明明CPU用的好好的，為什么我們要考慮異構(gòu)計(jì)算芯片呢？

隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)體量的急劇膨脹，數(shù)據(jù)中心對(duì)計(jì)算的需求也在迅猛上漲。諸如深度學(xué)習(xí)在線預(yù)測(cè)、直播中的視頻轉(zhuǎn)碼、圖片壓縮解壓縮以及HTTPS加密等各類應(yīng)用對(duì)計(jì)算的需求已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)CPU處理器的能力所及。

歷史上，受益于半導(dǎo)體技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的吞吐量和系統(tǒng)性能不斷提高，處理器的性能每18個(gè)月就能翻倍（眾所周知的“摩爾定律”），使得處理器的性能可以滿足應(yīng)用軟件的需求。但是，近幾年半導(dǎo)體技術(shù)改進(jìn)達(dá)到了物理極限，電路越來(lái)越復(fù)雜，每一個(gè)設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)成本高達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元，數(shù)十億美元才能形成新產(chǎn)品投產(chǎn)能力。2016年3月24日，英特爾宣布正式停用“Tick-Tock”處理器研發(fā)模式，未來(lái)研發(fā)周期將從兩年周期向三年期轉(zhuǎn)變。至此，摩爾定律對(duì)英特爾幾近失效。

一方面處理器性能再無(wú)法按照摩爾定律進(jìn)行增長(zhǎng)，另一方面數(shù)據(jù)增長(zhǎng)對(duì)計(jì)算性能要求超過(guò)了按“摩爾定律”增長(zhǎng)的速度。處理器本身無(wú)法滿足高性能計(jì)算(HPC：High Performance Compute)應(yīng)用軟件的性能需求，導(dǎo)致需求和性能之間出現(xiàn)了缺口(參見(jiàn)圖1)。

一種解決方法是通過(guò)硬件加速，采用專用協(xié)處理器的異構(gòu)計(jì)算方式來(lái)提升處理性能。

圖1 計(jì)算需求和計(jì)算能力的缺口發(fā)展形式

? 2.異構(gòu)計(jì)算：STANDARDS

通常我們?cè)跒闃I(yè)務(wù)提供解決方案的時(shí)候，部署平臺(tái)會(huì)有四種選擇CPU、GPU、FPGA、ASIC。那有什么標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)判計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)劣呢？

我是法官,標(biāo)準(zhǔn)我說(shuō)了算

當(dāng)今理想的協(xié)處理器應(yīng)該是基于硬件的設(shè)計(jì)，具備三種基本能力。第一是設(shè)計(jì)能夠提供專門的硬件加速實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用中需要的關(guān)鍵處理功能。其次是協(xié)處理器設(shè)計(jì)在性能上非常靈活，使用流水線和并行結(jié)構(gòu)，跟上算法更新以及性能的需求變化。最后，協(xié)處理器能夠?yàn)橹魈幚砥骱拖到y(tǒng)存儲(chǔ)器提供寬帶、低延遲接口。

除了硬件要求以外，理想的協(xié)處理器還應(yīng)該滿足HPC市場(chǎng)的“4P”要求：性能(performance)、效能(productivity)、功耗(power)和價(jià)格(price)。

HPC市場(chǎng)對(duì)性能的最低要求是全面加速實(shí)現(xiàn)算法，而不僅僅是某一步驟，并能夠加速實(shí)現(xiàn)整個(gè)應(yīng)用軟件。

效能需求來(lái)自最終用戶。在現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，協(xié)處理器必須安裝起來(lái)很方便，提供簡(jiǎn)單的方法來(lái)配置系統(tǒng)，加速實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有的應(yīng)用軟件。

HPC市場(chǎng)的功耗需求來(lái)自計(jì)算系統(tǒng)安裝和使用上的功耗限制。對(duì)于大部分用戶，能夠提供給計(jì)算機(jī)的空間有限。計(jì)算系統(tǒng)的功耗越小，那么可以采取更少的散熱措施來(lái)保持計(jì)算機(jī)不會(huì)過(guò)熱。因此，低功耗協(xié)處理器不但能夠?yàn)橛?jì)算系統(tǒng)提供更低的運(yùn)轉(zhuǎn)成本，而且還提高了計(jì)算系統(tǒng)的空間利用率。

