Dili nimo kinahanglan nga usa ka tigdesinyo sa chip aron magprograma para sa mga FPGA, sama nga dili nimo kinahanglan nga usa ka C++ programmer aron magsulat og code sa Java. Bisan pa, sa duha nga mga kaso mahimo’g kini mapuslanon.
Ang tumong sa pagkomersiyal sa Java ug FPGA nga mga teknolohiya mao ang pagpanghimakak sa ulahing pag-angkon. Maayong balita alang sa mga FPGA - gamit ang husto nga abstraction layer ug toolset, sa miaging 35 ka tuig sukad sa pag-imbento sa programmable logic device, paghimo og mga algorithm ug data flow alang sa mga FPGA imbes nga mga CPU, DSP, GPU o bisan unsang lain nga porma sa naandan nga ASICs nahimo na. mas sayon.
Ang katingalahang panahon sa ilang pagkamugna makita sa kamatuoran nga sa dihang ang mga CPU dili na mahimong bugtong computing module mga sentro sa datos Tungod sa nagkalain-laing mga buluhaton—tungod sa nagkalain-laing mga hinungdan—nakab-ot sa mga FPGA ang ilang kaepektibo pinaagi sa pagtanyag og taas nga performance, ubos nga latency, networking, ug memorya—ang lain-laing mga kapabilidad sa pag-compute sa modernong FPGA SoCs, nga halos kompleto nga mga sistema sa pag-compute. Bisan pa, ang mga FPGA malampuson usab nga naghiusa sa ubang mga aparato sa mga hybrid nga sistema, ug, sa among panan-aw, nagsugod pa lang sa pagpangita sa ilang angay nga lugar sa hierarchy sa pag-compute.
Mao nga among giorganisar ang The Next FPGA Platform conference sa San Jose kaniadtong Enero 22. Natural, usa sa mga nag-unang supplier sa FPGA sa kalibutan ug usa ka payunir sa kini nga lugar mao ang Xilinx. Si Ivo Bolsens, senior nga bise presidente ug punoan nga opisyal sa teknolohiya sa Xilinx, namulong sa komperensya ug naghatag kanamo sa iyang mga hunahuna karon kung giunsa pagtabang sa Xilinx ang paghimo sa mausab nga mga sistema sa kompyuter alang sa mga sentro sa datos.
Dugay-dugay pa ang mga system architect ug programmer aron makaabot sa usa ka heterogeneous data center, usa nga magbalay sa lain-laing klase sa computing power, pagdumala sa compute, storage, ug networking nga mga buluhaton. Kini daw gikinahanglan tungod kay ang pagsunod sa Moore's Law nga adunay lain-laing mga CMOS chips nagkalisod na. Sa pagkakaron, ang atong pinulongan nakasentro gihapon sa CPU, ug naghisgot gihapon kita bahin sa "application acceleration," nga nagpasabot nga ang mga programa mas maayo nga modagan kaysa sa mahimo sa usa ka CPU lamang. Sa ngadto-ngadto, ang mga data center mahimong mga koleksyon sa computing power, storage, ug mga protocol nga naghiusa sa tanan, ug mobalik kita sa mga termino sama sa "compute" ug "applications." Ang hybrid computing mahimong normal sama sa mga cloud services karon, nga modagan sa tradisyonal o virtual nga mga makina, ug sa pila ka punto, gamiton lang nato ang pulong nga "computing" aron ihulagway ang ilang trabaho. Sa pila ka punto—ug ang mga FPGA lagmit nga makatabang sa pagsugod niining panahona—tawgon nato kini pag-usab nga data processing.
Ang pagsagop sa mga FPGA sa mga sentro sa datos magkinahanglan og kausaban sa panghunahuna. "Kung naghunahuna bahin sa mga paagi aron mapadali ang mga aplikasyon karon, kinahanglan nimo nga makuha ang sukaranan kung giunsa nila pagdagan, kung unsang mga kapanguhaan ang gigamit, kung diin gigugol ang oras," gipasabut ni Bolsens. – Kinahanglan nimong tun-an ang kinatibuk-ang problema nga imong gipaningkamutan nga sulbaron. Daghang mga aplikasyon nga nagdagan sa mga sentro sa datos karon nagsukod aron magamit ang daghang mga kapanguhaan. Tagda ang pagkat-on sa makina, pananglitan, nga naggamit sa daghang gidaghanon sa mga node sa pag-compute. Apan kung maghisgot kita bahin sa pagpadali, kinahanglan naton nga hunahunaon dili lamang ang pagpadali sa pag-compute, kondili ang pagpadali usab sa imprastraktura.
Pananglitan, sa matang sa mga operasyon sa pagkat-on sa makina nga gitun-an sa mga Bolsen sa praktis, gibana-bana nga 50% sa oras ang gigugol sa pagbalhin sa datos pabalik-balik tali sa nagkatibulaag nga gahum sa pag-compute, ug ang nahabilin nga katunga sa oras gigugol sa mga kalkulasyon mismo.
