高性能運算的需求逐漸高漲

隨著人工智能和深度學習技術的不斷升級，對數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理的要求越來越大。據(jù)麥肯錫的Nicolaus Henke估計，如今90%的可訪問數(shù)據(jù)兩年前還不存在，而IDC預測，到2020年，全球大數(shù)據(jù)投資將超過2030億美元，所有這一切都對下一代計算芯片提出了指數(shù)級增長的要求。

英特爾一直以來主導的摩爾定律逐漸很難再持續(xù)，因為Dennard Scaling規(guī)律（單位面積晶體管數(shù)不斷增加而功耗保持不變）逐漸失靈了，晶體管體積的縮小并沒有帶來速度的指數(shù)增長。所以，未來CPU和GPU已經(jīng)無法繼續(xù)滿足新領域對數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理的要求，人們不斷探索新的領域來滿足逐漸增加的數(shù)據(jù)處理的需求。

FPGA如何成為新時代的“寵”兒

最初FPGA是用來做純邏輯設計的，一開始用來替換簡單的數(shù)字電路，由于其設計的靈活性，逐漸可以做接口通信。

后來隨著通信行業(yè)的蓬勃發(fā)展，F(xiàn)PGA由于其并行執(zhí)行特性，收到了通信行業(yè)的青睞，逐漸成為信號處理的寵兒，其并行執(zhí)行特性和靈活升級的優(yōu)勢，將ASIC和DSP都競爭下去了。

再后來，軟件工程師也對這個一直以來處于硬件陣營的家伙感興趣了，所以Xilinx為了進一步蠶食CPU的市場，打起來軟件工程師的注意，也就是目前流行的HLS,軟硬件協(xié)同設計等新概念。

隨著人工智能和深度學習對運算要求越來越高，人們逐漸認識到并行處理、低延時、低功耗和可重配置的重要性，F(xiàn)PGA本身是一張白紙，藍圖全靠工程師來設計，也正是因為這種無限制，才造就了其功能的無限強大。所以，新時代下，F(xiàn)PGA逐漸成為高性能運算的“寵兒”。

FPGA在高性能運算中的真正優(yōu)勢

FPGA相比于CPU，最大的優(yōu)點在于速度，簡單來講，F(xiàn)PGA是靠控制每個時鐘（Cycle）來驅動信號與寄存器傳輸?shù)模簿褪钦f可以通過時鐘來精確控制任務。而且，F(xiàn)PGA是并行執(zhí)行的，每個Cycle可以同時執(zhí)行上百萬個數(shù)據(jù)流任務，所以，和CPU相比，F(xiàn)PGA是通過較慢的時鐘頻率，同時并行執(zhí)行數(shù)據(jù)流，而CPU雖然主頻高，但是并行執(zhí)行能力差，綜合起來對于同樣的代碼，應用程序在FPGA上的運行速度可能比在傳統(tǒng)CPU上運行要快100倍。如圖所示。

FPGA中包含上千萬的可編程邏輯資源，具有并行性和并發(fā)性的優(yōu)點。在設計時，工程師可以利用這種并行體系結構，將設計分解為結構良好的數(shù)據(jù)執(zhí)行流。

例如，一幀圖像，如果按照傳統(tǒng)處理方式，可以按像素來處理整個圖像。但是當并行處理時，它被分解成不同的碎片，由不同的進程同時進行處理，然后再拼湊回一起。過程雖然變復雜了，但是速度快了許多，要求輸入數(shù)據(jù)必須以最優(yōu)的方式分解，并有效地分配給每個進程，然后將處理后的數(shù)據(jù)收集并重新組裝，從而大大提高了效率。

在一個普通的CPU中，這一過程涉及到數(shù)據(jù)從內存中存入和取出，以及使進程對當前內存狀態(tài)保持一致的復雜協(xié)議。即使是最大的英特爾CPU也只有18個內核。相比之下，在FPGA中，數(shù)據(jù)流可以被設計，因此它永遠不會離開芯片。數(shù)以萬計的并發(fā)進程可以同時存在，并且處理的時間得到了優(yōu)化，因此吞吐量始終是最大的。

