{"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 Unvermeidbarkeit des Eindringens von FPGA in Rechenzentren.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Die
\nMan muss kein Chip-Entwickler sein, um f\u00fcr FPGA zu programmieren, und man muss kein C++-Programmierer sein, um in Java zu kodieren. Dennoch wird es in beiden F\u00e4llen wahrscheinlich nicht schaden.<\/p>\n

Das Ziel der Kommerzialisierung beider Technologien, Java und FPGA, besteht darin, die letzte Aussage zu widerlegen. Gute Nachrichten f\u00fcr FPGA \u2013 seit der Erfindung des programmierbaren logischen Ger\u00e4ts vor 35 Jahren ist es dank geeigneter Abstraktionsebenen und Werkzeugsets immer einfacher geworden, Algorithmen und Datenstr\u00f6me f\u00fcr FPGA anstelle von CPU, DSP, GPU oder anderen speziellen ASICs zu erstellen.<\/p>\n

Die erstaunliche Timeliness ihrer Schaffung zeigt sich darin, dass genau in dem Moment, als CPU nicht mehr das einzige Rechenmodul bleiben konnte, Rechenzentren<\/a> FPGA ihre Effizienz erreichten und Geschwindigkeit, geringe Latenz, Netzwerkf\u00e4higkeiten und Speicher \u2013 heterogene Rechenf\u00e4higkeiten moderner FPGA SoCs, die nahezu vollst\u00e4ndige Rechenanlagensysteme darstellen, anbieten. FPGA lassen sich jedoch auch erfolgreich mit anderen Ger\u00e4ten in hybriden Systemen kombinieren, und unserer Meinung nach beginnen sie erst, ihren rechtm\u00e4\u00dfigen Platz in der Berechnungshierarchie zu finden.
\n<\/a><\/noindex>
\nDeshalb haben wir die Konferenz The Next FPGA Platform in San Jose am 22. Januar organisiert. Nat\u00fcrlich ist eines der Hauptunternehmen f\u00fcr FPGA weltweit und Pionier auf diesem Gebiet Xilinx. Ivo Bolsens, Senior Vice President und CTO von Xilinx, hielt auf der Konferenz eine Rede und teilte uns seine heutigen Gedanken mit, wie Xilinx dazu beitr\u00e4gt, ver\u00e4nderbare Rechensysteme f\u00fcr Rechenzentren zu schaffen.<\/p>\n

Systemarchitekten und Programmierer ben\u00f6tigten einige Zeit, um zu einem heterogenen Rechenzentrum zu gelangen, in dem Computerressourcen verschiedener Arten vorhanden sind, die Aufgaben in den Bereichen Berechnung, Speicherung und Netzwerkorganisation l\u00f6sen. Dies erscheint notwendig, da es immer schwieriger wird, dem Moore'schen Gesetz mit verschiedenen CMOS-Technologien zu folgen. Solange unsere Sprache noch an der CPU festgebunden ist und wir weiterhin \u00fcber \u201eAnwendungsbeschleunigung\u201c sprechen, wobei wir die Verbesserung der Programmausf\u00fchrung im Vergleich zu dem, was nur mit CPUs m\u00f6glich ist, meinen. Nach einer gewissen Zeit werden Rechenzentren zu einer Sammlung von Rechenressourcen, Datenspeichern und Protokollen, die alles verbinden, und wir werden zu Begriffen wie \u201eBerechnungen\u201c und \u201eAnwendungen\u201c zur\u00fcckkehren. Hybrides Rechnen wird genauso zur Norm werden wie die heutigen \u201eCloud\u201c-Dienste, die auf Basis von normalen oder virtuelle Maschinen<\/a>, und irgendwann werden wir einfach das Wort \u201eBerechnungen\u201c verwenden, um ihre Funktionsweise zu beschreiben. Irgendwann \u2013 und die FPGA werden wahrscheinlich aktiv zur Ankunft dieser \u00c4ra beitragen \u2013 werden wir dies wieder Datenverarbeitung nennen.<\/p>\n

Um FPGAs in Rechenzentren einzuf\u00fchren, ist es notwendig, die Denkweise zu \u00e4ndern. \u201eWenn man \u00fcber M\u00f6glichkeiten nachdenkt, heutige Anwendungen zu beschleunigen, muss man die Grundlagen ihrer Ausf\u00fchrung hinterfragen, welche Ressourcen verwendet werden und wo die Zeit verloren geht\u201c, erkl\u00e4rt Bolsens. \u201eMan muss das Gesamtproblem untersuchen, das man zu l\u00f6sen versucht. Viele der heute in Rechenzentren laufenden Anwendungen sind skalierbar und beanspruchen eine gro\u00dfe Menge an Ressourcen. nehmen wir beispielsweise maschinelles Lernen, das eine enorme Anzahl an Rechenknoten verwendet. Aber wenn man \u00fcber Beschleunigung spricht, muss man nicht nur \u00fcber die Beschleunigung der Berechnungen nachdenken, sondern auch \u00fcber die Beschleunigung der Infrastruktur.\u201c<\/p>\n

Zum Beispiel bei den maschinellen Lernoperationen, die Bolsens in der Praxis untersuchte, wird etwa 50 % der Zeit f\u00fcr den Datenaustausch zwischen verstreuten Rechenressourcen verwendet, und nur die verbleibende H\u00e4lfte der Zeit wird f\u00fcr die Berechnungen selbst aufgewendet.<\/p>\n

