機器學習、大數據分析、實時視頻流處理等計算密集型應用不斷涌現，云計算的應用范圍也不斷擴展，通過增加CPU數量提升計算能力的方式已經失去優勢，云服務提供商把目光轉向“異構計算”。FPGA在加速方面的優勢有目共睹，云服務商紛紛部署專為加速各種高性能工作負載而優化的計算引擎。首屆賽靈思開發者大會在北京舉行，作為會議主辦方，賽靈思及來自云計算產業鏈的硬件工程師、軟件工程師和嵌入式工程師齊聚一堂，進行了技術交流和產品分享。

眾所周知，軟件工程師的數量遠遠大于硬件工程師的數量，而隨著FPGA的應用領域不斷擴大，只靠硬件難以服務于廣大的軟件工程師和嵌入式工程師，因此賽靈思進行了重要轉型。賽靈思IP產品開發高級副總裁Salil Raje介紹，“從C＋＋到RTL的轉換是賽靈思轉型的核心，包括高層次綜合工具和軟件應用工具。這一轉型體現在兩個方面：一是在芯片方面；二是在軟件工具上面。如今賽靈思引入了面向大規模數據中心和加速器領域的SDAccel可重配置加速堆棧，以及面向嵌入式系統的SDSoC堆棧，把足跡擴展到從數據中心到嵌入式系統的廣闊領域。以嵌入式系統市場為例，SoC和FPGA的工程師規模大概有10萬名，預計在五年的時間里，我們的潛在用戶會增加五倍，數量從5萬增加到25萬。”

在解決方案設置上，賽靈思為更多用戶的差異化創新提供支持。Salil Raje解釋，“在端上，有SDSoC開發軟件加上reVISION堆棧，開發者可以形成新的使用MPSoC的開發方式；在云上，有SDAccel加可重配置加速堆棧幫助客戶在云端開發應用。由此可見，在端上，用SDSoC和reVISION堆棧可以寫出嵌入式的應用，在云上，SDAccel和可重配置加速堆棧使得IP可以作為處理器在云端運用。reVISION堆棧的目標應用是自動駕駛汽車、無人機、監控，可重配置加速堆棧的目標應用是超大型數據中心和FPGA加速應用。”

左：賽靈思戰略市場發展高級總監Andy Walsh

中：賽靈思IP產品開發高級副總裁Salil Raje

右：賽靈思全球銷售和市場部亞太及日本地區總監Stephen Chow

FPGA加速幫助多種應用實現提速

FPGA云加速有多厲害？這需要應用案例來證明。賽靈思戰略市場發展高級總監Andy Walsh介紹了來自深鑒科技、NGCODEC、Ryft和Edico基因組的應用。其中，深鑒科技通過FPGA進行機器學習推斷、語音識別，速度可以提高40倍；NGCODEC利用FPGA做視頻解碼，HEVC編碼的幀速率達到10倍加速；彈性搜索是現在企業最廣泛使用的搜索工具，這可以幫他們找到需要的數據，同時把噪音或者干擾的數據分離出去，Ryft專門做大數據搜索，核心競爭力在算法，他們使用FPGA開發了一款應用，可以使彈性搜索加速90倍；在醫學領域，重危新生兒的基因組測序和基因學分析需要快速出結果，現在通過Edico基因組對醫學的貢獻，可以把基因組分析和測序的時間壓縮從24小時壓縮到20分鐘，這一研究結果已經進入到吉尼斯世界紀錄里面。

Andy Walsh強調，“Edico除了在亞馬遜云上直接向醫院銷售以外，還可以向軟件提供商銷售服務，可以在云上面把服務銷售給醫院和科研機構。 Edico的例子對于賽靈思意味著，規模化會帶來巨大的影響。我們只需要很少數量的云生態系統，就可以聯系到幾千家企業和幾百萬個用戶。”

FPGA和CPU的集成對兩者都造成損害

“CPU＋FPGA”的異構架構已經得到大量應用，但是業界一直在尋求更低功耗、更快速度的解決方案，英特爾自從收購Altera以后，一直致力于把CPU和FPGA進行單芯片集成，從而縮小芯片面積、提高CPU和FPGA的通信速度，但是這種做法是否切實有效？Andy Walsh表示，“過去一年半的時間里，FPGA和CPU的集成方式在云計算領域并不是特別受歡迎，它對兩者的性能造成很大的損傷，甚至更加嚴重的損壞，在加速應用中，超大規模的數據中心需要非常高端的加速器，串聯進行聯合。而且FPGA和CPU集成在功耗上的改善非常有限，一般都是一個中檔CPU和低端的FPGA以1：1的方式組合，這并不是一個非常好的解決方案，不能滿足以上的使用案例，而以上的這些案例才是驅動FPGA應用的最大動力和發展趨勢。”

“現在我們有一個名叫CCIX的倡議，賽靈思是發起者之一，FPGA和CPU之間的一個C16高速接口，所有FPGA的銷售商都一起合作，促成FPGA和CPU的結合，包括華為也在做有利于FPGA和FPGA之間結合的協同工作。”Salil Raje補充。

未來FPGA是否會取代CPU？

FPGA的性能越來越強大，應用范圍也在不斷擴展，可能會有人問，在未來FPGA能否取代通用CPU或者脫離CPU獨立運行？ Salil Raje指出，“在云以外的一些應用FPGA可以取代CPU，但是如果在云上，FPGA更多被視為一種協處理器，可以減少CPU的數量。在配置方面，一個CPU加八個、十個FPGA，它們相互可以交流，從而減少CPU的數量，但是主機還是CPU。FPGA在其它應用當中完全獨立于CPU運行，比如很多最終使用場景，如監測攝象頭就不需要額外的CPU，因為在Xilinx的方案中既有FPGA又集成了ARM架構的CPU，。還有一些無線通信無線通信只需要FPGA，不需要CPU。”

在大會現場，我們還看到了賽靈思的合作伙伴展出的產品及演示。

隨著微信、微博的發展，視頻內容大量產生，而大部分是無效信息，而且視頻內容處理起來非常復雜，深鑒科技選擇在模型上刪除不重要的部分，使模型更小但效果更高，模型變小之后再進行壓縮提高效率；隨后使用一個訓練模型，這個模型采用低精度的數據，在計算的時候速度更快。在研發過程中，深鑒科技發現FPGA比GPU快10倍，比CPU快30到40倍。而且FPGA延時非常低，這對于以推測為基礎的機器學習來說非常重要，而且FPGA非常靈活，可以適用不同的機器學習的應用模型。

華為云FP1高性能實例演示

華為的這一實例展現了Gzip壓縮算法，左邊是經過FPGA加速的壓縮處理過程，右邊是通過CPU視頻處理的過程，可以看出左側的壓縮速度遠遠快于右側，可見FPGA加速方案性能相對于CPU有近4倍的提升，動態邏輯加載和切換實現秒級完成。