價(jià)格因素在HPC市場(chǎng)上顯得越來(lái)越重要。十幾年前，某些應(yīng)用軟件對(duì)性能的需求超出了單個(gè)處理器能力范圍，這促使人們采用專用體系結(jié)構(gòu)，例如密集并行處理(MPP)和對(duì)稱多處理(SMP)等。然而，這類系統(tǒng)要求使用定制處理器單元和專用數(shù)據(jù)通路，開(kāi)發(fā)和編程都非常昂貴。

現(xiàn)在的HPC市場(chǎng)拋棄了如此昂貴的方法，而是采用性價(jià)比更高的集群計(jì)算方法。集群計(jì)算采用商用標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)，例如Intel和AMD；采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)，例如萬(wàn)兆以太網(wǎng)和InfiniBand；采用標(biāo)準(zhǔn)程序語(yǔ)言，例如運(yùn)行在低成本Linux操作系統(tǒng)上的C語(yǔ)言等。當(dāng)今的協(xié)處理器設(shè)計(jì)必須能夠平滑集成到商用集群計(jì)算環(huán)境中，其成本和在集群中加入另一個(gè)節(jié)點(diǎn)大致相當(dāng)。

了解了基本的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)之后，我們以當(dāng)今最火的深度學(xué)習(xí)為例，從芯片架構(gòu)、計(jì)算性能、功耗、開(kāi)發(fā)難度幾個(gè)方面來(lái)對(duì)幾種不同的芯片進(jìn)行分析對(duì)比。

?3. 異構(gòu)計(jì)算：WHICH

◢3.1芯片特性

對(duì)常用的處理器芯片進(jìn)行分類，有一個(gè)明顯的特點(diǎn)：CPU&GPU需要軟件支持，而FPGA&ASIC則是軟硬件一體的架構(gòu)，軟件就是硬件。這個(gè)特點(diǎn)是處理器芯片中最重要的一個(gè)特征。

圖2 處理器芯片對(duì)比

圖2可以從兩個(gè)角度來(lái)說(shuō)明：從ASIC->CPU的方向，沿著這個(gè)方向芯片的易用性越來(lái)越強(qiáng)，CPU&GPU的編程需要編譯系統(tǒng)的支持，編譯系統(tǒng)的作用是把高級(jí)軟件語(yǔ)言翻譯成機(jī)器可以識(shí)別的指令（也叫機(jī)器語(yǔ)言）。高級(jí)語(yǔ)言帶來(lái)了極大的便利性和易用性，因此用CPU&GPU實(shí)現(xiàn)同等功能的軟件開(kāi)發(fā)周期要遠(yuǎn)低于FPGA&ASIC芯片。沿著CPU->ASIC的方向，芯片中晶體管的效率越來(lái)越高。因?yàn)镕PGA&ASIC等芯片實(shí)現(xiàn)的算法直接用晶體管門電路實(shí)現(xiàn)，比起指令系統(tǒng)，算法直接建筑在物理結(jié)構(gòu)之上，沒(méi)有中間層次，因此晶體管的效率最高。

本質(zhì)上軟件的操作對(duì)象是指令，而CPU&GPU則扮演高速執(zhí)行指令的角色。指令的存在將程序執(zhí)行變成了軟件和硬件兩部分，指令的存在也決定了各種處理器芯片的一些完全不同的特點(diǎn)以及各自的優(yōu)劣勢(shì)。

FPGA&ASIC等芯片的功能是固定的，它們實(shí)現(xiàn)的算法直接用門電路實(shí)現(xiàn)，因此FPGA&ASIC編程就是用門電路實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程，軟件完成意味著門電路的組織形式已經(jīng)確定了，從這個(gè)意義上，F(xiàn)PGA&ASIC的軟件就是硬件，軟件就決定了硬件的組織形式。軟硬件一體化的特點(diǎn)決定了FPGA&ASIC設(shè)計(jì)中極端重要的資源利用率特征。利用率指用門電路實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程中，算法對(duì)處理器芯片所擁有的門電路資源的占用情況。如果算法比較龐大，可能出現(xiàn)門電路資源不夠用或者雖然電路資源夠用，但實(shí)際布線困難無(wú)法進(jìn)行的情況。