通過FPGA實現(xiàn)還有給優(yōu)勢就是成本。使用FPGA可以節(jié)省大量成本，因為提高速度的同時減少了硬件需求，一個FPGA可以執(zhí)行許多服務器的任務。

最后，F(xiàn)PGA具有強大的新一代互聯(lián)互通和增強的靈活性，可以利用最新的技術發(fā)展在器件上重新編程。一旦啟動并運行，F(xiàn)PGA就可以隨時改變以滿足不斷變化的業(yè)務需求。

FPGA技術面臨的挑戰(zhàn)

FPGA技術面臨的最大挑戰(zhàn)就是其使用的復雜性，F(xiàn)PGA的編程一直以來定位于硬件描述編程，也就是電路設計，而不是簡單的編程。

需要硬件工程師能夠用復雜、底層的硬件定義語言如Verilog、VHDL進行編程。

硬件工程是一門高度專業(yè)化的技能，需要多年的經(jīng)驗才能將知識付諸實踐，硬件配置所需的專業(yè)芯片設計技能使FPGA成本一直很高，這也意味著創(chuàng)新是有限。

所以，一直以來FPGA技術作為一種高門檻的設計技術，只有有實力的大型公司才有實力采用FPGA來設計，只有一些能夠創(chuàng)造高額利潤的行業(yè)才會采用FPGA技術，如軍品、通信、視頻等領域。

FPGA技術未來將會獨領風騷

雖然FPGA在應用方面門檻較高，但最近人們正在穩(wěn)步打破這種障礙。例如亞馬遜網(wǎng)絡服務集成FPGA 的F1實例，旨在構建定制的加速器處理計算密集型問題，外界對其發(fā)布產(chǎn)生了格外積極的響應。

FPGA廠商和平臺提供商也可以使用不同語言進行編程，如OpenCL，并且FPGA的發(fā)展逐漸讓軟件工程師越來越容易在內嵌的基于云的環(huán)境下對FPGA進行編程。這可以使用更方便的語言，如GO，它對于來自不同背景和語言的用戶來說更容易，更高效。微軟已經(jīng)表示，未來它的Azure云服務也將讓開發(fā)者能夠使用FPGA。

過去，F(xiàn)PGA只用來處理大量的數(shù)據(jù)，但價值回報已經(jīng)足夠高，足以證明投資的深度，或者用于非常復雜和具有挑戰(zhàn)性的問題，例如軍事或金融部門的問題。但隨著FPGA變得越來越容易訪問，該技術適用于任何速度和成本都很重要的項目。

通過FPGA進行的并行計算通過在單個服務器上同時運行大量計算過程，加快了對海量數(shù)據(jù)的處理和分析工作，意味著FPGA可用于圖像和視頻處理、在線語音識別、實時數(shù)據(jù)分析、廣告技術以及軟件定義網(wǎng)絡（SDN）。

云FPGA正被用于許多研究方向。安全部門正在用它研究加密算法加速，電信公司用它研究網(wǎng)絡和安全，航空公司用它處理衛(wèi)星數(shù)據(jù)和應用機器學習算法，金融服務用它進行硬件加速和確定衍生產(chǎn)品組合的信用風險。

雖然這些使用案例令人興奮，但它們僅僅是FPGA能力的冰山一角，發(fā)掘這項技術的全部潛力還需要時間。雖然在硬件世界中新產(chǎn)品層出不窮，但這些產(chǎn)品的創(chuàng)新往往是漸進式的。但是，隨著平臺的出現(xiàn)，并行設計和創(chuàng)新在硬件開發(fā)中成為可能，對所有企業(yè)，無論大或小，F(xiàn)PGA的使用將變得越來越便宜和現(xiàn)實，也會得到越來越多的應用。

業(yè)界對它的使用仍然停留在起步階段，但隨著使用量的增加，F(xiàn)PGA將讓每個企業(yè)，無論是單人初創(chuàng)企業(yè)還是已經(jīng)成立的跨國企業(yè)，都可以利用高性能并行計算來持續(xù)推動技術創(chuàng)新。