【自適應(yīng)計(jì)算在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用】連載二：工業(yè)類比CPU／GPU，ASIC和FPGA，誰(shuí)更適合機(jī)器人計(jì)算

作者： Víctor Mayoral-Vilches 和 Giulio Corradi，賽靈思公司

連載二：工業(yè)類比CPU／GPU，ASIC和FPGA，誰(shuí)更適合機(jī)器人計(jì)算

CPU 和通用 GPU （GPGPU） 是兩種廣泛使用的商業(yè)計(jì)算平臺(tái)，因?yàn)樗鼈兛捎眯愿咔揖哂型ㄓ眯?。這些計(jì)算技術(shù)的通用性，是機(jī)器人專家對(duì)其特別感興趣的原因。但是通用性的代價(jià)是：

1. 通用平臺(tái)的固定架構(gòu)難以適應(yīng)新的機(jī)器人場(chǎng)景。追加功能往往需要追加硬件，這也往往意味著要花時(shí)間對(duì)新的硬件進(jìn)行新的系統(tǒng)集成度。

2. 通用性必然導(dǎo)致其在時(shí)效上的缺陷，從而影響確定性形成（難以滿足嚴(yán)格的實(shí)時(shí)性要求）。

3. 其功耗通常比專用計(jì)算架構(gòu)（如 FPGA 或 ASIC）高一到兩個(gè)數(shù)量級(jí) （1）。

4. 其固定的、不具備靈活應(yīng)變能力的架構(gòu)，導(dǎo)致其對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅和惡意行為的抵御能力減弱。熔毀 （ Meltdown ） 或者幽靈 （ Spectre ） 等網(wǎng)絡(luò)攻擊示例表明，如果缺乏重新配置數(shù)據(jù)流流水線的能力，計(jì)算平臺(tái)最終將喪失安全性。

總體而言，CPU、GPU 和 ASIC 等采用固定架構(gòu)的器件，在其為開(kāi)發(fā)者提供優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也讓其付出了代價(jià)。它們所缺乏的靈活應(yīng)變能力，導(dǎo)致其缺乏時(shí)效性，能耗增加。而且由于它們無(wú)法通過(guò)重新配置架構(gòu)來(lái)提高硬件的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，因此在網(wǎng)絡(luò)威脅面前更加脆弱。

CPU的工業(yè)類比

圖1是 CPU 的工業(yè)類比，它將 CPU 理解成一系列車(chē)間，并且每個(gè)車(chē)間安排一位技能非常嫻熟的工人。

圖1：CPU 的工業(yè)類比

這些工人每人都能使用通用工具生產(chǎn)出幾乎任何產(chǎn)品。每位工人按順序使用不同的工具，將原材料制造為成品，一次生產(chǎn)一件產(chǎn)品。根據(jù)任務(wù)的性質(zhì)，這種串行生產(chǎn)流程可能用到大量步驟。這些車(chē)間基本（不考慮緩存的情況下）彼此獨(dú)立，工人能全身心地完成不同任務(wù)，不必?fù)?dān)心干擾或協(xié)調(diào)問(wèn)題。盡管CPU 十分靈活，但它的底層硬件是固定的。CPU 仍然在基本的馮諾依曼架構(gòu)（或者更確切地說(shuō)，存儲(chǔ)程序計(jì)算機(jī)）上運(yùn)行。數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)器讀取到處理器進(jìn)行運(yùn)算，然后寫(xiě)回到存儲(chǔ)器。基本上每個(gè) CPU 都以串行方式運(yùn)行，一次一個(gè)指令。同時(shí)架構(gòu)以算術(shù)邏輯單元 （ALU） 為中心，每次運(yùn)算都需要將數(shù)據(jù)輸入到 ALU 并從 ALU 輸出數(shù)據(jù)。

CPU的工業(yè)類比

GPU 也可以用車(chē)間和工人類比，但它們的數(shù)量要大得多，并且工人的專業(yè)化程度也要高很多，如圖2所示。

圖 2： GPU 的工業(yè)類比

GPU 工人只能使用特定的工具，每人能完成的任務(wù)種類要少得多，但他們完成任務(wù)的效率非常高。GPU 工人在重復(fù)做相同的少量任務(wù)時(shí)效率最高，尤其是當(dāng)他們?nèi)w同時(shí)做同一件事情時(shí)。GPU 解決了 CPU 的主要缺陷之一，即并行處理大量數(shù)據(jù)的能力。

雖然 GPU 比 CPU 擁有非常多的核，但 GPU 采用的依然是固定的硬件架構(gòu)。GPU 的核仍然包含某種類型的馮諾依曼處理器。一條指令就能處理上千條或者更多數(shù)量的數(shù)據(jù)，盡管通常必須對(duì)同時(shí)處理的每一條數(shù)據(jù)進(jìn)行相同的運(yùn)算。原子處理元在數(shù)據(jù)矢量上運(yùn)算（非 CPU 情況下的數(shù)據(jù)點(diǎn)），但仍然是每個(gè) ALU 執(zhí)行一條固定的指令。因此，用戶仍然需要通過(guò)固定的數(shù)據(jù)路徑，從存儲(chǔ)器將數(shù)據(jù)傳遞給這些處理單元。與 CPU 相似，GPU 也采用固定硬件構(gòu)建，對(duì)所有的機(jī)器人應(yīng)用而言，其基本架構(gòu)和數(shù)據(jù)流都是固定不變的。

FPGA 的工業(yè)類比

如果說(shuō) CPU 和 GPU 是工人按照順序依次將輸入加工成輸出的車(chē)間，那么 FPGA 就是靈活的自適應(yīng)工廠，能夠針對(duì)手中的具體任務(wù)定制創(chuàng)設(shè)裝配線和傳送帶（參見(jiàn)圖 3）。

圖 4： FPGA 的工業(yè)類比

這種靈活應(yīng)變能力，意味著 FPGA 架構(gòu)師可以先構(gòu)建工廠、裝配線和工位，然后根據(jù)所需完成的任務(wù)對(duì)它們進(jìn)行量身定制，而不是使用通用工具。這些工廠中的原材料由分配在裝配線上的工人小組逐步加工成成品。每名工人都重復(fù)地完成同樣的任務(wù)，同時(shí)半成品通過(guò)傳送帶在工人間進(jìn)行傳遞。這樣能大幅提升生產(chǎn)力，并保證以最佳方式充分利用資源和電力。在這個(gè)類比中，工廠是 OpenCL 加速內(nèi)核，裝配線是數(shù)據(jù)流流水線，工位是 OpenCL 計(jì)算功能。

ASIC的工業(yè)類比

與 FPGA 類似，ASIC 也建造工廠，但是 ASIC 中的工廠是最終形態(tài)，不能改動(dòng)（參見(jiàn)圖 4）。換言之，這些 ASIC 內(nèi)部只有機(jī)器人，工廠內(nèi)不存在人類認(rèn)知。這些裝配線和傳送帶是固定的，不允許變更自動(dòng)化流程。ASIC 的這種專用型固定架構(gòu)賦予它們極高的能效，以及大批量規(guī)模化生產(chǎn)下的最低價(jià)格。但遺憾的是，ASIC 的開(kāi)發(fā)通常需要耗時(shí)多年，而且不支持進(jìn)行任何變更，這將會(huì)導(dǎo)致前期投入的資產(chǎn)很快跟不上未來(lái)生產(chǎn)力提升的變化。

圖 4： ASIC 的工業(yè)類比