{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry","title":{"rendered":"L'inevitabilit\u00e0 della penetrazione delle FPGA nei data center","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"L'inevitabilit\u00e0
\nNon \u00e8 necessario essere uno sviluppatore di chip per programmare per FPGA, cos\u00ec come non \u00e8 necessario essere un programmatore C++ per scrivere codice in Java. Tuttavia, in entrambi i casi, probabilmente non sar\u00e0 superfluo.<\/p>\n

L'obiettivo della commercializzazione di entrambe le tecnologie, Java e FPGA, \u00e8 di confutare l'ultima affermazione. Le buone notizie per FPGA \u2013 utilizzando i giusti livelli di astrazione e set di strumenti negli ultimi 35 anni, da quando \u00e8 stato inventato il dispositivo logico programmabile, creare algoritmi e flussi di dati per FPGA invece che per CPU, DSP, GPU o qualsiasi altra forma di ASIC specializzati diventa sempre pi\u00f9 facile.<\/p>\n

La tempistica straordinaria della loro creazione si manifesta nel fatto che proprio quando le CPU non potevano pi\u00f9 rimanere l'unico modulo di calcolo di data center<\/a> per svolgere molteplici compiti \u2013 per le ragioni pi\u00f9 varie \u2013 le FPGA hanno raggiunto la loro efficacia, offrendo alta velocit\u00e0, bassa latenza, capacit\u00e0 di rete e memoria \u2013 le capacit\u00e0 computazionali eterogenee dei moderni SoC FPGA, che rappresentano praticamente sistemi computazionali completi. Tuttavia, le FPGA si integrano bene anche con altri dispositivi in sistemi ibridi e, secondo noi, stanno appena iniziando a trovare il loro legittimo posto nella gerarchia del calcolo.
\n<\/a><\/noindex>
\nPer questo motivo, abbiamo organizzato la conferenza The Next FPGA Platform a San Jose il 22 gennaio. Naturalmente, uno dei principali fornitori di FPGA al mondo e pioniere in questo settore \u00e8 l'azienda Xilinx. Ivo Bolsens, vicepresidente senior e CTO di Xilinx, ha partecipato alla conferenza con una presentazione e ci ha parlato dei suoi pensieri odierni su come Xilinx sta aiutando a creare sistemi di calcolo modificabili per i data center.<\/p>\n

Gli architetti di sistema e i programmatori hanno impiegato abbastanza tempo per arrivare a un data center eterogeneo, in cui saranno presentate risorse computazionali di vario tipo, per affrontare compiti di calcolo, archiviazione e organizzazione delle reti. Questo sembra necessario in considerazione del fatto che seguire la legge di Moore utilizzando vari CMOS diventa sempre pi\u00f9 difficile. Finch\u00e9 il nostro linguaggio \u00e8 ancora legato alla CPU, e parliamo ancora di \"accelerazione delle applicazioni\", intendendo il miglioramento delle prestazioni dei programmi rispetto a ci\u00f2 che si pu\u00f2 fare solo con le CPU. Dopo un po', i data center si trasformeranno in insiemi di potenze computazionali, archiviazione dati e protocolli che uniscono tutto, e torneremo a termini come \"calcoli\" e \"applicazioni\". I calcoli ibridi diventeranno una norma come i servizi \"cloud\" odierni, basati su normali macchine virtuali<\/a>, e a un certo punto useremo semplicemente la parola \"calcoli\" per descrivere il loro funzionamento. A un certo punto \u2013 e probabilmente l'arrivo di quest'era sar\u00e0 attivamente facilitato dalle FPGA \u2013 torneremo a chiamarlo elaborazione dei dati.<\/p>\n

Per integrare le FPGA nei data center sar\u00e0 necessario cambiare modo di pensare. \"Pensando ai modi per accelerare le applicazioni di oggi, bisogna scavare alle radici di come vengono eseguite, quali risorse vengono utilizzate, a cosa viene dedicato del tempo,\" spiega Bolsens. \"Bisogna studiare il problema generale che si sta cercando di risolvere. Molte applicazioni che operano nei data center oggi sono scalabili, catturando un gran numero di risorse. Prendiamo, ad esempio, l'apprendimento automatico, che utilizza un'enorme quantit\u00e0 di nodi computazionali. Ma parlando di accelerazione, bisogna pensare non solo all'accelerazione dei calcoli, ma anche all'accelerazione dell'infrastruttura.\"<\/p>\n

Ad esempio, nelle operazioni legate all'apprendimento automatico che Bolsens ha studiato in pratica, circa il 50% del tempo viene speso per trasferire dati avanti e indietro tra potenze computazionali disperse, e solo la restante met\u00e0 del tempo viene utilizzata per i calcoli stessi.<\/p>\n

