{"id":56073,"date":"2020-02-04T00:00:00","date_gmt":"2020-02-03T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry"},"modified":"2020-02-18T14:04:16","modified_gmt":"2020-02-18T11:04:16","slug":"neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry","title":{"rendered":"Die Unvermeidlichkeit des Eindringens von FPGAs in Rechenzentren","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Die
\nEs ist nicht notwendig, ein Chip-Entwickler zu sein, um f\u00fcr FPGAs zu programmieren, ebenso wenig wie es n\u00f6tig ist, ein C++-Programmierer zu sein, um Code in Java zu schreiben. In beiden F\u00e4llen k\u00f6nnte jedoch etwas Vorkenntnis von Vorteil sein.<\/p>\n

Das Ziel der Kommerzialisierung beider Technologien, Java und FPGA, besteht darin, diese Annahme zu widerlegen. Die gute Nachricht f\u00fcr FPGAs ist, dass es in den letzten 35 Jahren, seit der Erfindung von programmierbaren logischen Bauteilen, mit den passenden Abstraktionsebenen und Werkzeugen immer einfacher wird, Algorithmen und Datenstr\u00f6me f\u00fcr FPGAs anstelle von CPUs, DSPs, GPUs oder anderen spezialisierten ASICs zu entwickeln.<\/p>\n

Die erstaunliche Aktualit\u00e4t ihrer Entwicklung zeigt sich gerade darin, dass die CPUs nicht mehr die einzige Recheneinheit bleiben konnten. von Rechenzentren<\/a> FPGA haben sich als \u00e4u\u00dferst effizient erwiesen, um eine Vielzahl von Aufgaben aus den unterschiedlichsten Gr\u00fcnden zu erf\u00fcllen. Sie bieten hohe Leistung, geringe Latenz, Netzwerkf\u00e4higkeiten und Speicherm\u00f6glichkeiten \u2013 die vielseitigen Rechenf\u00e4higkeiten moderner FPGA SoCs, die nahezu als vollwertige Computersysteme fungieren. Dar\u00fcber hinaus harmonieren FPGAs gut mit anderen Ger\u00e4ten in hybriden Systemen, und wir sind der Meinung, dass sie gerade beginnen, ihren rechtm\u00e4\u00dfigen Platz in der Hierarchie der Berechnungen zu finden.
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\nAus diesem Grund haben wir die Konferenz The Next FPGA Platform am 22. Januar in San Jose organisiert. Nat\u00fcrlich ist Xilinx einer der f\u00fchrenden Anbieter von FPGAs weltweit und ein Pionier auf diesem Gebiet. Ivo Bolsens, Senior Vice President und Chief Technology Officer von Xilinx, hielt auf der Konferenz einen Vortrag und teilte uns seine aktuellen Gedanken dar\u00fcber mit, wie Xilinx dabei hilft, anpassbare Rechensysteme f\u00fcr Rechenzentren zu entwickeln.<\/p>\n

Systemarchitekten und Programmierer haben viel Zeit darauf verwendet, um zu einem heterogenen Rechenzentrum zu gelangen, das verschiedene Arten von Rechenressourcen bereitstellt, um Aufgaben f\u00fcr Berechnungen, Speicherung und Netzwerkorganisation zu l\u00f6sen. Dies scheint notwendig zu sein, da es immer schwieriger wird, dem Mooreschen Gesetz mit verschiedenen CMOS-Technologien zu folgen. Solange unsere Sprache immer noch auf CPU ausgerichtet ist und wir weiterhin von \"Anwendungsbeschleunigung\" sprechen, meinen wir die Verbesserung der Softwareleistungen im Vergleich zu dem, was ausschlie\u00dflich mit CPUs m\u00f6glich ist. Mit der Zeit werden Rechenzentren aus einer Kombination von Rechenressourcen, Datenspeichern und den Protokollen, die alles miteinander verbinden, bestehen, und wir werden wieder zu Begriffen wie \"Berechnungen\" und \"Anwendungen\" zur\u00fcckkehren. Hybrides Computing wird ebenso zur Norm werden wie die heutigen \"Cloud\"-Dienste, die auf herk\u00f6mmlichen oder virtuellen Maschinen<\/a>, und irgendwann werden wir einfach das Wort \"Berechnungen\" verwenden, um ihre Funktionsweise zu beschreiben. In naher Zukunft \u2013 und wahrscheinlich wird die Einf\u00fchrung dieser \u00c4ra durch FPGAs aktiv gef\u00f6rdert \u2013 werden wir dies erneut als Datenverarbeitung bezeichnen.<\/p>\n

Die Implementierung von FPGA in Rechenzentren erfordert ein Umdenken. \u201eWenn man \u00fcber M\u00f6glichkeiten nachdenkt, die heutigen Anwendungen zu beschleunigen, muss man die Grundlagen untersuchen, wie sie ausgef\u00fchrt werden, welche Ressourcen genutzt werden und wo die Zeit verloren geht\u201c, erkl\u00e4rt Bolsens. \u201eEs ist wichtig, das allgemeine Problem zu verstehen, das man l\u00f6sen m\u00f6chte. Viele heute in Rechenzentren betriebene Anwendungen skalieren und beanspruchen eine gro\u00dfe Menge an Ressourcen. Nehmen wir zum Beispiel maschinelles Lernen, das eine enorme Anzahl von Rechenressourcen ben\u00f6tigt. Aber wenn man \u00fcber Beschleunigung spricht, muss man nicht nur an die Beschleunigung der Berechnungen denken, sondern auch an die Beschleunigung der Infrastruktur.\u201c<\/p>\n

