توهان کي FPGAs لاءِ پروگرام ڪرڻ لاءِ چپ ڊيزائنر ٿيڻ جي ضرورت ناهي، جيئن توهان کي جاوا ۾ ڪوڊ لکڻ لاءِ C++ پروگرامر ٿيڻ جي ضرورت ناهي. بهرحال، ٻنهي صورتن ۾ اهو شايد مفيد ٿيندو.
جاوا ۽ FPGA ٽيڪنالاجي ٻنهي کي تجارتي ڪرڻ جو مقصد بعد ۾ دعوي کي غلط ثابت ڪرڻ آهي. FPGAs لاءِ خوشخبري - صحيح تجريدي پرت ۽ ٽول سيٽ استعمال ڪندي، گذريل 35 سالن ۾ پروگراميبل منطق ڊيوائس جي ايجاد کان وٺي، سي پي يوز، ڊي ايس پيز، جي پي يوز يا ڪسٽم ASICs جي ڪنهن ٻئي شڪل جي بدران FPGAs لاءِ الگورتھم ۽ ڊيٽا فلوز ٺاهي وئي آهي. وڌيڪ عام. آسان.
انهن جي تخليق جي حيرت انگيز وقتائتي حقيقت اها آهي ته جڏهن سي پي يوز هاڻي ڊيٽا سينٽرن جو واحد ڪمپيوٽنگ ماڊل نه رهي سگهيا آهن ڪيترن ئي ڪمن کي انجام ڏيڻ لاءِ - مختلف سببن جي ڪري - FPGAs پنهنجو اثر حاصل ڪيو ، پيش ڪرڻ جي رفتار ، گهٽ ويڪرائي ، نيٽ ورڪنگ صلاحيتون. ۽ ياداشت - جديد FPGA SoCs جي متفاوت ڪمپيوٽنگ صلاحيتون، جيڪي لڳ ڀڳ مڪمل ڪمپيوٽنگ سسٽم آهن. جڏهن ته، FPGAs پڻ ڪاميابيء سان ٻين ڊوائيسز سان گڏ هائبرڊ سسٽم ۾، ۽، اسان جي راء ۾، اهي صرف شروع ڪري رهيا آهن انهن جي صحيح جڳهه کي ڪمپيوٽنگ جي جوڙجڪ ۾.
ان ڪري اسان 22 جنوري تي سين جوز ۾ ايندڙ FPGA پليٽ فارم ڪانفرنس منعقد ڪئي. قدرتي طور تي، دنيا جي مکيه FPGA سپلائرز مان هڪ آهي ۽ هن علائقي ۾ هڪ پائيدار آهي Xilinx. Ivo Bolsens، سينئر نائب صدر ۽ Xilinx تي چيف ٽيڪنالاجي آفيسر، ڪانفرنس ۾ ڳالهايو ۽ اڄ اسان کي پنهنجا خيال ڏنائين ته ڪيئن Xilinx ڊيٽا سينٽرن لاء تبديل ٿيندڙ ڪمپيوٽنگ سسٽم ٺاهڻ ۾ مدد ڪري رهيو آهي.
اهو سسٽم آرڪيٽيڪٽس ۽ پروگرامرز کي تمام گهڻو وقت وٺندو آهي هڪ متفاوت ڊيٽا سينٽر سان گڏ، جنهن ۾ ڪمپيوٽر پاور جي مختلف قسمن جي خاصيت هوندي جيڪا ڪمپيوٽنگ، اسٽوريج ۽ نيٽ ورڪنگ ۾ مسئلا حل ڪري ٿي. اهو ضروري لڳي ٿو حقيقت جي ڪري ته اهو مختلف CMOS ڊوائيسز استعمال ڪندي مور جي قانون جي پيروي ڪرڻ ڏکيو ٿي رهيو آهي. هينئر تائين، اسان جي ٻولي اڃا تائين CPU-سينٽرڪ آهي، ۽ اسان اڃا تائين ”ايپليڪيشن ايڪسلريشن“ جي باري ۾ ڳالهايون ٿا، مطلب ته پروگرامن کي هلائڻ کان وڌيڪ بهتر آهي جيڪو اڪيلو CPUs تي ڪري سگهجي ٿو. وقت گذرڻ سان گڏ، ڊيٽا سينٽر ڪمپيوٽنگ پاور، ڊيٽا اسٽوريج، ۽ پروٽوڪولن جو مجموعو بڻجي ويندا جيڪي هر شيءِ کي پاڻ ۾ ڳنڍيندا آهن، ۽ اسين ”ڪمپيوٽنگ“ ۽ ”ايپليڪيشن“ جهڙن اصطلاحن ڏانهن موٽنداسين. هائبرڊ ڪمپيوٽنگ عام ٿي ويندي جيئن اڄ ڪلائوڊ سروسز ڊيسڪ ٽاپ يا ورچوئل مشينن تي هلن ٿيون، ۽ ڪنهن نقطي تي اسان صرف لفظ ”ڪمپيوٽنگ“ استعمال ڪنداسين بيان ڪرڻ لاءِ ته اهي ڪيئن ڪم ڪن ٿيون. ڪجهه نقطي تي - ۽ اهو ممڪن آهي ته FPGAs هن دور ۾ شروع ڪرڻ ۾ مدد ڪندا - اسان ان کي ٻيهر ڊيٽا پروسيسنگ سڏينداسين.
