雲升級｜亞馬遜微軟BAT為何同時爭相炫耀FPGA？

阿里雲、騰訊雲在幾天前扎堆推出了FPGA雲服務。

而百度呢，2015年獲得百度最高獎的「仙童」項目正是FPGA團隊，甚至早在2012年百度就開始招聘FPGA工程師。

那麼美國的情況如何呢？可以說就FPGA用於數據中心，尤其是雲計算這種最新應用上，中國和美國幾乎同一起跑線。

去年Q4，亞馬遜AWS也剛剛推出FPGA雲服務EC2 F1。

同在Q4，微軟CEO納德拉也在去年Ignite技術大會上演示了FPGA加速機器翻譯，而且已經開始使用FPGA加速Bing 搜索和Azure雲計算。

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人工智慧催生FPGA數據中心應用

這些雲計算大廠緣何幾乎同時爭相炫耀FPGA？

其實，FPGA（現場可編程門陣列）受到雲數據中心的普遍關注，源於2015年英特爾有史以來最大一筆收購案——167億美元收購FPGA第二大企業Altera。

因為英特爾對未來五年數據中心格局的判斷是，2020年CPU+FPGA異構計算將占據云數據中心市場的1/3。

而FPGA領域的第一大企業賽靈思（Xilinx）則加入高通ARM陣營和IBM OpenPOWER陣營，從而形成CPU+FPGA異構計算的兩大對峙局面。

第二，雲計算甚至整個IT產業的未來競爭焦點已經落腳在了大數據和人工智慧。

機器學習應用CPU+GPU的異構計算模式一時成為標配，也使得GPU第一大企業英偉達（Nvidia）去年股價暴漲了4倍，成為華爾街的寵兒。

而對於超大型雲計算數據中心，CPU+FPGA異構計算的效率更高，應用更廣，大規模應用已箭在弦上。

第三，雲+人工智慧成為趨勢，全球七大數據中心爭相炫耀人工智慧和大數據的同時，大秀底層技術FPGA，甚至將FPGA作為雲服務也就水到渠成。

這七大數據中心企業是亞馬遜、微軟、谷歌、Facebook、阿里、騰訊、百度。

其中，除了Facebook外都提供雲計算服務；而從FPGA應用來看，除了谷歌在去年5月公布自有的機器學習晶片TPU之外（一種ASIC晶片），其他都採用了FPGA技術。

據公開材料顯示，其中，亞馬遜、百度和騰訊都已經採用了賽靈思的FPGA技術：

亞馬遜AWS的FPGA雲服務F1，每個F1實例計算池上可配置8個FPGA，應用於數據分析，視頻，安全，機器學習等應用；

百度的FPGA應用主要是用於自身的機器學習，也包括語音識別、自動駕駛等應用；

騰訊雲還為開發者提供FPGA IP商店——騰訊雲服務市場，IP開發者和IP提供商可以通過它為客戶提供FPGA IP和對應的測試程序。

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機器學習GPU和FPGA應用大不同

不過，同為異構計算，同是人工智慧熱點，GPU第一大企業英偉達股價去年翻了4倍，為什麼FPGA第一大企業賽靈思股價同期增長卻只有20%？

賽靈思全球戰略及市場營銷高級副總裁Steve Glaser的回答足以代表整個FPGA的趨勢：

第一，英偉達確實起步較早，而大規模數據中心FPGA的應用才剛剛開始，但從去年第四季度開始，各大雲數據中心FPGA的迅猛勢頭已經顯現。

第二，值得關注的是，就異構計算的主要應用機器學習來看，分為訓練和推斷兩個部分。

其中，訓練市場占整個機器學習市場的5%，其餘95%都是推斷市場。

Steve Glaser認為，GPU僅僅是關注機器學習的訓練市場，而推斷市場才是FPGA關注的領域，這恰恰是機器學習未來發展的重要組成部分。

第三，不僅機器學習，FPGA還可以適用於雲計算數據中心的多種主流應用。

為了更好的用戶體驗，比如賽靈思不久前就新推出了可重配置加速堆棧，為應用開發和平台設計者提供了快速開發和部署的堆棧，包括庫、框架集成以及附帶部署參考設計的開發板，使FPGA可以更為靈活高效地應用於數據分析、視頻轉碼、網絡加速等更多數據中心的典型工作負載，且也更適於數據中心特色的池化部署。

另一方面，FPGA的應用非常廣泛，已經從最初的通信領域擴展到消費電子、汽車電子、工業控制、測試測量等領域，最新應用除了雲計算數據中心外，還包括嵌入式視覺、工業物聯網、5G網絡。

這也意味著對於賽靈思，數據中心市場僅是FPGA應用中最有潛力的一個新興市場。

當然從雲計算數據中心市場來看，這些新的工作負載使得數據中心晶片應用多樣化，不再是CPU一家獨大的市場，從而為晶片市場帶來創新活力，也為上層人工智慧等創新應用帶來技術上質的飛躍，更為雲計算企業2017年乃至今後的競爭升級增加了關鍵的砝碼。

翔snowman 原創出品

科技茱比莉

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