存在指令系統(tǒng)的處理器芯片CPU&GPU不存在利用率的情況。它們執(zhí)行指令的過(guò)程是不斷從存儲(chǔ)器讀入指令，然后由執(zhí)行器執(zhí)行。由于存儲(chǔ)器相對(duì)于每條指令所占用的空間幾乎是無(wú)限的，即使算法再龐大也不存在存儲(chǔ)器空間不夠，無(wú)法把算法讀入的情況。而且計(jì)算機(jī)系統(tǒng)還可以外掛硬盤等擴(kuò)展存儲(chǔ)，通過(guò)把暫時(shí)不執(zhí)行的算法切換到硬盤保存更增加了指令存儲(chǔ)的空間。

◢3.2芯片計(jì)算性能

深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks），是從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）模型發(fā)展而來(lái)。我們以深度學(xué)習(xí)作為切入點(diǎn)來(lái)分析各個(gè)芯片的性能。圖3是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，模型中每一層的大量計(jì)算是上一層的輸出結(jié)果和其對(duì)應(yīng)的權(quán)重值這兩個(gè)矩陣的乘法運(yùn)算。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

橫向?qū)Ρ菴PU，GPU，F(xiàn)PGA，ASIC計(jì)算能力，實(shí)際對(duì)比的是：

1.硬件芯片的乘加計(jì)算能力。

2.為什么有這樣乘加計(jì)算能力？

3.是否可以充分發(fā)揮硬件芯片的乘加計(jì)算能力？

帶著這三個(gè)問(wèn)題，我們進(jìn)行硬件芯片的計(jì)算能力對(duì)比。

●3.2.1 CPU計(jì)算能力分析

這里CPU計(jì)算能力用Intel的Haswell架構(gòu)進(jìn)行分析，Haswell架構(gòu)上計(jì)算單元有2個(gè)FMA(fused multiply-add)，每個(gè)FMA可以對(duì)256bit數(shù)據(jù)在一個(gè)時(shí)鐘周期中做一次乘運(yùn)算和一次加運(yùn)算，所以對(duì)應(yīng)32bit單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力為：(256bit/32bit) * 2(FMA) * 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle，即每個(gè)時(shí)鐘周期可以做32個(gè)單精度浮點(diǎn)計(jì)算。

CPU峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能= CPU核數(shù)* CPU頻率*每周期執(zhí)行的浮點(diǎn)操作數(shù)。已Intel的CPU型號(hào)E5-2620V3來(lái)計(jì)算峰值計(jì)算能力為= 6(CPU核數(shù)) * 2.4GHz(CPU頻率) * 32 SP FLOPs/cycle = 460.8 GFLOPs/s即每秒460G峰值浮點(diǎn)計(jì)算能力。

CPU芯片結(jié)構(gòu)是否可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力？CPU的指令執(zhí)行過(guò)程是：取指令->指令譯碼->指令執(zhí)行，只有在指令執(zhí)行的時(shí)候，計(jì)算單元才發(fā)揮作用，這樣取指令和指令譯碼的兩段時(shí)間，計(jì)算單元是不在工作的，如圖4所示。

圖4 CPU指令執(zhí)行流程

CPU為了提高指令執(zhí)行的效率，在當(dāng)前指令執(zhí)行過(guò)程的時(shí)候，預(yù)先讀取后面幾條指令，使得指令流水處理，提高指令執(zhí)行效率，如圖5所示。指令預(yù)先讀取并流水執(zhí)行的前提是指令之間不具有相關(guān)性，不能一個(gè)指令的如何執(zhí)行需要等到前面一個(gè)指令執(zhí)行完的結(jié)果才可以獲知。

圖5 CPU指令流水執(zhí)行

CPU作為通用處理器，兼顧計(jì)算和控制，70%晶體管用來(lái)構(gòu)建Cache還有一部分控制單元，用來(lái)處理復(fù)雜邏輯和提高指令的執(zhí)行效率，如圖6所示，所以導(dǎo)致計(jì)算通用性強(qiáng)，可以處理計(jì)算復(fù)雜度高，但計(jì)算性能一般。

圖6 CPU結(jié)構(gòu)

