FPGA異構(gòu)計算架構(gòu)的深度對比研究

AI芯片主要分為CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的順序，通用性逐漸減低，但運算效率逐步提高。

FPGA，即現(xiàn)場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件癿基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。

圖片來源：方正證券

為解決能耗限制，無法使處理器核心同時運作，及性能提升有限的問題，業(yè)界提出的另一個方案就是采用“定制計算”，也就是為特定的工作場景和負(fù)載優(yōu)化硬件設(shè)計。FPGA（“現(xiàn)場可編程邏輯陣列”）應(yīng)運而生。

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FPGA本質(zhì)是一種可編程的芯片?？梢园延布O(shè)計重復(fù)燒寫在它的可編程存儲器里，從而使FPGA芯片可以執(zhí)行不同的硬件設(shè)計和功能。FPGA具備以下優(yōu)勢：

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可編程靈活性高：FPGA屬于半定制電路，理論上，如果FPGA提供的門電路規(guī)模足夠大，通過編程可以實現(xiàn)任意ASIC和DSP的邏輯功能。

開發(fā)周期短：FPGA不需布線、掩模和定制流片等，芯片開發(fā)流程簡化。傳統(tǒng)的ASIC和SoC設(shè)計周期平均是14到24個月，用FPGA時間可以平均降低55%。

并行效率高：FPGA屬于并行計算，一次可執(zhí)行多個算法指令。雖然普遍主頻較低，但對部分特殊的任務(wù)，大量相對低速并行的單元比起少量高效單元而言效率更高。 ? 全球FPGA市場規(guī)模：17年67.5億美元，預(yù)計2020年，CAGR為8.28%，預(yù)計2020年可達到84億美元；全球FPGA競爭栺局：“兩大兩小”。 ?

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? 1. “兩大”：賽靈思和Altera，主要布局5G以及AI，主打可編程邏輯器件，帶有軟件工具癿可編程邏輯技術(shù)、知識產(chǎn)權(quán)(IP)和技術(shù)服務(wù)，合計占87%市場仹額； 2. “兩小”：Lattice和Microsemi，其中Lattice主要面向IoT市場，而Microsemi主要聚焦航空航天和軍工市場。

目前國外龍頭工藝技術(shù)已達7nm、10nm級，可實現(xiàn)4-5億門器件規(guī)模。5G無線，數(shù)據(jù)中心，汽車，無線通俆， AI智能，工業(yè)，消費電子，醫(yī)療科學(xué)等，正在成為全球FPGA市場規(guī)模增長的主要驅(qū)勱力。 ?

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作為加速應(yīng)用癿AI芯片，主要癿技術(shù)路線有三種：GPU、FPGA、ASIC。目前GPU是市場上用亍AI計算最成熟應(yīng)用最廣泛的通用型芯片，在算法技術(shù)和應(yīng)用層次處于發(fā)展期， GPU由于其強大的計算能力、較低的研發(fā)成本和通用性將繼續(xù)占領(lǐng)AI芯片的主要市場份額。 ?

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未來在激光雷達、無人機、無人駕駛、智能機器人等高端設(shè)備方面對計算能力也會有極大的提升，因此作為人工智能的底層計算能力（芯片）存在著大機會。其中， FPGA是可重新編程的硅芯片，在信號處理和控制應(yīng)用中，它已經(jīng)取代了專用集成電路（ ASIC）和處理器。 ? AI包括訓(xùn)練和推斷兩個環(huán)節(jié)，訓(xùn)練過程是指在已有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，獲得判斷能力癿過程。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，訓(xùn)練過程通過不斷更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使推斷誤差最小化；推斷過程則是指對新癿數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練過程形成癿能力完成特定任務(wù)（比如分類、識別等）。推斷是直接將數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并評估結(jié)果的正向計算。 ? 訓(xùn)練：計算規(guī)模龐大，涉及到大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜癿深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前應(yīng)用最多癿主要還是GPU。

推斷：包括大量的矩陣運算，但相比較訓(xùn)練環(huán)節(jié)計算量較少，不僅CPU或GPU可以迕行運算，也可使用FPGA以及ASIC。

? 云端推斷

探索于服務(wù)器+FPGA芯片模式的企業(yè)包括阿里云、亞馬遜、微軟等。

在現(xiàn)階段端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中，F(xiàn)PGA以其靈活性和可深度優(yōu)化的特點，有望繼GPU之后在該市場爆發(fā)。

FPGA可以處理用戶實時計算請求以及小計量大批次的計算。

邊緣推斷

未來人工智能應(yīng)用場景對終端設(shè)備推斷能力的要求高，F(xiàn)PGA是低功耗異構(gòu)芯片，開發(fā)周期快，編程靈活，人工智能領(lǐng)域的解決方案目前正從軟件演進到軟件+芯片。

基亍CPU的傳統(tǒng)計算架構(gòu)無法充分滿足人工智能高性能并行計算需求，需要FPGA等人工智能架構(gòu)的專屬芯片。

在目前的終端智能安防領(lǐng)域，也有廠商采用FPGA方案實現(xiàn)AI硬件加速

英特爾 Arria FPGA和Stratix系列應(yīng)用廣泛，如數(shù)據(jù)中心，軍事，廣播，汽車和其他高端市場。 ?

圖片來源：方正證券 ? 2019年4月3日，英特爾宣布推出全新產(chǎn)品家族英特爾Agilex FPGA。Agilex FPGA是第一款集成了Intel幾乎所有當(dāng)前創(chuàng)新技術(shù)的FPGA產(chǎn)品，包括10nm制造工藝、異構(gòu)3D SiP窞體封裝、PCIe 5.0總線、DDR5/HBM/傲騰DC持久性內(nèi)存、eASIC設(shè)備One API統(tǒng)一接口、CXL緩存和內(nèi)存一致性高速總線。 ? ?

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Agilex FPGA基于創(chuàng)新型異構(gòu) 3D SiP 技術(shù)，將模擬、內(nèi)存、自定義計算、自定義 I/O ，英特爾 eASIC和FPGA邏輯結(jié)構(gòu)集成到一個芯片封裝中。英特爾可提供從 FPGA 到結(jié)構(gòu)化 ASIC的遷移路徑。可為邊緣計算、嵌入式、網(wǎng)絡(luò)(5G/NFV)、數(shù)據(jù)中心帶來發(fā)展的應(yīng)用和靈活的硬件加速。 ?

參考：國產(chǎn)FPGA研究框架

審核編輯：黃飛

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