隨著并行度的增長情況

由于FPGA虛擬化方案是由多個小核實(shí)現(xiàn)的，我們也會關(guān)心性能是否隨著分配的計(jì)算核的數(shù)量可以線性增長。圖5展示了使用FPGA虛擬化方案，在不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、在不同tilling策略下，隨著計(jì)算核數(shù)量增加的計(jì)算性能提升情況。紅線表示，如果直接使用一個大核，可以取得的性能，而“Multi-core-opt”表示從width和output channel兩個維度根據(jù)延遲進(jìn)行優(yōu)化選擇的策略。對于Inception v3和VGG16網(wǎng)絡(luò)，多核的性能損失相對于單個大核只有 0.95%和3.93%；而對于MobileNet，多核性能則與單個大核性能有了31.64%的損失，主要原因是對于MobileNet，存儲帶寬影響更大，多核還是增加了帶寬需求。我們也可以發(fā)現(xiàn)在如VGG16這樣可并行程度較高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，該方案取得了良好的線性度。而對于Inceptionv3以及MobileNet這樣瓶頸主要在存儲帶寬的情況，哪怕是單個大核的情況，相對于純線性增加，性能還是會有一定的損失，原因也是存儲帶寬的限制。

圖6. 不同方案在多任務(wù)情況下的總吞吐量

最后，研究也測試了多用戶、多任務(wù)的情況，性能以整個芯片總的throughput來衡量。如圖6所示，從淺到深的柱狀圖分別代表虛擬化方案、計(jì)算核為單獨(dú)任務(wù)優(yōu)化的虛擬化方案、每個任務(wù)單獨(dú)一個計(jì)算核、整芯片部署一個大核四種情況，在同時支持不同數(shù)量任務(wù)下的總性能。FPGA上共部署了16個計(jì)算核、因而可以支持最多16個任務(wù)同時運(yùn)行。可以看到，在任務(wù)不多的時候 (1，2，4個) ，每個任務(wù)單獨(dú)一個計(jì)算核沒辦法充分利用總的計(jì)算資源，因而總的性能較弱，而虛擬化方案可以實(shí)現(xiàn)好得多的性能，在任務(wù)數(shù)多起來以后，單個大核因?yàn)橥瑫r只能運(yùn)行一個任務(wù)，總的性能得不到提升。而兩種虛擬化方案，隨著總?cè)蝿?wù)數(shù)的提升，性能在穩(wěn)步提升，在同時運(yùn)行16個任務(wù)時，性能與每個core支持一個任務(wù)相同，都達(dá)到芯片的最大吞吐。

可以看到，該項(xiàng)研究提出的虛擬化方案，在性能隔離、性能scalability、多任務(wù)擴(kuò)展等情況都有不錯的表現(xiàn)，任務(wù)切換成本只有大約1ms的情況，單任務(wù)的性能損失在1%-4%左右，多任務(wù)的情況相對于靜態(tài)的單核方案與靜態(tài)的多核方案，分別可以實(shí)現(xiàn)1.07-1.69倍與1.88-3.12倍的性能提升。該篇論文也已經(jīng)刊登在在arxiv平臺：https://arxiv.org/abs/2003.12101，歡迎感興趣的讀者點(diǎn)擊“查看原文”下載。

在未來，Xilinx技術(shù)社區(qū)也將帶來更多最新的FPGA領(lǐng)域的研究進(jìn)展。