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2020年11月09日 | FPGA的明天在哪里？Intel、AMD和Nvidia都将怎么做？
2020-11-09 来源：EEWORLD
本文编译自SemiWiki
2015年6月1日，英特尔和Altera宣布，他们已达成最终协议，英特尔将以167亿美元收购Altera。这是FPGA界的一个重要里程碑，因为Xilinx和Altera是FPGA的主要供应商。
而在不久前AMD正式宣布收购Xilinx之后，FPGA界对FPGA的未来产生了极大的担忧。
据AMD称，收购Xilinx的主要目标是创建业界领先的高性能计算公司，“显著扩大AMD产品组合和客户群的广度，包括Xilinx已确立的领先市场”。但是，Xilinx领先的主要市场是什么？
Alveo，VERSAL和Vitis AI
Xilinx在3年前发布了一个功能强大的FPGA平台Alveo。Alveo是Xilinx最初开发的第一块FPGA加速卡，用作与GPU竞争。在此之前，Xilinx主要是开发FPGA芯片，并且依赖其他供应商提供FPGA卡。随着Alveo卡（最近是Versal）的出现，Xilinx希望以自己的品牌提供一个强大的加速卡平台。Xilinx在Alveo平台周围迅速发展了一个令人印象深刻的生态系统，包括几家利用Alveo卡加速机器学习、深层神经网络、数据库、自然语言处理、基因组学和量化金融领域的应用。Alveo卡的主要目标是为深度学习提供GPU的替代方案。
Xilinx还提供了一个集成的EDA工具环境（SDACEL，VITIS），允许从诸如OpenCL和C/C++等高级编程语言编程开发FPGA，而不需要使用VHDL或Verilog。这些工具使软件开发人员在没有FPGA知识的情况下能够开发自己的加速器（尽管需要深入了解FPGA技术才能使用OpenCL开发高效的硬件加速器）。
NVIDIA，ARM和Mellanox
一个月前，英伟达宣布打算以400亿美元收购ARM，“为人工智能时代创造世界上首屈一指的计算机公司”。收购的原因之一是为了使Nvidia的目标是开发数据处理单元（DPU），包括：
软件可编程，多核CPU（ARM）
高性能网络接口（又名SmartNIC）（Mellanox）
丰富的灵活和可编程加速引擎（Nvidia GPU）
那么在从AMD收购Xilinx之后，FPGA的未来会是怎样的呢。
Intel拥有丰富的硬件加速器组合，包括强大的Xeon处理器、GPU、FPGA和用于深度学习的ASIC。那么FPGA瞄准英特尔的主要市场是什么呢？在英特尔的一次演示中，英特尔的目标是在3个特定市场利用FPGA：
自然语言处理
欺诈检测（LSTM）
智慧城市（推论）。
因此，英特尔似乎主要专注于低延迟至关重要的应用，而与其他平台相比，FPGA可以提供更低的延迟。然而，这些面向深度学习应用的FPGA将如何区别于基于Habana Labs的ASIC深度学习平台，还有待观察。英特尔以20亿美元收购了Habana Labs，以获得高性能深度学习推理和培训技术。
FPGA的未来
在相关收购之后，我想大家都清楚地看到，我们正在迈向异构数据处理平台的时代，在这个时代，计算平台将包括SmartNIC、多核处理器和硬件加速器，用户将不得不选择一个完整的解决方案，而不是混搭。英特尔、AMD和Nvidia都将提供完整的计算平台，并拥有自己的专利加速器和SmartNIC。
这样做的好处可能是更容易部署和更好的集成，但选择世界上最好的产品将不再可行，或者至少更具挑战性（例如，选择Xilinx的FPGA、Intel Xeon处理器和Nvidia的GPU进行混搭）。
例如，对于英特尔和AMD来说，在深度学习领域推广FPGA是很困难的，而其他平台将以自己的品牌提供相关处理。也许FPGA将主要用于他们所专属的市场（网络和电信，如vRAN和5G），而其他平台（GPU、ASIC）将被推广用于深度学习。
FPGA的主要优点是支持定制架构的可编程性。这意味着它们可以更快地适应新的算法或应用程序。这种竞争优势是至关重要的，特别是在深度学习领域，在这个领域，由ML工程师和数据科学家开发新的模型。FPGA可以使用新的定制模型/算法进行编程，与其他平台相比可以提供更好的性能和灵活性。尤其是在数据包处理、基因组学和数字货币等应用中，FPGA表现出了比其他平台更好的性能。在深度学习应用中，FPGA可以提供较低的延迟和较高的性能，特别是当使用的资源减少时。（例如，Xilinx FINN）。因此，FPGA似乎可以在新的处理生态系统中发挥重要作用，而不仅仅用于SmartNIC应用程序。
在任何情况下，为了使FPGA作为加速器平台具有吸引力，我们还需要提供所需的框架，以方便和可扩展的FPGA部署。这就是为什么需要一个与供应商无关的框架，它可以像GPU或CPU一样容易地部署。
在嵌入式系统领域，FPGA仍然可以占主导地位。Xilinx和Intel都提供了基于SoC的FPGA，ARM核被广泛应用于嵌入式应用。Nvidia表示仍将允许第三方使用ARM内核，因此Xilinx和Intel也将继续在基于SoC的FPGA中使用ARM（不排除他们可能在几年后改用RISC-V）。
FPGA社区相当庞大，而且还在不断增长。FCCM、FPGA和FPL等表明，有一个庞大的生态系统在支持和推广FPGA的使用。然而，FPGA是否将继续作为通用加速器使用，还是其在网络和电信应用方面的应用将受到更大的限制，仍有待观察。
史海拾趣
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