"Dinhi sa akong hunahuna ang FPGA makatabang, tungod kay masiguro namon nga ang mga aspeto sa komputasyonal ug komunikasyon sa aplikasyon na-optimize. Ug mahimo naton kini sa kinatibuk-ang lebel sa imprastraktura, ug sa lebel sa chip. Usa kini sa dakong bentaha sa mga FPGA, nga nagtugot kanimo sa paghimo og mga network sa komunikasyon alang sa piho nga mga panginahanglanon sa aplikasyon. Pinasukad sa kasagaran nga mga sumbanan sa paglihok sa datos sa mga workload sa AI, wala nako makita ang panginahanglan alang sa usa ka komplikado nga arkitektura nga nakabase sa switch. Mahimo ka magtukod usa ka network nga adunay daghang dagan sa datos. Ang parehas nga magamit sa mga buluhaton sa pagbansay sa neural network - mahimo ka magtukod usa ka mesh network nga adunay mga gidak-on sa pakete nga mopahiangay sa usa ka piho nga buluhaton. Gamit ang usa ka FPGA, ang mga protocol sa pagbalhin sa datos ug mga topologies sa sirkito mahimong tukma kaayo nga sukdon ug ipahiangay sa usa ka piho nga aplikasyon. Ug sa kaso sa pagkat-on sa makina, klaro usab nga wala kami magkinahanglan og doble nga katukma nga floating point nga mga numero, ug mahimo usab namon nga i-adjust kana.
Ang kalainan tali sa usa ka FPGA ug usa ka CPU o naandan nga ASIC mao nga ang naulahi giprograma sa pabrika, ug pagkahuman dili na nimo mabag-o ang imong hunahuna bahin sa mga tipo sa datos nga gikalkula o mga elemento nga gikalkula, o bahin sa kinaiyahan sa datos agos pinaagi sa device. Gitugotan ka sa mga FPGA nga mabag-o ang imong hunahuna kung mabag-o ang mga kondisyon sa operasyon.
Kaniadto, kini nga bentaha moabut sa usa ka gasto, kung ang FPGA programming dili alang sa naluya sa kasingkasing. Ang panginahanglan mao ang pag-abli sa FPGA compiler aron mas maayo nga mahiusa sa mga himan nga gigamit sa mga programmer sa pagsulat sa CPU-parallel nga mga aplikasyon sa C, C ++, o Python, ug sa pag-outsource sa pipila ka trabaho ngadto sa mga librarya nga nagpadali sa mga pamaagi sa FPGAs. Mao kini ang gibuhat sa Vitis machine learning stack, nga nagpalihok sa mga platform sa ML sama sa Caffe ug TensorFlow, nga adunay mga librarya alang sa pagpadagan sa naandan nga mga modelo sa AI o pagdugang sa kapabilidad sa FPGA sa mga buluhaton sama sa video transcoding, video object recognition, ug data analysis , pagdumala sa risgo sa panalapi ug bisan unsang ikatulo - mga librarya sa partido.
Kini nga konsepto dili kaayo lahi sa proyekto sa CUDA sa Nvidia, nga gilunsad usa ka dekada na ang milabay, nga nag-offload sa parallel computing sa GPU accelerators, o gikan sa ROCm toolkit sa AMD, o gikan sa saad sa Intel's OneAPI project, nga kinahanglan nga modagan sa lainlaing mga CPU, GPU ug FPGA.
Ang bugtong pangutana mao kung giunsa ang tanan nga kini nga mga himan madugtong aron ang bisan kinsa nga tawo makaprograma sa usa ka hugpong sa mga gahum sa pag-compute sa ilang pagkabuotan. Importante kini tungod kay ang mga FPGA nahimong mas komplikado, mas komplikado kay sa bisan unsang anaa nga mga CPU. Gihimo kini gamit ang labing abante nga mga proseso sa paggama ug ang labing modernong mga teknolohiya sa pagputos sa chip. Ug makit-an nila ang ilang lugar, tungod kay dili na kita mag-usik sa oras, salapi, kusog ug paniktik - kining tanan mahal kaayo nga mga kapanguhaan.
"Ang mga FPGA nagtanyag mga bentaha sa teknolohiya," ingon ni Bolsens. - Ug dili lang kini ang naandan nga pag-anunsyo bahin sa pagpahiangay ug pag-reconfigurability. Sa tanan nga importante nga mga aplikasyon - pagkat-on sa makina, pagtuki sa graph, high-speed trading, ug uban pa. - sila adunay katakus sa pagpahiangay sa usa ka piho nga buluhaton dili lamang ang agianan sa pag-apod-apod sa datos, apan usab ang arkitektura sa memorya - kung giunsa ang paglihok sa datos sa sulod sa chip. Ang mga FPGA usab adunay daghang panumduman nga gitukod sa kanila kaysa sa ubang mga aparato. Kinahanglan usab nga hinumdoman nga kung ang usa ka buluhaton dili mohaum sa usa ka FPGA, mahimo nimo kini i-scale sa daghang mga chips nga dili makit-an ang mga disbentaha nga naghulat kanimo sa pag-scale sa mga buluhaton sa daghang mga CPU o GPU.
Source: www.habr.com