通過(guò)CPU計(jì)算性能分析，直接提高計(jì)算性能方向?yàn)椋涸黾覥PU核數(shù)、提高CPU頻率、修改CPU架構(gòu)增加計(jì)算單元FMA(fused multiply-add)個(gè)數(shù)。這3個(gè)方向中，直接增加CPU核數(shù)對(duì)于計(jì)算能力提升最高，但是帶來(lái)芯片功耗和價(jià)格的增加，因?yàn)槊總€(gè)物理核中只有30%的晶體管是計(jì)算單元。提高CPU頻率，提升的空間有限，而且CPU頻率太高會(huì)導(dǎo)致芯片出現(xiàn)功耗過(guò)大和過(guò)熱的問(wèn)題，因此英特爾等芯片制造商目前走多核化的路線，即限制單個(gè)微處理器的主頻，通過(guò)集成多個(gè)處理器內(nèi)核來(lái)提高處理性能。修改CPU架構(gòu)增加計(jì)算單元FMA個(gè)數(shù)，目前英特爾按照“Tick-Tock”二年一個(gè)周期進(jìn)行CPU架構(gòu)調(diào)整，從2016年開(kāi)始放緩至三年，更新迭代周期較長(zhǎng)。

●3.2.2 GPU計(jì)算能力分析

GPU主要擅長(zhǎng)做類似圖像處理的并行計(jì)算，所謂的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。圖形處理計(jì)算的特征表現(xiàn)為高密度的計(jì)算而計(jì)算需要的數(shù)據(jù)之間較少存在相關(guān)性，GPU提供大量的計(jì)算單元（多達(dá)幾千個(gè)計(jì)算單元）和大量的高速內(nèi)存，可以同時(shí)對(duì)很多像素進(jìn)行并行處理。

圖7是GPU的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)。GPU的設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)在于GPU更適用于計(jì)算強(qiáng)度高、多并行的計(jì)算。因此，GPU把晶體管更多用于計(jì)算單元，而不像CPU用于數(shù)據(jù)Cache和流程控制器。這樣的設(shè)計(jì)是因?yàn)椴⑿杏?jì)算時(shí)每個(gè)數(shù)據(jù)單元執(zhí)行相同程序，不需要繁瑣的流程控制而更需要高計(jì)算能力，因此也不需要大的cache容量。

圖7 GPU結(jié)構(gòu)

GPU中一個(gè)邏輯控制單元對(duì)應(yīng)多個(gè)計(jì)算單元，同時(shí)要想計(jì)算單元充分并行起來(lái)，邏輯控制必然不會(huì)太復(fù)雜，太復(fù)雜的邏輯控制無(wú)法發(fā)揮計(jì)算單元的并行度，例如過(guò)多的if…else if…else if…分支計(jì)算就無(wú)法提高計(jì)算單元的并行度，所以在GPU中邏輯控制單元也就不需要能夠快速處理復(fù)雜控制。

這里GPU計(jì)算能力用Nvidia的Tesla K40進(jìn)行分析，K40包含2880個(gè)流處理器(Stream Processor)，流處理器就是GPU的計(jì)算單元。每個(gè)流處理器包含一個(gè)32bit單精度浮點(diǎn)乘和加單元，即每個(gè)時(shí)鐘周期可以做2個(gè)單精度浮點(diǎn)計(jì)算。GPU峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能=流處理器個(gè)數(shù)* GPU頻率*每周期執(zhí)行的浮點(diǎn)操作數(shù)。以K40為例，K40峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能= 2880(流處理器) * 745MHz * 2(乘和加) = 4.29T FLOPs/s即每秒4.29T峰值浮點(diǎn)計(jì)算能力。

GPU芯片結(jié)構(gòu)是否可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力？GPU同CPU一樣也是指令執(zhí)行過(guò)程：取指令->指令譯碼->指令執(zhí)行，只有在指令執(zhí)行的時(shí)候，計(jì)算單元才發(fā)揮作用。GPU的邏輯控制單元相比CPU簡(jiǎn)單，所以要想做到指令流水處理，提高指令執(zhí)行效率，必然要求處理的算法本身復(fù)雜度低，處理的數(shù)據(jù)之間相互獨(dú)立，所以算法本身的串行處理會(huì)導(dǎo)致GPU浮點(diǎn)計(jì)算能力的顯著降低。

●3.2.3 FPGA計(jì)算能力分析

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。

FPGA的英文縮寫名翻譯過(guò)來(lái)，全稱是現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列，這個(gè)名稱已經(jīng)揭示了FPGA的功能，它就是一堆邏輯門電路的組合，可以編程，還可以重復(fù)編程。圖8展示了可編程FPGA的內(nèi)部原理圖。

