डेटा केंद्रों में FPGA के प्रवेश की अनिवार्यता

FPGAs के लिए प्रोग्राम करने के लिए आपको चिप डिज़ाइनर होने की आवश्यकता नहीं है, जैसे आपको जावा में कोड लिखने के लिए C++ प्रोग्रामर होने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, दोनों ही मामलों में यह संभवतः उपयोगी होगा।

जावा और एफपीजीए दोनों प्रौद्योगिकियों के व्यावसायीकरण का लक्ष्य बाद वाले दावे को खारिज करना है। एफपीजीए के लिए अच्छी खबर - प्रोग्रामयोग्य लॉजिक डिवाइस के आविष्कार के बाद से पिछले 35 वर्षों में, सही अमूर्त परतों और टूलसेट का उपयोग करके, सीपीयू, डीएसपी, जीपीयू या कस्टम एएसआईसी के किसी अन्य रूप के बजाय एफपीजीए के लिए एल्गोरिदम और डेटा प्रवाह बनाना बन गया है तेजी से सामान्य। आसान।

उनके निर्माण की अद्भुत समयबद्धता इस तथ्य में स्पष्ट है कि जब सीपीयू कई कार्यों को करने के लिए डेटा केंद्रों का एकमात्र कंप्यूटिंग मॉड्यूल नहीं रह सका - कई कारणों से - एफपीजीए ने गति, कम विलंबता, नेटवर्किंग क्षमताओं की पेशकश करते हुए अपनी प्रभावशीलता हासिल की और मेमोरी - आधुनिक एफपीजीए एसओसी की विषम कंप्यूटिंग क्षमताएं, जो लगभग पूर्ण कंप्यूटिंग सिस्टम हैं। हालाँकि, FPGAs को हाइब्रिड सिस्टम में अन्य उपकरणों के साथ सफलतापूर्वक संयोजित किया गया है, और, हमारी राय में, वे कंप्यूटिंग पदानुक्रम में अपना सही स्थान ढूंढना शुरू कर रहे हैं।

इसीलिए हमने 22 जनवरी को सैन जोस में नेक्स्ट एफपीजीए प्लेटफॉर्म सम्मेलन का आयोजन किया। स्वाभाविक रूप से, दुनिया में मुख्य एफपीजीए आपूर्तिकर्ताओं में से एक और इस क्षेत्र में अग्रणी Xilinx है। Xilinx के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, इवो बोल्सेंस ने सम्मेलन में बात की और आज हमें अपने विचार दिए कि कैसे Xilinx डेटा केंद्रों के लिए परिवर्तनशील कंप्यूटिंग सिस्टम बनाने में मदद कर रहा है।

एक विषम डेटा सेंटर के साथ आने में सिस्टम आर्किटेक्ट और प्रोग्रामर को बहुत समय लगा, जिसमें विभिन्न प्रकार की कंप्यूटर शक्ति होगी जो कंप्यूटिंग, स्टोरेज और नेटवर्किंग में समस्याओं का समाधान करेगी। यह इस तथ्य के कारण आवश्यक प्रतीत होता है कि विभिन्न सीएमओएस उपकरणों का उपयोग करके मूर के नियम का पालन करना कठिन होता जा रहा है। अभी के लिए, हमारी भाषा अभी भी सीपीयू-केंद्रित है, और हम अभी भी "एप्लिकेशन एक्सेलेरेशन" के बारे में बात करते हैं, जिसका अर्थ है कि अकेले सीपीयू पर जो किया जा सकता है उससे बेहतर प्रोग्राम चलाना। समय के साथ, डेटा केंद्र कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा भंडारण और प्रोटोकॉल का संग्रह बन जाएंगे जो सब कुछ एक साथ जोड़ते हैं, और हम "कंप्यूटिंग" और "एप्लिकेशन" जैसे शब्दों पर लौट आएंगे। हाइब्रिड कंप्यूटिंग डेस्कटॉप या वर्चुअल मशीनों पर चलने वाली आज की क्लाउड सेवाओं की तरह सामान्य हो जाएगी, और कुछ बिंदु पर हम यह वर्णन करने के लिए बस "कंप्यूटिंग" शब्द का उपयोग करेंगे कि वे कैसे काम करते हैं। कुछ बिंदु पर - और यह संभावना है कि एफपीजीए इस युग की शुरूआत में मदद करेंगे - हम इसे फिर से डेटा प्रोसेसिंग कहेंगे।

