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    作者:徐鹏

    FPGA如何在AI数据中心时代杀出重围?

         [ 中关村在线 原创 ] 暂无评论

        “如果无数多的猴子在无数多的打字机上随机打字,并持续无限久的时间,那么在某个时候,它们必然会打出莎士比亚的全部著作。”这是法国数学家波莱尔在1909年提出的“无限猴子定理”。然而,这帮猴子却难以辨别出它们打出的东西到底是什么。这就像一台计算机在不停运算,得出的只是一行行代码。如果让这些代码更有意义,需要计算机明白自己在干什么,也就是所谓的人工智能(AI)、深度学习。事实上,除了人们日常所接触到的应用和服务层,AI早已渗透到架构层。

    FPGA如何在AI数据中心时代杀出重围?
    数据中心在机器学习时代面临新的挑战(图片来自Wired)

        人工智能涉及的领域非常广泛,工业、航天、商业都有应用,数据的积累和分析让这种技术有了更高的价值。机器开始懂得用户想要什么,可以预测未来的天气和球赛的比分,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。微软前执行副总裁陆奇曾指出,如果大数据被充分利用,全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。

        海量数据的解读对计算性能是不小的考验,设备堆叠和软件优化无法解决根本问题,要从基础架构上做出改变。也就是说,未来的数据中心绝不是传统意义上的通用计算机,而是可以针对业务需求做出感知响应,同时兼顾效率与能耗,实现所谓的智慧计算。更重要的是,随着IPDC的发展,互联网企业业务和技术快速迭代,对数据中心提出了新的挑战,需要更好地支持AI、机器学习等前沿技术。

        为了充分挖掘计算潜力,很多厂商都在尝试用GPU处理并行计算,其由数以千计的更小、更高效的核心组成,这些核心专为同时处理多任务而设计,在Linpack测试中也可以获得更好的浮点运算性能。前不久,我们采访了联想集团中国区中央及行业技术支持和体验中心总监李鑫,他认为未来服务器结构会发生新的变化,计算与IO是完全分开的,像NVIDIA这样涉足GPU计算的厂商,持续攀升的股价足以说明这种技术的火热。不过,GPU在兼容性、能耗、成本等方面也存在一些缺陷,使得大家开始寻求其他方案,“老古董”FPGA再次被提及。

        近两年,FPGA市场的大交易不断。通过收购Altera,英特尔希望借助更高的集成度,将数据中心用半导体的性能提升两倍以上,要在同一硅片上整合微处理器和FPGA,设计层面的整合较为重要。而作为全球最大的FPGA厂商之一,Xilinx在收购Auviz Systems(提供基于FPGA中间件IP,减少应用功耗)之后,则会利用后者在数据中心和卷积神经网络领域的技术,提高FPGA在人工智能领域的地位。

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