圖8 FPGA內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

這里FPGA計(jì)算能力用Xilinx的V7-690T進(jìn)行分析，V7-690T包含3600個(gè)DSP(Digital Signal Processing)，DSP就是FPGA的計(jì)算單元。每個(gè)DSP可以在每個(gè)時(shí)鐘周期可以做2個(gè)單精度浮點(diǎn)計(jì)算(乘和加)。FPGA峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能= DSP個(gè)數(shù)* FPGA頻率*每周期執(zhí)行的浮點(diǎn)操作數(shù)。V7-690T運(yùn)行頻率已250MHz來(lái)計(jì)算，V7-690T峰值浮點(diǎn)計(jì)算性能= 3600(DSP個(gè)數(shù)) * 250MHz * 2(乘和加)=1.8T FLOPs/s即每秒1.8T峰值浮點(diǎn)計(jì)算能力。

FPGA芯片結(jié)構(gòu)是否可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力？FPGA由于算法是定制的，所以沒(méi)有CPU和GPU的取指令和指令譯碼過(guò)程，數(shù)據(jù)流直接根據(jù)定制的算法進(jìn)行固定操作，計(jì)算單元在每個(gè)時(shí)鐘周期上都可以執(zhí)行，所以可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力，計(jì)算效率高于CPU和GPU。

●3.2.4 ASIC計(jì)算能力分析

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，如果以目前CPU和GPU架構(gòu)來(lái)適應(yīng)各種算法，那ASIC專用芯片就變成了同CPU、GPU一樣的通用芯片，在性能和功耗上就沒(méi)有優(yōu)勢(shì)了。

我們來(lái)看看FPGA和ASIC的區(qū)別。FPGA基本原理是在芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門電路以及存儲(chǔ)器，而用戶可以通過(guò)燒入FPGA配置文件來(lái)來(lái)定義這些門電路以及存儲(chǔ)器之間的連線。這種燒入不是一次性的，即用戶今天可以把FPGA配置成一個(gè)微控制器MCU，明天可以編輯配置文件把同一個(gè)FPGA配置成一個(gè)音頻編解碼器。ASIC則是專用集成電路，一旦設(shè)計(jì)制造完成后電路就固定了，無(wú)法再改變。

比較FPGA和ASIC就像比較樂(lè)高積木和模型。舉例來(lái)說(shuō)，如果你發(fā)現(xiàn)最近星球大戰(zhàn)里面Yoda大師很火，想要做一個(gè)Yoda大師的玩具賣，你要怎么辦呢？

有兩種辦法，一種是用樂(lè)高積木搭，還有一種是找工廠開(kāi)模定制。用樂(lè)高積木搭的話，只要設(shè)計(jì)完玩具外形后去買一套樂(lè)高積木即可。而找工廠開(kāi)模的話在設(shè)計(jì)完玩具外形外你還需要做很多事情，比如玩具的材質(zhì)是否會(huì)散發(fā)氣味，玩具在高溫下是否會(huì)融化等等，所以用樂(lè)高積木來(lái)做玩具需要的前期工作比起找工廠開(kāi)模制作來(lái)說(shuō)要少得多，從設(shè)計(jì)完成到能夠上市所需要的時(shí)間用樂(lè)高也要快很多。

FPGA和ASIC也是一樣，使用FPGA只要寫完Verilog代碼就可以用FPGA廠商提供的工具實(shí)現(xiàn)硬件加速器了，而要設(shè)計(jì)ASIC則還需要做很多驗(yàn)證和物理設(shè)計(jì)(ESD，Package等等)，需要更多的時(shí)間。如果要針對(duì)特殊場(chǎng)合（如軍事和工業(yè)等對(duì)于可靠性要求很高的應(yīng)用），ASIC則需要更多時(shí)間進(jìn)行特別設(shè)計(jì)以滿足需求，但是用FPGA的話可以直接買軍工級(jí)的高穩(wěn)定性FPGA完全不影響開(kāi)發(fā)時(shí)間。但是，雖然設(shè)計(jì)時(shí)間比較短，但是樂(lè)高積木做出來(lái)的玩具比起工廠定制的玩具要粗糙（性能差）一些（下圖），畢竟工廠開(kāi)模是量身定制。