ڊيٽا سينٽرن ۾ FPGAs کي اپنائڻ جي ضرورت پوندي ذهنيت ۾ تبديلي. "جڏهن اڄ جي ايپليڪيشنن کي تيز ڪرڻ جي طريقن بابت سوچيو، توهان کي بنيادي طور تي حاصل ڪرڻو پوندو ته اهي ڪيئن هلن ٿا، ڪهڙا وسيلا استعمال ڪيا وڃن ٿا، وقت ڪٿي خرچ ڪيو وڃي ٿو،" بولسن وضاحت ڪري ٿو. - توهان کي عام مسئلي جو مطالعو ڪرڻ جي ضرورت آهي جنهن کي توهان حل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهيو. ڊيٽا سينٽرن ۾ هلندڙ ڪيتريون ئي ايپليڪيشنون اڄ پيماني تي وسيلن جي وڏي مقدار کي استعمال ڪرڻ لاء. مشين سکيا وٺو، مثال طور، جيڪو ڪمپيوٽنگ نوڊس جو وڏو تعداد استعمال ڪري ٿو. پر جڏهن اسان رفتار جي باري ۾ ڳالهايون ٿا، اسان کي نه رڳو ڪمپيوٽنگ کي تيز ڪرڻ بابت، پر انفراسٽرڪچر کي تيز ڪرڻ بابت پڻ سوچڻ گهرجي.
مثال طور، مشين لرننگ آپريشنز جي قسم ۾ جن جو Bolsens عملي طور اڀياس ڪيو، تقريبن 50٪ وقت ڊيٽا کي منتقل ڪرڻ ۾ خرچ ڪيو ويندو آهي اڳتي ۽ پوئتي منتشر ڪمپيوٽنگ پاور جي وچ ۾، ۽ صرف باقي اڌ وقت جي حساب سان خرچ ڪيو ويندو آهي.
"هي اهو آهي جتي مان سمجهان ٿو FPGA مدد ڪري سگهي ٿو، ڇاڪاڻ ته اسان کي يقيني بڻائي سگهون ٿا ته ايپليڪيشن جا ڪمپيوٽيشنل ۽ مواصلاتي حصا بهتر آهن. ۽ اسان اهو ڪري سگهون ٿا مجموعي انفراسٽرڪچر جي سطح تي، ۽ چپ سطح تي. هي FPGAs جي وڏن فائدن مان هڪ آهي، جيڪو توهان کي مخصوص ايپليڪيشن جي ضرورتن لاءِ ڪميونيڪيشن نيٽ ورڪ ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو. AI ڪم لوڊ ۾ ڊيٽا جي حرڪت جي عام نمونن جي بنياد تي، مون کي ھڪڙي پيچيده سوئچ جي بنياد تي فن تعمير جي ضرورت نظر نٿي اچي. توھان ھڪڙي نيٽ ورڪ ٺاھي سگھوٿا ھڪڙي وڏي ڊيٽا جي وهڪري سان. ساڳيو ئي نيورل نيٽ ورڪ ٽريننگ جي ڪمن تي لاڳو ٿئي ٿو - توهان هڪ ميش نيٽ ورڪ ٺاهي سگهو ٿا پيڪٽ جي سائيز سان جيڪو هڪ مخصوص ڪم سان مطابقت رکي ٿو. هڪ FPGA استعمال ڪندي، ڊيٽا جي منتقلي پروٽوڪول ۽ سرڪٽ ٽوپولوجيز کي خاص طور تي ماپ ڪري سگهجي ٿو ۽ هڪ مخصوص ايپليڪيشن جي مطابق. ۽ مشين لرننگ جي صورت ۾، اهو پڻ واضح آهي ته اسان کي ڊبل-پريسيجن فلوٽنگ پوائنٽ نمبرن جي ضرورت ناهي، ۽ اسان ان کي به ترتيب ڏئي سگهون ٿا.
