为什么大家都青睐FPGA

首先，编程FPGA的软件栈已经演进了，尤其是在Altera的帮助下，FPGA增加了对OpenCL开发环境的支持。但不是每个人都是OpenCL的狂热粉丝。



先有Nvidia为其Tesla GPU加速器创建了自己的CUDA并行编程环境。再有SRC计算机公司不但早在2002年就为国防和智能领域提供混合CPU-FPGA系统，到了2016年年中，进一步将自己研发的Carte编程环境进入了商业市场，这个编程环境可以使C和Fortran程序自动转换为FPGA的硬件描述语言（HDL）。



另一个推动FPGA被采用的因素是随着芯片制造技术难以持续缩进，多核CPU性能的提高越来越艰难。 虽然CPU的性能获得了大跳跃，但主要用于扩展CPU的性能吞吐量，而不是单个CPU内核的个体性能。（我们知道架构增强是有难度的）。但是FPGA和GPU加速器的每瓦性能都有了令人信服的改进。



根据微软的运行测试，在执行深度学习算法的时候，CPU-FPGA和CPU-GPU混合计算在的每瓦性能也不相伯仲。GPU在运行中更热和有类似的每瓦性能表现，但是同时他们也带来了更强的工作能力。



提高了每瓦性能解析了为什么世界上最强大的超级计算机在20世纪90年代后期转移到并行集群，并且解析了为什么现在他们转向了混合机器，而不是英特尔的下一个以 CPU-GPU为混合主力的Xeon Phi的处理器“Knights Landing （简称KNL）。



在Altera FPGA协处理器和Xeon Phi处理器Knights Landing的帮助下，英特尔不但可以保持自己的在高端的竞争优势。并且在与Nvidia 、IBM和 Mellanox组成的Open power联盟竞争中继续领先。



英特尔坚信超大规模计算，云端和HPC市场的工作负载会快速成长。为促进其计算业务继续蓬勃发展。这情况下只能成为FPGA的卖家，否则别人就会抢去这唯一的出路。



但英特尔并不是这样跟大家说。他们说：“我们不认为这是一种防守战或者其他，”英特尔的CEO Brian Krzanich在Altera收购消息后的新闻发布会上说。



“我们认为物联网和数据中心都是庞大的。这些也是我们的客户想要构建的产品。我们30％的云端工作负载将在这些产品上，这是基于我们对如何看待趋势变化以及市场发展的预测。



这是用来证明这些工作负载能以一种或另一种方式转移到硅中。我们认为最好的做法是使用有业界最佳性能和成本优势的Xeon处理器和FPGA组合。这将给工业领域带来更好的产品和性能。而在IoT中，这将扩展到潜在市场对抗ASIC和ASSP；而在数据中心中，则会将workload转移到硅，推动云的快速增长。



Krzanich解释道：“你可以把FPGA想象成一堆gate，且能够随时编程。根据他们的想法，其算法会随着时间的推移和学习变得更聪明。FPGA可以用作多个领域的加速器，可以在进行加密的同时进行面部搜索，而且能在基本上在微秒内重新编程FPGA。这比大规模的单个定制部件的成本低得多且具备更高的灵活性。

为什么大家都青睐FPGA

为什么大家都青睐FPGA