另外，如果出貨量大的話，工廠大規(guī)模生產(chǎn)玩具的成本會(huì)比用樂(lè)高積木做便宜許多。FPGA和ASIC也是如此，在同一時(shí)間點(diǎn)上用最好的工藝實(shí)現(xiàn)的ASIC的加速器的速度會(huì)比用同樣工藝FPGA做的加速器速度快5-10倍，而且一旦量產(chǎn)后ASIC的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于FPGA方案。

FPGA上市速度快, ASIC上市速度慢，需要大量時(shí)間開(kāi)發(fā)，而且一次性成本（光刻掩模制作成本）遠(yuǎn)高于FPGA，但是性能高于FPGA且量產(chǎn)后平均成本低于FPGA。目標(biāo)市場(chǎng)方面，F(xiàn)PGA成本較高，所以適合對(duì)價(jià)格不是很敏感的地方，比如企業(yè)應(yīng)用，軍事和工業(yè)電子等等（在這些領(lǐng)域可重配置真的需要）。而ASIC由于低成本則適合消費(fèi)電子類應(yīng)用，而且在消費(fèi)電子中可配置是否是一個(gè)偽需求還有待商榷。

我們看到的市場(chǎng)現(xiàn)狀也是如此：使用FPGA做深度學(xué)習(xí)加速的多是企業(yè)用戶，百度、微軟、IBM等公司都有專門做FPGA的團(tuán)隊(duì)為服務(wù)器加速，而做FPGA方案的初創(chuàng)公司Teradeep的目標(biāo)市場(chǎng)也是服務(wù)器。而ASIC則主要瞄準(zhǔn)消費(fèi)電子，如Movidius。由于移動(dòng)終端屬于消費(fèi)電子領(lǐng)域，所以未來(lái)使用的方案應(yīng)當(dāng)是以ASIC為主。

◢3.3平臺(tái)性能和功耗比較

由于不同的芯片生產(chǎn)工藝，對(duì)芯片的功耗和性能都有影響，這里用相同工藝或者接近工藝下進(jìn)行對(duì)比，ASIC芯片還沒(méi)有商用的芯片出現(xiàn)，Google的TPU也只是自己使用沒(méi)有對(duì)外提供信息，這里ASIC芯片用在學(xué)術(shù)論文發(fā)表的《DianNao: A Small-Footprint High-Throughput Acceleratorfor Ubiquitous Machine-Learning》作為代表。

從上面的對(duì)比來(lái)看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產(chǎn)生這樣結(jié)果的根本原因：對(duì)于計(jì)算密集型算法，數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底層IO，所以計(jì)算效率高和數(shù)據(jù)搬移高，但是FPGA有冗余晶體管和連線，運(yùn)行頻率低，所以沒(méi)有ASIC能耗比高。GPU和CPU都是屬于通用處理器，都需要進(jìn)行取指令、指令譯碼、指令執(zhí)行的過(guò)程，通過(guò)這種方式屏蔽了底層IO的處理，使得軟硬件解耦，但帶來(lái)數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)算無(wú)法達(dá)到更高效率，所以沒(méi)有ASIC、FPGA能耗比高。GPU和CPU之間的能耗比的差距，主要在于CPU中晶體管有大部分用在cache和控制邏輯單元，所以CPU相比GPU來(lái)說(shuō)，對(duì)于計(jì)算密集同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度低的算法，有冗余的晶體管無(wú)法發(fā)揮作用，能耗比上CPU低于GPU。

? 4 . 總結(jié)與展望

處理器芯片各自長(zhǎng)期發(fā)展的過(guò)程中，形成了一些使用和市場(chǎng)上鮮明的特點(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；舉例來(lái)講，當(dāng)前服務(wù)器上的FPGA板卡部署的是圖片壓縮邏輯，服務(wù)于QQ業(yè)務(wù)；而此時(shí)廣告實(shí)時(shí)預(yù)估需要擴(kuò)容獲得更多的FPGA計(jì)算資源，通過(guò)簡(jiǎn)單的FPGA重配流程，F(xiàn)PGA板卡即可以變身成“新”硬件來(lái)服務(wù)廣告實(shí)時(shí)預(yù)估，非常適合批量部署。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。

講了這么多，當(dāng)遇到業(yè)務(wù)瓶頸的需要異構(gòu)計(jì)算芯片的時(shí)候，你是否能夠根據(jù)業(yè)務(wù)特性和芯片特性選擇出合適的芯片呢？