{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry","title":{"rendered":"Inevitabilidad de la penetraci\u00f3n de FPGA en los centros de datos","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Inevitabilidad
\nNo es necesario ser un desarrollador de chips para programar para FPGA, as\u00ed como no es necesario ser un programador de C++ para escribir c\u00f3digo en Java. Sin embargo, en ambos casos, probablemente no estar\u00eda de m\u00e1s.<\/p>\n

El objetivo de la comercializaci\u00f3n de ambas tecnolog\u00edas, Java y FPGA, es refutar la \u00faltima afirmaci\u00f3n. La buena noticia para FPGA es que, utilizando los niveles de abstracci\u00f3n y las herramientas adecuadas durante los \u00faltimos 35 a\u00f1os, desde que se invent\u00f3 el dispositivo l\u00f3gico programable, ha sido cada vez m\u00e1s f\u00e1cil crear algoritmos y flujos de datos para FPGA en lugar de CPU, DSP, GPU o cualquier otra forma de ASIC especializado.<\/p>\n

La asombrosa oportunidad que representa su creaci\u00f3n se manifiesta en el hecho de que, justo cuando las CPU ya no pod\u00edan seguir siendo el \u00fanico m\u00f3dulo de computaci\u00f3n de centros de datos<\/a> para llevar a cabo m\u00faltiples tareas, por diversas razones, las FPGA alcanzaron su eficacia, ofreciendo alta velocidad, baja latencia, capacidades de red y memoria: las heterog\u00e9neas capacidades computacionales de los modernos FPGA SoC, que representan sistemas computacionales casi completos. Sin embargo, las FPGA tambi\u00e9n se combinan eficazmente con otros dispositivos en sistemas h\u00edbridos, y, en nuestra opini\u00f3n, apenas comienzan a encontrar su lugar leg\u00edtimo en la jerarqu\u00eda de la computaci\u00f3n.
\n<\/a><\/noindex>
\nPor lo tanto, organizamos la conferencia The Next FPGA Platform en San Jos\u00e9 el 22 de enero. Naturalmente, uno de los principales proveedores de FPGA en el mundo y pionero en este campo es la empresa Xilinx. Ivo Bolsens, vicepresidente senior y director t\u00e9cnico de Xilinx, present\u00f3 una conferencia y nos habl\u00f3 sobre sus pensamientos actuales sobre c\u00f3mo Xilinx est\u00e1 ayudando a crear sistemas de computaci\u00f3n flexibles para centros de datos.<\/p>\n

Los arquitectos de sistemas y programadores han dedicado tiempo para llegar a un centro de datos heterog\u00e9neo que presente capacidades computacionales diversas, capaces de manejar tareas de c\u00e1lculo, almacenamiento y organizaci\u00f3n de redes. Esto parece necesario debido a que seguir la ley de Moore con el uso de diversos CMOS se vuelve cada vez m\u00e1s dif\u00edcil. Mientras nuestro lenguaje todav\u00eda est\u00e1 atado a la CPU, y seguimos hablando de 'aceleraci\u00f3n de aplicaciones', refiri\u00e9ndonos a mejorar el desempe\u00f1o de los programas en comparaci\u00f3n con lo que se puede lograr solo con las CPU. Con el tiempo, los centros de datos se transformar\u00e1n en conjuntos de capacidades computacionales, almacenamiento de datos y protocolos que conectan todo, y regresaremos a t\u00e9rminos como 'c\u00e1lculos' y 'aplicaciones'. La computaci\u00f3n h\u00edbrida se convertir\u00e1 en una norma, tal como lo son hoy los servicios 'en la nube', que funcionan sobre la base de lo habitual o m\u00e1quinas virtuales<\/a>, y en alg\u00fan momento utilizaremos simplemente la palabra 'c\u00e1lculos' para describir su funcionamiento. En alg\u00fan momento \u2013 y es probable que la llegada de esta era sea impulsada activamente por FPGA \u2013 volveremos a llamar a esto procesamiento de datos.<\/p>\n

La implementaci\u00f3n de FPGA en los centros de datos requerir\u00e1 un cambio de mentalidad. 'Al pensar en la forma de acelerar las aplicaciones actuales, es necesario profundizar en los fundamentos de c\u00f3mo se ejecutan, qu\u00e9 recursos se utilizan y en qu\u00e9 se emplea el tiempo', explica Bolsens. 'Hay que estudiar el problema general que intentas resolver. Muchas aplicaciones que operan hoy en los centros de datos se escalan, capturando una gran cantidad de recursos. Tomemos, por ejemplo, el aprendizaje autom\u00e1tico, que utiliza una enorme cantidad de nodos computacionales. Pero al hablar de aceleraci\u00f3n, no solo hay que pensar en acelerar los c\u00e1lculos, sino tambi\u00e9n en acelerar la infraestructura.'<\/p>\n