डेटा केंद्रों में एफपीजीए को अपनाने के लिए मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता होगी। "आज के अनुप्रयोगों को तेज़ करने के तरीकों के बारे में सोचते समय, आपको बुनियादी बातों पर ध्यान देना होगा कि वे कैसे चलते हैं, किन संसाधनों का उपयोग किया जाता है, समय कहाँ खर्च किया जाता है," बोल्सेंस बताते हैं। – आपको उस सामान्य समस्या का अध्ययन करने की आवश्यकता है जिसे आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं। आज डेटा केंद्रों में चल रहे कई एप्लिकेशन बड़ी मात्रा में संसाधनों का उपभोग करते हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग को लें, जो बड़ी संख्या में कंप्यूटिंग नोड्स का उपयोग करती है। लेकिन जब हम त्वरण के बारे में बात करते हैं, तो हमें न केवल कंप्यूटिंग को तेज़ करने के बारे में, बल्कि बुनियादी ढांचे को तेज़ करने के बारे में भी सोचने की ज़रूरत है।

उदाहरण के लिए, जिस तरह के मशीन लर्निंग ऑपरेशंस का बोल्सेंस ने अभ्यास में अध्ययन किया है, उनमें लगभग 50% समय बिखरी हुई कंप्यूटिंग शक्ति के बीच डेटा को आगे और पीछे स्थानांतरित करने में खर्च होता है, और केवल शेष आधा समय गणनाओं पर खर्च होता है।

"यह वह जगह है जहां मुझे लगता है कि एफपीजीए मदद कर सकता है, क्योंकि हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एप्लिकेशन के कम्प्यूटेशनल और संचार दोनों पहलू अनुकूलित हैं। और हम इसे समग्र बुनियादी ढांचे के स्तर पर और चिप स्तर पर कर सकते हैं। यह FPGAs के महान लाभों में से एक है, जो आपको विशिष्ट एप्लिकेशन आवश्यकताओं के लिए संचार नेटवर्क बनाने की अनुमति देता है। एआई वर्कलोड में डेटा मूवमेंट के विशिष्ट पैटर्न के आधार पर, मुझे जटिल स्विच-आधारित आर्किटेक्चर की आवश्यकता नहीं दिखती है। आप बड़े डेटा प्रवाह के साथ एक नेटवर्क बना सकते हैं। यही बात तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण कार्यों पर भी लागू होती है - आप पैकेट आकार के साथ एक जाल नेटवर्क बना सकते हैं जो किसी विशिष्ट कार्य के अनुकूल हो। एफपीजीए का उपयोग करके, डेटा ट्रांसफर प्रोटोकॉल और सर्किट टोपोलॉजी को बहुत सटीक रूप से स्केल किया जा सकता है और एक विशिष्ट एप्लिकेशन के अनुरूप बनाया जा सकता है। और मशीन लर्निंग के मामले में, यह भी स्पष्ट है कि हमें डबल-प्रिसिजन फ़्लोटिंग पॉइंट नंबरों की आवश्यकता नहीं है, और हम इसे समायोजित भी कर सकते हैं।

एफपीजीए और सीपीयू या कस्टम एएसआईसी के बीच अंतर यह है कि बाद वाले को फैक्ट्री में प्रोग्राम किया जाता है, और उसके बाद आप गणना किए जा रहे डेटा के प्रकार या गणना किए जा रहे तत्वों, या डेटा की प्रकृति के बारे में अपना मन नहीं बदल सकते हैं। डिवाइस के माध्यम से प्रवाहित करें. यदि परिचालन स्थितियां बदलती हैं तो एफपीजीए आपको अपना मन बदलने की अनुमति देता है।