Hier, denke ich, kann FPGA tats\u00e4chlich helfen, da wir sowohl die Rechenaspekte als auch die Aspekte der Daten\u00fcbertragung f\u00fcr die Anwendung optimieren k\u00f6nnen. Und das k\u00f6nnen wir auf der Ebene der allgemeinen Infrastruktur und auf der Chip-Ebene tun. Das ist eines der gro\u00dfen Vorteile von FPGA, die es erm\u00f6glichen, Kommunikationsnetze f\u00fcr die spezifischen Bed\u00fcrfnisse der Anwendung zu schaffen. Wenn ich die typischen Muster der Datenbewegung in Aufgaben, die mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zusammenh\u00e4ngen, beobachte, sehe ich keine Notwendigkeit f\u00fcr eine komplexe Architektur basierend auf Switches. Es kann ein Netzwerk mit hohem Datenfluss aufgebaut werden. Dasselbe gilt f\u00fcr die Aufgaben des Trainierens von neuronalen Netzen \u2013 man kann ein Gitternetz mit Paketgr\u00f6\u00dfen schaffen, die sich an die spezifische Aufgabe anpassen. Mit FPGA k\u00f6nnen \u00dcbertragungsprotokolle und die Topologie der Schaltung sehr pr\u00e4zise skaliert und angepasst werden, um der jeweiligen Anwendung gerecht zu werden. Und im Falle des maschinellen Lernens ist auch klar, dass wir keine doppelt genauen Flie\u00dfkommazahlen ben\u00f6tigen, und das k\u00f6nnen wir ebenfalls anpassen.<\/p>\n

Der Unterschied zwischen FPGA und CPU oder spezialisierten ASIC liegt darin, dass die letzteren bei der Herstellung programmiert werden und man danach nicht mehr \u00fcber die Arten von berechneten Daten oder berechneten Elementen nachdenken kann, oder \u00fcber die Art des Datenstroms, der durch das Ger\u00e4t flie\u00dft. FPGA erm\u00f6glichen es Ihnen, Ihre Meinung zu \u00e4ndern, wenn sich die Betriebsbedingungen \u00e4ndern.<\/p>\n

In der Vergangenheit war dieser Vorteil teuer, als die Programmierung von FPGAs nicht f\u00fcr schwache Gem\u00fcter gedacht war. Es ist erforderlich, Compiler f\u00fcr FPGAs zu \u00f6ffnen, damit sie besser mit Werkzeugen integriert werden, die von Programmierern zum Erstellen von Anwendungen mit paralleler Berechnung f\u00fcr CPU in C, C++ oder Python verwendet werden, und einen Teil der Arbeit an Bibliotheken zu \u00fcbertragen, die die Verfahren auf FPGAs beschleunigen. Genau das erledigt der Vitis-Stack f\u00fcr maschinelles Lernen, der der Grundlage solcher Plattformen f\u00fcr ML wie Caffe und TensorFlow dient und Bibliotheken f\u00fcr die Ausf\u00fchrung g\u00e4ngiger KI-Modelle oder f\u00fcr die Integration von FPGA-Funktionalit\u00e4ten in Aufgaben wie Video-Transcodierung, Objekterkennung in Videos, Datenanalyse, Risikomanagement und beliebige externe Bibliotheken umfasst.<\/p>\n

Dieses Konzept unterscheidet sich nicht stark von dem vor zehn Jahren von Nvidia gestarteten CUDA-Projekt, das parallele Berechnungen auf GPU-Beschleuniger verlagert, oder von dem ROCm-Toolkit von AMD, oder von den Versprechungen des Intel-Projekts OneAPI, das auf verschiedenen CPUs, GPUs und FPGAs funktionieren soll.<\/p>\n

Die Frage ist nur, wie all diese Werkzeuge miteinander verkn\u00fcpft werden, sodass jeder Mensch eine Reihe von Rechenressourcen nach seinen W\u00fcnschen programmieren kann. Das ist wichtig, da FPGAs viel komplexer geworden sind, wesentlich komplexer als jede vorhandene CPU. Sie werden mit den fortschrittlichsten Fertigungsprozessen und den modernsten Chipverpackungstechnologien hergestellt. Und sie werden ihren Platz finden, da wir unsere Zeit, Geld, Energie und Intelligenz nicht mehr verschwenden k\u00f6nnen \u2013 all das sind zu kostbare Ressourcen.<\/p>\n

\u201eFPGAs bieten technologische Vorteile\u201c, sagt Bolsens. \u201eUnd das ist nicht nur ganz gew\u00f6hnliche Werbung \u00fcber Anpassungsf\u00e4higkeit und Umprogrammierbarkeit. In allen wichtigen Anwendungen \u2013 maschinelles Lernen, Graphanalyse, Hochfrequenzhandel usw. \u2013 haben sie die M\u00f6glichkeit, nicht nur den Datenflussweg, sondern auch die Speicherarchitektur anzupassen \u2013 wie die Daten innerhalb des Chips bewegt werden. Dar\u00fcber hinaus enthalten FPGAs wesentlich mehr Speicher als andere Ger\u00e4te. Au\u00dferdem ist zu beachten, dass, wenn eine Aufgabe nicht in einen FPGA passt, sie auf mehrere Chips skaliert werden kann, ohne mit den Nachteilen konfrontiert zu werden, die auftreten, wenn man Aufgaben auf mehrere CPUs oder GPUs skaliert.\u201d
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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