Bei den von Bolsens praktischen Untersuchungen zu maschinellem Lernen verbringt man beispielsweise etwa 50 % der Zeit damit, Daten zwischen unterschiedlichen Rechenressourcen hin und her zu \u00fcbertragen, und nur die verbleibenden 50 % der Zeit werden f\u00fcr die eigentlichen Berechnungen verwendet.<\/p>\n

\u201eHier kann FPGA wirklich helfen, da wir sowohl die Rechen- als auch die Daten\u00fcbertragungsaspekte f\u00fcr Anwendungen optimieren k\u00f6nnen. Das ist sowohl auf der Ebene der gesamten Infrastruktur als auch auf der Chip-Ebene m\u00f6glich. Ein gro\u00dfes Plus von FPGAs ist die F\u00e4higkeit, Kommunikationsnetze spezifisch auf die Anforderungen einer Anwendung zuzuschneiden. Betrachtet man die typischen Muster der Datenbewegung in KI-bezogenen Aufgaben, sehe ich keinen Bedarf f\u00fcr komplexe Architekturen auf Basis von Switches. Es ist m\u00f6glich, ein Netzwerk mit hohem Datenfluss aufzubauen. Das gilt auch f\u00fcr Aufgaben im Bereich des Trainings von neuronalen Netzen \u2013 hier kann ein Gitternetzwerk aufgebaut werden, dessen Paketgr\u00f6\u00dfen sich spezifisch an die jeweilige Aufgabe anpassen. Mit FPGAs k\u00f6nnen Protokolle zur Daten\u00fcbertragung und die Topologie des Systems \u00e4u\u00dferst pr\u00e4zise skaliert und angepasst werden. Im Fall des maschinellen Lernens ist auch klar, dass wir keine Double-Precision-Gleitkommazahlen ben\u00f6tigen, und das k\u00f6nnen wir ebenfalls anpassen.\u201c<\/p>\n

Der Unterschied zwischen FPGA und CPU oder spezialisierten ASIC besteht darin, dass Letztere bei der Herstellung programmiert werden und man danach nicht mehr die Art der verarbeiteten Daten oder die Berechnungselemente sowie die Natur des Datenflusses, die durch das Ger\u00e4t gehen, \u00e4ndern kann. FPGAs hingegen erm\u00f6glichen es Ihnen, Ihre Entscheidungen zu \u00fcberdenken, wenn sich die Arbeitsbedingungen \u00e4ndern.<\/p>\n

Fr\u00fcher war dieser Vorteil teuer, da das Programmieren von FPGAs nicht f\u00fcr schwache Nerven geeignet war. Es erforderte die Verwendung von Compilern f\u00fcr FPGAs, die besser mit den Tools integriert werden konnten, die Programmierer verwenden, um Anwendungen mit paralleler Verarbeitung f\u00fcr CPU in Sprachen wie C, C++ oder Python zu erstellen, und einen Teil der Arbeit an Bibliotheken abzugeben, die die Abl\u00e4ufe auf FPGA beschleunigen. Dies wird durch den Vitis-Stack f\u00fcr maschinelles Lernen erreicht, der die Grundlage f\u00fcr Plattformen wie Caffe und TensorFlow bildet und Bibliotheken zum Ausf\u00fchren g\u00e4ngiger KI-Modelle oder zur Hinzuf\u00fcgung von FPGA-Funktionen f\u00fcr Aufgaben wie Video-Transkodierung, Objekterkennung in Videos, Datenanalyse, Risikomanagement im Finanzbereich und zahlreiche externe Bibliotheken bereitstellt.<\/p>\n

Dieses Konzept unterscheidet sich nicht grundlegend von dem CUDA-Projekt von Nvidia, das vor zehn Jahren ins Leben gerufen wurde und parallele Rechenoperationen auf GPU-Beschleuniger \u00fcbertr\u00e4gt, oder von dem Werkzeugkasten ROCm von AMD, oder von den Versprechungen des Intel-Projekts OneAPI, das auf verschiedenen CPUs, GPUs und FPGAs arbeiten soll.<\/p>\n

Die Frage ist nur, wie all diese Werkzeuge miteinander verbunden werden, sodass jeder in der Lage ist, einen Satz von Rechenressourcen nach seinen W\u00fcnschen zu programmieren. Dies ist wichtig, da FPGAs viel komplexer geworden sind, als jeder vorhandene CPU. Sie werden mit den fortschrittlichsten Fertigungsprozessen und den modernsten Chipverpackungstechnologien hergestellt. Ihre Nische werden sie finden, da wir keine Zeit, Geld, Energie und Intelligenz mehr verschwenden k\u00f6nnen \u2013 all diese Ressourcen sind zu kostbar.<\/p>\n

\u201eFPGA bietet technologische Vorteile\u201c, sagt Bolsens. \u201eEs handelt sich nicht nur um gew\u00f6hnliche Werbung f\u00fcr Anpassungsf\u00e4higkeit und Neu konfigurierbarkeit. In allen wichtigen Anwendungen \u2013 maschinelles Lernen, Graphanalyse, Hochfrequenzhandel usw. \u2013 k\u00f6nnen sie nicht nur den Datenfluss, sondern auch die Speicherarchitektur an spezielle Anforderungen anpassen \u2013 also wie die Daten innerhalb des Chips bewegt werden. Dar\u00fcber hinaus verf\u00fcgen FPGAs \u00fcber wesentlich mehr Speicher als andere Ger\u00e4te. Es ist auch zu beachten, dass, wenn die Aufgabe nicht auf einen einzigen FPGA passt, man sie \u00fcber mehrere Chips skalieren kann, ohne auf die Probleme zu sto\u00dfen, die bei der Skalierung von Aufgaben auf mehrere CPUs oder GPUs auftreten.\u201c
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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