अतीत में, यह लाभ एक कीमत पर मिलता था, जब एफपीजीए प्रोग्रामिंग कमजोर दिल वालों के लिए नहीं थी। सी, सी++, या पायथन में सीपीयू-समानांतर अनुप्रयोगों को लिखने के लिए प्रोग्रामर द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल के साथ बेहतर ढंग से एकीकृत करने के लिए एफपीजीए कंपाइलरों को खोलने और एफपीजीए पर प्रक्रियाओं को गति देने वाले पुस्तकालयों को कुछ काम आउटसोर्स करने की आवश्यकता है। विटिस मशीन लर्निंग स्टैक यही करता है, जो पारंपरिक एआई मॉडल चलाने या वीडियो ट्रांसकोडिंग, वीडियो ऑब्जेक्ट पहचान और डेटा विश्लेषण जैसे कार्यों में एफपीजीए क्षमताओं को जोड़ने के लिए लाइब्रेरी के साथ, कैफ और टेन्सरफ्लो जैसे एमएल प्लेटफार्मों को सशक्त बनाता है।, वित्तीय जोखिम प्रबंधन और कोई तीसरा -पार्टी पुस्तकालय.

यह अवधारणा एक दशक पहले लॉन्च किए गए एनवीडिया के सीयूडीए प्रोजेक्ट से बहुत अलग नहीं है, जो समानांतर कंप्यूटिंग को जीपीयू एक्सेलेरेटर, या एएमडी के आरओसीएम टूलकिट से, या इंटेल के वनएपीआई प्रोजेक्ट के वादे से ऑफलोड करता है, जो विभिन्न सीपीयू, जीपीयू और एफपीजीए पर चलना चाहिए।

एकमात्र सवाल यह है कि इन सभी उपकरणों को एक साथ कैसे जोड़ा जाएगा ताकि कोई भी व्यक्ति अपने विवेक से कंप्यूटिंग शक्तियों का एक सेट प्रोग्राम कर सके। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एफपीजीए किसी भी उपलब्ध सीपीयू की तुलना में अधिक जटिल, कहीं अधिक जटिल हो गए हैं। इनका निर्माण सबसे उन्नत विनिर्माण प्रक्रियाओं और सबसे आधुनिक चिप पैकेजिंग तकनीकों का उपयोग करके किया जाता है। और वे अपना स्थान ढूंढ लेंगे, क्योंकि अब हम समय, पैसा, ऊर्जा और बुद्धि बर्बाद नहीं कर सकते - ये सभी बहुत महंगे संसाधन हैं।

बोल्सेंस कहते हैं, "एफपीजीए तकनीकी लाभ प्रदान करते हैं।" - और यह केवल अनुकूलनशीलता और पुनर्विन्यास के बारे में सामान्य विज्ञापन नहीं है। सभी महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में - मशीन लर्निंग, ग्राफ़ विश्लेषण, हाई-स्पीड ट्रेडिंग, आदि। - उनके पास किसी विशिष्ट कार्य के लिए न केवल डेटा वितरण पथ, बल्कि मेमोरी आर्किटेक्चर को भी अनुकूलित करने की क्षमता है - जिस तरह से चिप के भीतर डेटा चलता है। FPGAs में अन्य उपकरणों की तुलना में बहुत अधिक मेमोरी निर्मित होती है। यह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए कि यदि कोई कार्य एक एफपीजीए में फिट नहीं होता है, तो आप इसे कई सीपीयू या जीपीयू में कार्यों को स्केल करते समय आने वाले नुकसान का सामना किए बिना कई चिप्स में स्केल कर सकते हैं।

स्रोत: www.habr.com