Por ejemplo, en aquellas operaciones relacionadas con el aprendizaje autom\u00e1tico que Bolsens ha estudiado en la pr\u00e1ctica, aproximadamente el 50% del tiempo se dedica a transferir datos de un lado a otro entre las capacidades computacionales dispersas, y solo la mitad restante del tiempo se utiliza para los propios c\u00e1lculos.<\/p>\n

Aqu\u00ed es donde, creo, FPGA puede ayudar, ya que podemos optimizar tanto los aspectos computacionales como los aspectos de transmisi\u00f3n de datos para la aplicaci\u00f3n. Y podemos hacerlo a nivel de infraestructura general y a nivel de chip. Esta es una de las grandes ventajas de FPGA, que permiten crear redes de comunicaci\u00f3n adaptadas a las necesidades espec\u00edficas de la aplicaci\u00f3n. Al observar los patrones t\u00edpicos de movimiento de datos en tareas relacionadas con la inteligencia artificial, no veo la necesidad de una arquitectura compleja basada en conmutadores. Se puede construir una red con un gran flujo de datos. Lo mismo se aplica a las tareas de entrenamiento de redes neuronales: se puede construir una red celular con tama\u00f1os de paquetes que se adapten a la tarea espec\u00edfica. Con FPGA se puede escalar y ajustar muy precisamente los protocolos de transmisi\u00f3n de datos y la topolog\u00eda del circuito para una aplicaci\u00f3n espec\u00edfica. Y en el caso del aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n est\u00e1 claro que no necesitamos n\u00fameros de punto flotante de doble precisi\u00f3n, y eso tambi\u00e9n lo podemos ajustar.<\/p>\n

La diferencia entre FPGA y CPU o ASIC especializados es que estos \u00faltimos se programan en la fabricaci\u00f3n, y despu\u00e9s de eso ya no puedes cambiar tu opini\u00f3n sobre los tipos de datos procesados o elementos computacionales, ni sobre la naturaleza del flujo de datos que pasan a trav\u00e9s del dispositivo. FPGA te permiten reconsiderar si cambian las condiciones de operaci\u00f3n.<\/p>\n

En el pasado, esta ventaja era costosa, cuando la programaci\u00f3n para FPGA no era para los de car\u00e1cter d\u00e9bil. Se necesita abrir compiladores para FPGA para que se integren mejor con las herramientas que los programadores utilizan para crear aplicaciones de c\u00e1lculos paralelos para CPU en lenguajes como C, C++ o Python, y delegar parte del trabajo a bibliotecas que aceleran los procedimientos en FPGA. Eso es lo que hace el stack de Vitis para aprendizaje autom\u00e1tico, que est\u00e1 en la base de plataformas de IA como Caffe y TensorFlow, y que tiene bibliotecas para ejecutar modelos de IA comunes o agregar capacidades de FPGA a tareas como la recodificaci\u00f3n de video, reconocimiento de objetos en video, an\u00e1lisis de datos, gesti\u00f3n de riesgos financieros y cualquier biblioteca externa.<\/p>\n

Este concepto no es muy diferente del proyecto CUDA de Nvidia, lanzado hace diez a\u00f1os, que traslada los c\u00e1lculos paralelos a aceleradores GPU, o del conjunto de herramientas ROCm de AMD, o de las promesas del proyecto OneAPI de Intel, que debe funcionar en diferentes CPU, GPU y FPGA.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n es c\u00f3mo se conectar\u00e1n todas estas herramientas para que cualquier persona pueda programar un conjunto de capacidades computacionales a su antojo. Esto es importante porque las FPGA se han vuelto mucho m\u00e1s complejas que cualquiera de las CPU existentes. Se fabrican utilizando procesos tecnol\u00f3gicos m\u00e1s avanzados y las tecnolog\u00edas de empaquetado de chips m\u00e1s modernas. Encontrar\u00e1n su nicho, ya que ya no podemos perder tiempo, dinero, energ\u00eda e inteligencia; todos estos son recursos demasiado costosos.<\/p>\n

\u00abLas FPGA ofrecen ventajas tecnol\u00f3gicas\u00bb, dice Bolsen. \u00abY no es solo una publicidad normal sobre adaptabilidad y reconfigurabilidad. En todas las aplicaciones importantes \u2013 aprendizaje autom\u00e1tico, an\u00e1lisis de grafos, comercio de alta frecuencia, etc. \u2013 tienen la capacidad de adaptar no solo la ruta de propagaci\u00f3n de datos a una tarea espec\u00edfica, sino tambi\u00e9n la arquitectura de memoria, es decir, c\u00f3mo se mueven los datos dentro del chip. Adem\u00e1s, las FPGA tienen mucha m\u00e1s memoria integrada que otros dispositivos. Tambi\u00e9n se debe considerar que si una tarea no cabe en una sola FPGA, se puede escalar a varios chips sin enfrentar las desventajas que se presentan al escalar tareas en varias CPU o GPU\u00bb.
\n
Fuente: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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