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英特爾 FPGA釋放數(shù)據(jù)潛能 加速從云到邊緣的成長

西西 ? 作者:廠商供稿 ? 2018-05-24 16:17 ? 次閱讀

作者:英特爾公司副總裁兼可編程解決方案事業(yè)部(PSG)總經(jīng)理 Dan McNamara

英特爾? 現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)繼續(xù)在市場中保持強勁的發(fā)展勢頭。配合英特爾?處理器,F(xiàn)PGA釋放數(shù)據(jù)的巨大潛能,改造我們的世界,使從云到邊緣的一系列實際用例的成長得以加速,體現(xiàn)出獨特的價值。

憑借出色的靈活性,F(xiàn)PGA 堪比半導(dǎo)體界的瑞士軍刀。即使在發(fā)運給客戶之后,這些設(shè)備也可以隨時編程。FPGA 融合了邏輯、內(nèi)存和數(shù)字信號處理模塊,能夠?qū)崟r地實施所需的功能,具有極高的吞吐率。這使得 FPGA 適用于許多關(guān)鍵的云和邊緣應(yīng)用。

預(yù)計到 2020 年,物聯(lián)網(wǎng)IoT)將覆蓋高達 500 億臺智能設(shè)備。全球人均智能設(shè)備持有數(shù)量約為 6 臺。每人每天將生成約 1.5 GB 數(shù)據(jù),而每臺智能互聯(lián)設(shè)備每天將生成多達 50 GB 的數(shù)據(jù)。FPGA 通過以實時、節(jié)能的方式存儲、處理和分析海量數(shù)據(jù),從而提取商業(yè)智能,為云和邊緣計算提供了極大的優(yōu)勢。

最近,英特爾宣布英特爾 FPGA 將為 Microsoft Azure 提供強大的人工智能*,這是一個絕佳的示例。Brainwave* 項目奠定了基礎(chǔ),該項目是微軟為實時人工智能(AI)打造的主要架構(gòu),之前用于必應(yīng)* 智能搜索,現(xiàn)在在 Azure 和邊緣中提供。

無論在云中還是在邊緣,英特爾 FPGA 以低延遲和高能效的方式實現(xiàn)實時人工智能,無需將計算批處理打包(batching)至較小的處理元件中。例如,采用 FPGA 的人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)極高的吞吐率,可以運行 ResNet-50 ——一款行業(yè)標準深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),要求近 80 億次計算——而無需批處理。這可以在 FPGA 中實現(xiàn),因為邏輯、DSP嵌入式內(nèi)存等可編程硬件支持輕松編寫任何所需的邏輯功能,并針對其面積、性能或功率進行優(yōu)化。由于該結(jié)構(gòu)在硬件中實施,可以定制與執(zhí)行并行處理,性能有望比傳統(tǒng)軟件或 GPU 設(shè)計方法高出數(shù)個數(shù)量級。

企業(yè)應(yīng)用也使用相同的功能。戴爾 EMC* 和富士通* 正將英特爾 Arria? 10 可編程加速卡(PAC)應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有服務(wù)器中。這些加速卡可在各個工作負載上與英特爾至強? 處理器協(xié)同工作,如實時數(shù)據(jù)分析、人工智能、視頻轉(zhuǎn)碼、金融、網(wǎng)絡(luò)安全與基因組。這些數(shù)據(jù)密集型工作負載面臨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長,F(xiàn)PGA 的實時和并行處理能力為它們帶來了極大的優(yōu)勢。英特爾已構(gòu)建了廣闊的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng),以使用面向英特爾?至強?CPU和FPGA的加速堆棧在上述工作負載中開發(fā)整套解決方案。

Levyx*(一家由金融服務(wù)業(yè)前高管領(lǐng)導(dǎo)的大數(shù)據(jù)公司)使用基于 Arria?10 FPGA 的英特爾 PAC可編程加速卡 加速金融回溯測試,該測試經(jīng)常用于幫助預(yù)測金融票據(jù)的計算交易策略的性能,包括各種證券、期權(quán)和衍生工具等。它是一個高度并行的數(shù)據(jù)與計算密集型工作負載,通常需要花費數(shù)小時,甚至數(shù)天來執(zhí)行。借助 FPGA,Levyx 運行金融回溯測試的性能提升了 850%。圖 1 中的數(shù)據(jù)顯示了 20 個股票交易代碼 50 次算法模擬的實際數(shù)據(jù)。結(jié)果令人驚訝。

英特爾 FPGA釋放數(shù)據(jù)潛能 加速從云到邊緣的成長

圖 1.Levyx 與英特爾的聯(lián)合解決方案用于回溯測試工作負載的加速

在云中,由于企業(yè)需要處理大數(shù)據(jù),F(xiàn)PGA 的應(yīng)用規(guī)模已經(jīng)達到了空前的水平。邊緣出現(xiàn)了相似的標志性轉(zhuǎn)變。研究報告顯示,到 2020 年,來自 500 億臺智能互聯(lián)設(shè)備的大多數(shù)數(shù)據(jù)均由機器(而非人類)生成。數(shù)據(jù)將來源于廣泛的行業(yè),包括制造、機器人、醫(yī)療保健和零售。

全球視頻安防行業(yè)領(lǐng)先的解決方案提供商大華,以及加拿大國家科學(xué)研究院(NRC)正將英特爾 FPGA 嵌入其邊緣應(yīng)用中。

大華與英特爾通力合作,致力于使用 FPGA 加速它的 Deep Sense 服務(wù)器系列,以便在邊緣實現(xiàn)實時推理,在由 100,000 張圖像組成的數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行面部對比。由于需要在帶寬與功率受限的環(huán)境中快速執(zhí)行面部識別,F(xiàn)PGA 技術(shù)被用作執(zhí)行低延遲、節(jié)能型邊緣推理的平臺。

加拿大 NRC 正協(xié)助構(gòu)建下一代平方公里陣列(SKA)射電望遠鏡,計劃將其部署于偏遠的南美與澳大利亞地區(qū),對于天文研究而言,這種觀察條件最為理想。SKA 射電望遠鏡將成為世界最大的射電望遠鏡,相比我們現(xiàn)在擁有的最好的射電望遠鏡,它的速度提升了 10,000 倍,圖像分辨率提升了 50 倍。分辨率和速度的提升導(dǎo)致這些望遠鏡生成大量的圖像數(shù)據(jù),每隔幾個月就要處理相當于互聯(lián)網(wǎng)一年的數(shù)據(jù)量。

NRC 的設(shè)計將英特爾? Stratix? 10 SX FPGA 嵌入南非 SKA 望遠鏡項目的中央處理設(shè)施(CPF)中,從而在邊緣實時地處理和分析收集到的數(shù)據(jù)。高速模擬收發(fā)器支持核心 FPGA 結(jié)構(gòu)實時獲取信號數(shù)據(jù)。隨后并行化可編程邏輯,以執(zhí)行針對功效、性能或兩者優(yōu)化的任何自定義算法,這使得 FPGA 成為在邊緣處理大量實時數(shù)據(jù)的理想之選。

云計算到邊緣、物聯(lián)網(wǎng)和我們的傳統(tǒng)嵌入式市場,英特爾一直處于技術(shù)的前沿。其他人正在預(yù)測未來時,我們已經(jīng)開始開創(chuàng)未來。可編程解決方案事業(yè)部的團隊正在加速這一進程。

我非常期待未來與您分享英特爾 FPGA 如何推動 5G 無線、有線、小芯片技術(shù)等創(chuàng)新——釋放數(shù)據(jù)的巨大潛能,改造我們的世界。

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