阿里云、腾讯云在几天前扎堆推出了FPGA云服务。而百度呢,2015年获得百度***奖的“仙童”项目正是FPGA团队,甚至早在2012年百度就开始招聘FPGA工程师。
那么美国的情况如何呢?可以说就FPGA用于数据中心,尤其是云计算这种***应用上,中国和美国几乎同一起跑线。
去年Q4,亚马逊AWS也刚刚推出FPGA云服务EC2 F1。同在Q4,微软CEO纳德拉也在去年Ignite技术大会上演示了FPGA加速机器翻译,而且已经开始使用FPGA加速Bing 搜索和Azure云计算。
1. 人工智能催生FPGA数据中心应用
这些云计算大厂缘何几乎同时争相炫耀FPGA?
其实,FPGA(现场可编程门阵列)受到云数据中心的普遍关注,源于2015年英特尔有史以来***一笔收购案——167亿美元收购FPGA第二大企业Altera。因为英特尔对未来五年数据中心格局的判断是,2020年CPU+FPGA异构计算将占据云数据中心市场的1/3。
而FPGA领域的***大企业赛灵思(Xilinx)则加入高通ARM阵营和IBM OpenPOWER阵营,从而形成CPU+FPGA异构计算的两大对峙局面。
第二,云计算甚至整个IT产业的未来竞争焦点已经落脚在了大数据和人工智能。
机器学习应用CPU+GPU的异构计算模式一时成为标配,也使得GPU***大企业英伟达(Nvidia)去年股价暴涨了4倍,成为华尔街的宠儿。而对于超大型云计算数据中心,CPU+FPGA异构计算的效率更高,应用更广,大规模应用已箭在弦上。
第三,云+人工智能成为趋势,全球七大数据中心争相炫耀人工智能和大数据的同时,大秀底层技术FPGA,甚至将FPGA作为云服务也就水到渠成。
这七大数据中心企业是亚马逊、微软、谷歌、Facebook、阿里、腾讯、百度。其中,除了Facebook外都提供云计算服务;而从FPGA应用来看,除了谷歌在去年5月公布自有的机器学习芯片TPU之外(一种ASIC芯片),其他都采用了FPGA技术。
据公开材料显示,其中,亚马逊、百度和腾讯都已经采用了赛灵思的FPGA技术:
2. 机器学习GPU和FPGA应用大不同
不过,同为异构计算,同是人工智能热点,GPU***大企业英伟达股价去年翻了4倍,为什么FPGA***大企业赛灵思股价同期增长却只有20%?
赛灵思全球战略及市场营销高级副总裁Steve Glaser的回答足以代表整个FPGA的趋势:
***,英伟达确实起步较早,而大规模数据中心FPGA的应用才刚刚开始,但从去年第四季度开始,各大云数据中心FPGA的迅猛势头已经显现。
第二,值得关注的是,就异构计算的主要应用机器学习来看,分为训练和推断两个部分。其中,训练市场占整个机器学习市场的5%,其余95%都是推断市场。Steve Glaser认为,GPU仅仅是关注机器学习的训练市场,而推断市场才是FPGA关注的领域,这恰恰是机器学习未来发展的重要组成部分。
第三,不仅机器学习,FPGA还可以适用于云计算数据中心的多种主流应用。为了更好的用户体验,比如赛灵思不久前就新推出了可重配置加速堆栈,为应用开发和平台设计者提供了快速开发和部署的堆栈,包括库、框架集成以及附带部署参考设计的开发板,使FPGA可以更为灵活高效地应用于数据分析、视频转码、网络加速等更多数据中心的典型工作负载,且也更适于数据中心特色的池化部署。
另一方面,FPGA的应用非常广泛,已经从最初的通信领域扩展到消费电子、汽车电子、工业控制、测试测量等领域,***应用除了云计算数据中心外,还包括嵌入式视觉、工业物联网、5G网络。这也意味着对于赛灵思,数据中心市场仅是FPGA应用中最有潜力的一个新兴市场。
当然从云计算数据中心市场来看,这些新的工作负载使得数据中心芯片应用多样化,不再是CPU一家独大的市场,从而为芯片市场带来创新活力,也为上层人工智能等创新应用带来技术上质的飞跃,更为云计算企业2017年乃至今后的竞争升级增加了关键的砝码。
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