\u00ab\u00c8 proprio qui, mi sembra, che gli FPGA possono fare la differenza, poich\u00e9 possiamo ottimizzare sia gli aspetti computazionali che quelli di trasmissione dei dati per l'applicazione. E possiamo farlo sia a livello di infrastruttura generale che a livello di chip. Questo \u00e8 uno dei grandi vantaggi degli FPGA, che consentono di creare reti di comunicazione su misura per le esigenze specifiche dell'applicazione. Osservando i modelli tipici di movimento dei dati in compiti legati all'intelligenza artificiale, non vedo la necessit\u00e0 di un'architettura complessa basata su switch. Si pu\u00f2 costruire una rete con un flusso di dati elevato. Lo stesso vale per i compiti di addestramento delle reti neurali: si pu\u00f2 costruire una rete a celle con dimensioni dei pacchetti che si adattano al compito specifico. Utilizzando FPGA, \u00e8 possibile scalare e adattare con grande precisione i protocolli di trasmissione dei dati e la topologia del circuito per un'applicazione specifica. Inoltre, nel caso del machine learning, \u00e8 chiaro che non abbiamo bisogno di numeri in virgola mobile a doppia precisione e anche questo possiamo adattarlo\u00bb.<\/p>\n

La differenza tra FPGA e CPU o ASIC specializzati \u00e8 che questi ultimi vengono programmati durante la produzione, e dopo non \u00e8 pi\u00f9 possibile cambiare idea riguardo ai tipi di dati da calcolare o agli elementi da calcolare, o riguardo alla natura del flusso di dati che attraversa il dispositivo. Gli FPGA ti consentono di ripensare se cambiano le condizioni operative.<\/p>\n

In passato, questo vantaggio aveva un costo elevato, poich\u00e9 la programmazione per FPGA non era per i deboli di spirito. Era necessario aprire i compilatori per FPGA affinch\u00e9 si integrassero meglio con gli strumenti utilizzati dai programmatori per creare applicazioni di calcolo parallelo per CPU in linguaggi come C, C++ o Python, e delegare parte del lavoro alle librerie che accelerano le procedure su FPGA. Questo \u00e8 esattamente ci\u00f2 che fa il framework per il machine learning Vitis, alla base di piattaforme di ML come Caffe e TensorFlow, e che ha librerie per eseguire modelli di IA standard o per aggiungere capacit\u00e0 FPGA a compiti come la transcodifica video, il riconoscimento di oggetti nei video, l'analisi dei dati, la gestione dei rischi finanziari e qualsiasi libreria di terze parti.<\/p>\n

Questo concetto non \u00e8 molto diverso dal progetto CUDA di Nvidia, lanciato dieci anni fa, che trasferisce i calcoli paralleli ai processori GPU, o dal set di strumenti ROCm di AMD, o dalle promesse del progetto OneAPI di Intel, che dovrebbe funzionare su varie CPU, GPU e FPGA.<\/p>\n

La questione \u00e8 solo come questi strumenti saranno collegati insieme, affinch\u00e9 chiunque possa programmare un insieme di capacit\u00e0 computazionali a proprio piacimento. Questo \u00e8 importante perch\u00e9 le FPGA sono diventate pi\u00f9 complesse, molto pi\u00f9 complesse di qualsiasi CPU esistente. Sono prodotte con i processi tecnologici pi\u00f9 avanzati e con le tecnologie di packaging dei chip pi\u00f9 moderne. E troveranno il loro spazio, poich\u00e9 non possiamo pi\u00f9 permetterci di perdere tempo, denaro, energia e intelligenza: tutte queste sono risorse troppo preziose.<\/p>\n

\u00abLe FPGA offrono vantaggi tecnologici\u00bb, afferma Bolzens. \u00abE non si tratta solo di pubblicit\u00e0 riguardo alla loro adattabilit\u00e0 e riconfigurabilit\u00e0. In tutte le applicazioni critiche \u2013 come il machine learning, l'analisi dei grafi, il trading ad alta velocit\u00e0, ecc. \u2013 esse hanno la capacit\u00e0 di adattare non solo il percorso di propagazione dei dati, ma anche l'architettura della memoria: cio\u00e8, come i dati si muovono all'interno del chip. Inoltre, le FPGA hanno integrato molta pi\u00f9 memoria rispetto ad altri dispositivi. Va anche considerato che, se un compito non pu\u00f2 essere gestito da una singola FPGA, \u00e8 possibile scalare su pi\u00f9 chip, senza affrontare gli svantaggi che si incontrano quando si scalano i compiti su pi\u00f9 CPU o GPU.\u00bb
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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