{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/neizbezhnost-proniknoveniya-fpga-v-data-tsentry","title":{"rendered":"A inevitabilidade da penetra\u00e7\u00e3o de FPGA nos data centers","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"A
\nN\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio ser um desenvolvedor de chips para programar para FPGA, assim como n\u00e3o \u00e9 preciso ser um programador em C++ para escrever c\u00f3digo em Java. No entanto, em ambos os casos, isso provavelmente ser\u00e1 \u00fatil.<\/p>\n

O objetivo da comercializa\u00e7\u00e3o de ambas as tecnologias, Java e FPGA, \u00e9 refutar a \u00faltima afirma\u00e7\u00e3o. Boas not\u00edcias para FPGA \u2013 usando os n\u00edveis apropriados de abstra\u00e7\u00e3o e um conjunto de ferramentas nos \u00faltimos 35 anos, desde que o dispositivo l\u00f3gico program\u00e1vel foi inventado, criar algoritmos e fluxos de dados para FPGA em vez de CPU, DSP, GPU ou qualquer outra forma de ASIC especial est\u00e1 se tornando cada vez mais f\u00e1cil.<\/p>\n

A surpreendente relev\u00e2ncia de sua cria\u00e7\u00e3o se manifesta no fato de que, exatamente quando as CPUs j\u00e1 n\u00e3o podiam ser o \u00fanico m\u00f3dulo computacional. de data centers<\/a> para executar uma variedade de tarefas \u2013 por v\u00e1rias raz\u00f5es \u2013 os FPGA alcan\u00e7aram sua efici\u00eancia, oferecendo alta capacidade de resposta, baixa lat\u00eancia, capacidades de rede e mem\u00f3ria \u2013 as diversas capacidades computacionais dos modernos SoC FPGA, que representam praticamente sistemas computacionais completos. No entanto, os FPGA se encaixam bem com outros dispositivos em sistemas h\u00edbridos, e acreditamos que eles est\u00e3o apenas come\u00e7ando a encontrar seu lugar leg\u00edtimo na hierarquia da computa\u00e7\u00e3o.
\n<\/a><\/noindex>
\nPor isso organizamos a confer\u00eancia The Next FPGA Platform em San Jose no dia 22 de janeiro. Naturalmente, uma das principais fornecedoras de FPGA no mundo e pioneira nessa \u00e1rea \u00e9 a empresa Xilinx. Ivo Bolsens, vice-presidente s\u00eanior e diretor t\u00e9cnico da Xilinx, apresentou-se na confer\u00eancia e compartilhou seus pensamentos sobre como a Xilinx est\u00e1 ajudando a criar sistemas computacionais adapt\u00e1veis para data centers.<\/p>\n

Os arquitetos de sistemas e programadores levaram tempo para chegar a um data center heterog\u00eaneo, que incorpora diferentes tipos de capacidades computacionais para resolver tarefas de c\u00e1lculo, armazenamento e organiza\u00e7\u00e3o de redes. Isso parece ser necess\u00e1rio devido \u00e0 dificuldade crescente em acompanhar a Lei de Moore usando diferentes CMOS. Enquanto nossa linguagem ainda est\u00e1 centrada na CPU e continuamos a falar em \"otimiza\u00e7\u00e3o de aplicativos\", referindo-nos \u00e0 melhoria do desempenho dos programas em compara\u00e7\u00e3o com o que pode ser realizado apenas com CPUs. Com o tempo, os data centers se transformar\u00e3o em conjuntos de capacidades computacionais, armazenamento de dados e protocolos que conectam tudo isso, e voltaremos a termos como \"c\u00e1lculo\" e \"aplicativos\". C\u00e1lculos h\u00edbridos se tornar\u00e3o t\u00e3o normais quanto os servi\u00e7os \"de nuvem\" de hoje, que operam com base em comuns ou m\u00e1quinas virtuais<\/a>, e em algum momento usaremos simplesmente a palavra \"c\u00e1lculo\" para descrever seu funcionamento. Em algum momento \u2014 e, provavelmente, a chegada desta era ser\u00e1 ativamente impulsionada por FPGA \u2014 chamaremos isso novamente de processamento de dados.<\/p>\n

Para a introdu\u00e7\u00e3o de FPGA em data centers, ser\u00e1 necess\u00e1rio mudar a maneira de pensar. \"Ao considerar maneiras de acelerar os aplicativos de hoje, \u00e9 necess\u00e1rio voltar \u00e0s origens de como eles s\u00e3o executados, quais recursos s\u00e3o utilizados, onde o tempo \u00e9 gasto\", explica Bolsens. \"\u00c9 preciso estudar o problema geral que voc\u00ea est\u00e1 tentando resolver. Muitos aplicativos que operam em data centers hoje se escalam, consumindo uma enorme quantidade de recursos. Vamos tomar, por exemplo, o aprendizado de m\u00e1quina, que utiliza uma enorme quantidade de n\u00f3s computacionais. Mas ao falar em acelera\u00e7\u00e3o, devemos pensar n\u00e3o s\u00f3 na acelera\u00e7\u00e3o dos c\u00e1lculos, mas tamb\u00e9m na acelera\u00e7\u00e3o da infraestrutura.\"<\/p>\n

Por exemplo, nas opera\u00e7\u00f5es relacionadas ao aprendizado de m\u00e1quina que Bolsens estudou na pr\u00e1tica, cerca de 50% do tempo \u00e9 gasto na transmiss\u00e3o de dados para frente e para tr\u00e1s entre capacidades computacionais distribu\u00eddas, e apenas a metade restante do tempo \u00e9 dedicada aos pr\u00f3prios c\u00e1lculos.<\/p>\n

