賽靈思挑戰CPU/GPU，FPGA為數據中心的主流應用加速

12月5日，賽靈思公司戰略與市場營銷高級副總裁Steve Glaser與賽靈思雲計算戰略市場開發總監Andy Walsh就賽靈思FPGA晶片在數據中心的主流應用與記者展示了座談。

Steve Glaser首先向大家介紹了賽靈思在數據中心業務里完成的一些里程碑事件。

包括與IBM、高通的聯手合作，也包括百度亞馬遜等超大型數據中心的成功應用，同時還包括賽靈思為加速FPGA在「超七大」數據中心中的主流應用而不斷推出的產品、工具，以及在行業統一標準方面的先鋒地位。

Andy Walsh則向我們具體介紹了SC2016 全球超算大會上賽靈思重磅推出的可重配置加速堆棧（ Reconfigurable Acceleration Stack ）， 通過一系列的數據展示了這一堆棧對加速賽靈思FPGA 在超大規模數據中心中主流應用重要意義。

賽靈思FPGA在數據中心的典型應用

通過Andy walsh的介紹我們可以了解，全球七大超大規模數據中心公司中，已經有多家開始採用賽靈思的FPGA產品。

在百度，賽靈思FPGA被運用到機器學習和一些汽車方面的應用之中，賽靈思FPGA的資源池化能力，協助百度將序列數據的分析能力提升到以前的10倍。

在微軟，在數據中心的每個伺服器節點都將進行FPGA的部署，用來加速網絡，數據加密以及進行流量負載均衡。

上個月，亞馬遜也宣布了採用賽靈思FPGA的F1計算實例，滿足用戶在數據分析、視頻、安防、機器學習方面的應用需求。

還有一些走在科技前沿的小型企業，例如深鑒科技，也在通過運用賽靈思FPGA產品，使得機器學習推斷效率得到最大的提高，完善神經系統模型的訓練，加速低精度數據的精準分析。

賽靈思FPGA的技術優勢

機器學習、數據分析、視頻處理、存儲壓縮以及虛擬網絡數據傳輸，這是超大規模數據中心客戶最關心的幾個重要工作負載，也是通過FPGA可以加速完成的典型工作負載。

通過賽靈思所提供的相同單位功耗下賽靈思FPGA與伺服器CPU性能對比中可以了解。

在相同功耗下，賽靈思FPGA的機器學習處理能力是CPU的11倍、數據分析SQL查詢能力是CPU的33倍、視頻轉碼和存儲壓縮能力可以達到40倍，雲計算數據中心中最重要的虛擬網絡數據傳輸能力也可以達到CPU處理性能的23倍。

光用數字對比，效果並不明顯，在接下來的介紹中，Andy Walsh具體對比了在加速機器學習和數據分析時相同性能的至強CPU與池化FPGA產品的成本、功耗與空間對比。

賽靈思提供的數據顯示，一台採用雙路至強CPU、16個池化FPGA的伺服器所提供的加速機器學習和數據分析處理能力，需要24台雙路至強伺服器才能進行滿足。

FPGA與至強伺服器的系統成本為1:10、功耗為1:12、機架空間占用為1:12。

綜合對比下，賽靈思的池化FPGA產品的使用成本僅是雙路至強伺服器的1/10。

FPGA將加速數據中心硬體架構變革

目前數據中心的硬體架構還是以x86 至強伺服器為主體。

做為一款通用型處理晶片，x86的適用性方面依占據無可比擬的技術優勢。

但是在當前雲計算軟體定義技術的衝擊下，x86架構在機器學習、數據分析、視頻處理、存儲壓縮以及虛擬網絡數據傳輸中的處理性能問題開始凸顯。

由此產生了投入成本過高、運營維護龐雜以及橫向擴展無力等一系列問題。

因此，在數據中心中開始探索採用GPU、FPGA等產品來協助高性能運算、視頻處理、虛擬網絡傳輸等應用的技術實施。

賽靈思正是把握了這種技術動向，推出可重配置加速堆棧方案，可以幫助全球最大的雲端服務供應商們快速開發和部署加速平台。

專門針對雲級應用而設計的基於FPGA的賽靈思可重配置加速堆棧，包括庫、框架集成、開發板並支持OpenStack。

通過賽靈思FPGA，該可重配置加速堆棧方案提供了業界最高的計算效率：比x86伺服器CPU高出40倍；比競爭型FPGA方案高出6倍。

此外，賽靈思還正在致力於FPGA產品的通用性和普及性方面的工作。

多年來，阻礙賽靈思FPGA廣泛應用的最大障礙就是只有硬體工程師才能實現的硬體語言編程模式，把占據80%以上的軟體和系統級工程師擋在了門外。

賽靈思通過推出SDx軟體定義的設計環境系列，為來自不同應用領域的大量的軟體和系統級工程師打開了硬體創新的大門。

據介紹，目前 SDx產品庫目前已經積累了一千多個產品應用，這些產品在使用時，已經無需經過深層次的FPGA開發或硬體編程即可應用。

所以在數據中心和雲計算這樣的領域，賽靈思FPGA可以通過合適的庫、合適的openstack環境來支持高層次的框架，這些應用的開發人員就不需要FPGA方面的專業知識。

並且在嵌入式市場，賽靈思FPGA可以支持C/C++軟體定義的開發環境。

預計在今後五年時間內，賽靈思的用戶數量將是現在的5倍（從50000到250000），而且主要是軟體和系統工程師，而不是像過去那樣主要是FPGA和硬體工程師。

FPGA的應用普及程度和應用困難度也都會顯著的降低，相信到時候，數據中心由x86一統天下的硬體架構格局也會因此而發生重大改變。