هڪ FPGA ۽ هڪ CPU يا ڪسٽم ASIC جي وچ ۾ فرق اهو آهي ته بعد ۾ فيڪٽري تي پروگرام ڪيا ويا آهن، ۽ ان کان پوء توهان هاڻي پنهنجي ذهن کي تبديل نه ڪري سگهو ٿا ڊيٽا جي قسمن جي حساب سان يا عناصر جي حساب سان، يا ڊيٽا جي نوعيت بابت. ڊوائيس ذريعي وهڻ. FPGAs توهان کي توهان جي ذهن کي تبديل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو جيڪڏهن آپريٽنگ حالتون تبديل ٿي وڃن.
ماضي ۾، هي فائدو هڪ قيمت تي آيو، جڏهن FPGA پروگرامنگ دل جي بيوقوف لاء نه هئي. ضرورت ان ڳالهه جي آهي ته FPGA ڪمپليرز کي کولڻ لاءِ اوزارن سان بهتر انضمام ڪرڻ لاءِ پروگرامر استعمال ڪن ٿا CPU-متوازي ايپليڪيشنون لکڻ لاءِ C, C++، يا Python، ۽ ڪجهه ڪم آئوٽ سورس ڪرڻ لاءِ لائبريرين ڏانهن جيڪي FPGAs تي طريقيڪار کي تيز ڪن ٿا. اهو ئي آهي جيڪو Vitis مشين لرننگ اسٽيڪ ڪري ٿو، ML پليٽ فارمز کي طاقت ڏيڻ جهڙوڪ ڪيفي ۽ ٽينسر فلو، لائبريرين سان گڏ روايتي AI ماڊل هلائڻ لاءِ يا FPGA صلاحيتن کي شامل ڪرڻ جهڙوڪ ڪمن ۾ وڊيو ٽرانسڪوڊنگ، وڊيو اعتراض جي سڃاڻپ، ۽ ڊيٽا جي تجزيي، مالي خطري جو انتظام ۽ ڪو ٽيون. - پارٽي لائبريريون.
اهو تصور Nvidia جي CUDA پروجيڪٽ کان گهڻو مختلف ناهي، جيڪو هڪ ڏهاڪي اڳ شروع ڪيو ويو هو، جيڪو GPU تيز ڪندڙ، يا AMD جي ROCm ٽول ڪٽ مان، يا Intel جي OneAPI منصوبي جي واعدي کان، جيڪو مختلف CPUs، GPUs ۽ FPGA تي هلڻ گهرجي.
صرف سوال اهو آهي ته اهي سڀئي اوزار هڪ ٻئي سان ڳنڍيل هوندا ته جيئن ڪو به ماڻهو پنهنجي صوابديد تي ڪمپيوٽنگ طاقتن جو هڪ سيٽ پروگرام ڪري سگهي. اهو ضروري آهي ڇاڪاڻ ته FPGAs وڌيڪ پيچيده ٿي چڪا آهن، ڪنهن به دستياب CPUs کان وڌيڪ پيچيده. اهي سڀ کان وڌيڪ ترقي يافته پيداوار جي عملن ۽ سڀ کان وڌيڪ جديد چپ پيڪنگنگ ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي ٺاهيا ويا آهن. ۽ اھي پنھنجي جڳھ کي ڳوليندا، ڇاڪاڻتہ اسين وڌيڪ وقت، پئسا، توانائي ۽ ذھن کي ضايع نٿا ڪري سگھون - اھي سڀ قيمتي وسيلا آھن.
"FPGAs پيش ڪن ٿا ٽيڪنالاجي فائدن،" Bolsens چوي ٿو. - ۽ اهو صرف عام اشتهارن جي موافقت ۽ ٻيهر ترتيب ڏيڻ بابت ناهي. سڀني اهم ايپليڪيشنن ۾ - مشين سکيا، گراف تجزيو، تيز رفتار واپار، وغيره. - انهن وٽ هڪ خاص ڪم کي ترتيب ڏيڻ جي صلاحيت آهي نه رڳو ڊيٽا جي ورڇ واري رستي، پر پڻ ميموري فن تعمير - ڪيئن ڊيٽا چپ جي اندر هلندي آهي. FPGAs انهن ۾ ٻين ڊوائيسز جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ ميموري ٺاهي وئي آهي. اهو پڻ ذهن ۾ رکڻ گهرجي ته جيڪڏهن ڪو ڪم هڪ FPGA ۾ نه ٿو اچي، ته توهان ان کي ڪيترن ئي چپس تي ماپ ڪري سگهو ٿا بغير ڪنهن نقصانن کي منهن ڏيڻ کان سواءِ جيڪي توهان جي انتظار ۾ آهن جڏهن ڪيترن ئي سي پي يوز يا GPUs ۾ ڪمن کي اسڪيل ڪرڻ.
جو ذريعو: www.habr.com