\u00ab\u00c9 aqui que o FPGA pode realmente ajudar, pois podemos otimizar tanto os aspectos computacionais quanto os aspectos de transmiss\u00e3o de dados para a aplica\u00e7\u00e3o. E podemos fazer isso tanto a n\u00edvel de infraestrutura geral, quanto a n\u00edvel de chip. Esta \u00e9 uma das grandes vantagens do FPGA, permitindo a cria\u00e7\u00e3o de redes de comunica\u00e7\u00e3o adaptadas \u00e0s necessidades espec\u00edficas da aplica\u00e7\u00e3o. Observando os padr\u00f5es t\u00edpicos de movimenta\u00e7\u00e3o de dados em tarefas relacionadas \u00e0 intelig\u00eancia artificial, n\u00e3o vejo a necessidade de uma arquitetura complexa baseada em switches. \u00c9 poss\u00edvel construir uma rede com um grande fluxo de dados. O mesmo vale para as tarefas de treinamento de redes neurais \u2013 pode-se construir uma rede em malha com tamanhos de pacotes que se ajustam \u00e0 tarefa espec\u00edfica. Com o uso de FPAG, \u00e9 poss\u00edvel escalonar e ajustar com precis\u00e3o os protocolos de transmiss\u00e3o de dados e a topologia do circuito para a aplica\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. E no caso de aprendizado de m\u00e1quina, tamb\u00e9m \u00e9 claro que n\u00e3o precisamos de n\u00fameros de ponto flutuante de dupla precis\u00e3o, e isso tamb\u00e9m podemos ajustar.\u201d<\/p>\n

A diferen\u00e7a entre FPGA e CPU ou ASIC especializado \u00e9 que os \u00faltimos s\u00e3o programados na fabrica\u00e7\u00e3o, e depois disso voc\u00ea n\u00e3o pode mudar a forma como os dados s\u00e3o calculados ou os elementos calculados, nem a natureza do fluxo de dados que passa pelo dispositivo. Os FPGAs permitem que voc\u00ea reavalie se as condi\u00e7\u00f5es de opera\u00e7\u00e3o mudarem.<\/p>\n

No passado, essa vantagem era cara, pois programar para FPGA n\u00e3o era para os fracos de esp\u00edrito. \u00c9 necess\u00e1rio abrir compiladores para FPGA para que eles se integrem melhor com as ferramentas utilizadas pelos programadores para criar aplica\u00e7\u00f5es de computa\u00e7\u00e3o paralela para CPU em linguagens C, C++ ou Python, e delegar parte do trabalho a bibliotecas que aceleram procedimentos em FPGA. \u00c9 exatamente isso que a pilha de aprendizado de m\u00e1quina Vitis faz, que d\u00e1 suporte a plataformas de aprendizado de m\u00e1quina como Caffe e TensorFlow, e possui bibliotecas para executar modelos de IA convencionais ou adicionar capacidades de FPGA a tarefas como transcodifica\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo, reconhecimento de objetos em v\u00eddeo, an\u00e1lise de dados, gerenciamento de riscos financeiros e qualquer biblioteca de terceiros.<\/p>\n

Este conceito n\u00e3o difere muito do projeto CUDA da Nvidia, lan\u00e7ado h\u00e1 dez anos, que transfere computa\u00e7\u00f5es paralelas para aceleradores GPU, ou do conjunto de ferramentas ROCm da AMD, ou das promessas do projeto OneAPI da Intel, que deve operar em diferentes CPU, GPU e FPGA.<\/p>\n

A quest\u00e3o \u00e9 como todas essas ferramentas se conectar\u00e3o para que qualquer pessoa possa programar um conjunto de capacidades computacionais \u00e0 sua maneira. Isso \u00e9 importante porque os FPGA se tornaram mais complexos do que qualquer um dos CPU existentes. Eles s\u00e3o fabricados com processos tecnol\u00f3gicos de ponta e com as tecnologias de embalagem de chip mais modernas. E eles encontrar\u00e3o seu nicho, pois j\u00e1 n\u00e3o podemos gastar tempo, dinheiro, energia e intelig\u00eancia de forma ociosa - todos esses s\u00e3o recursos muito valiosos.<\/p>\n

\"FPGA oferece vantagens tecnol\u00f3gicas\", diz Bolsens. \"E n\u00e3o \u00e9 apenas uma propaganda comum sobre adaptabilidade e reconfigurabilidade. Em todas as aplica\u00e7\u00f5es importantes - aprendizado de m\u00e1quina, an\u00e1lise de grafos, com\u00e9rcio de alta velocidade, etc. - eles t\u00eam a capacidade de adaptar n\u00e3o apenas o caminho de propaga\u00e7\u00e3o de dados \u00e0 tarefa espec\u00edfica, mas tamb\u00e9m a arquitetura de mem\u00f3ria - como os dados se movem dentro do chip. Al\u00e9m disso, os FPGA t\u00eam muito mais mem\u00f3ria embutida do que outros dispositivos. Tamb\u00e9m deve-se considerar que, se a tarefa n\u00e3o cabe em um \u00fanico FPGA, ela pode ser escalada para v\u00e1rios chips, sem enfrentar as desvantagens que surgem ao escalar tarefas para v\u00e1rias CPU ou GPU.\"
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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