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[導讀]本篇將重點講解在數據方面,Xilinx所描繪的智能世界。

上一篇,21ic中國電子網在《擁抱開源的Xilinx描繪了AI之下的剛柔并濟: Vitis AI平臺正式開放下載》中說到,在摩爾定律放緩,登納德縮放比例定律和阿姆達爾定律接近瓶頸,現在是異構CPU與加速器的“黃金時代”。此前主要講解Xilinx在自適應異構平臺方面的戰略,本篇將重點講解在數據方面,Xilinx所描繪的智能世界。

根據Xilinx總裁兼CEO Victor Peng在2019賽靈思開發者大會(XDF)亞洲站上的介紹,Xilinx的三大戰略在于“數據中心優先”、“加速核心市場發展”、“驅動自適應計算”,在數據中心生態系統方面。據Victor Peng公開的數據顯示,目前Xilinx擁有7517個企業與學術單位,834個加速器項目,95已發布的應用。那么在在戰略部署上具體如何?

Xilinx總裁兼CEO Victor Peng

圖1:Xilinx總裁兼CEO Victor Peng

 

數據中心優先

 

在數據中心方面,Victor Peng強調Xilinx追求的是“計算+存儲+網絡”的三位一體的數據中心加速。據統計,2018年,全球生產的全部閃存容量為 0.25 ZB。而2019年全球預計數據總量 40 ZB。據IDC預測,2025年全球數據將有 175 ZB 的總量。而中國將于 2025 年以 48.6ZB 的數據量及 27.8% 的占比,成為全球最大的數據匯集地。

而其中的計算則將會是一個70-80億美元規模的市場。當然,如此驚人而又龐大的數據量,對于存儲和網絡來說都是巨大的考驗。

在XDF2019數據中心小組采訪中,Xilinx執行副總裁兼數據中心事業部總經理Salil Raje對記者解釋表示,在計算方面,一直以來都是FPGA的強項,CPU+Xilinx FPGA以及未來即將推出的Versal ACAP(自適應計算加速平臺)的加速(部分產品已實現Versal),將實現巨大的速度提升。通過實例具體來講,生命科學公司lllumina在基因組分析應用上提速了90倍,而Aupera公司則在每瓦性能成本上提升了33倍。

在存儲方面,實際上很多客戶并不想在SSD和CPU之間來回轉移,利用賽靈思解決方案可使其在很好的計算存儲能力中聚集,通過加速壓縮、解壓縮、解密,而無需在SSD與CPU間來回轉移。目前來說,已與IBM、美光、三星等開展了合作,部署加速存儲和計算存儲,從而可以實現數據在最近的地方處理。

在網絡方面,Xilinx提供相關智能網卡,即SmartNIC,該產品會根據網絡直接數據流入過程中進行處理,連接入FPGA網絡之中,SmartNIC可通過移除惡意數據包提供更好的安全性,并通過將網絡堆棧CPU卸載到SmartNIC來加速數據包處理。SmartNIC則是融合領先的 FPGA、MPSoC 和 ACAP 解決方案與 Solarflare 的超低時延網絡接口卡( NIC )技術以及 Onload 應用加速軟件的一個解決方案。

三位一體的賽靈思加速

圖2:三位一體的賽靈思加速

不僅如此,除了三位一體的全面加速以外,自適應仍然是關鍵詞,Victor Peng表示,數據中心未來發展的趨勢是可分解和組合的分布式自適應計算。他對此解釋表示,數據中心業務分為公有云、私有云、混合云、企業云等,而分布式自適應最核心的價值在于“更低的總擁有成本(TCO)”、“高性能與低延時”、“無需更新芯片即可定制化和快速創新”。

分布式自適應計算核心價值

圖3:分布式自適應計算核心價值

而Versal ACAP就是實現分布式自適應的關鍵點,據Salil Raje介紹,ACAP是專門針對軟件開發人員架構使用的,當然其中也包含許多硬件元素,可接入到CPU服務器上進行編程,另外,在片上網絡上也擁有一些高數據處理率的AI引擎和無線進行自適配。當然,這個自適應平臺支持也非常廣泛,包括X86或Arm架構。

Xilinx執行副總裁兼數據中心事業部總經理Salil Raje

圖4:Xilinx執行副總裁兼數據中心事業部總經理Salil Raje

上文所提到的Aupera公司,就是分布式計算架構視頻處理系統,其去中心化,打破傳統x86架構瓶頸,將顛覆現有數據中心的視頻處理格局。單臺設備配置高達48個Zynq® UltraScale+™ MPSoC處理引擎,可并行處理380路H.264/H.265高清視頻碼流,實現單位能耗相同下相比傳統方案33倍的性能以及1/10機架空間的壓倒性優勢。

另外,在數據中心加速器方面,據Victor Peng介紹,Xilinx陸續推出Alveo U50、U200、U250和U280四款加速卡產品系列,值得一提的是,產品系列已在美國、歐洲、中國市場上得到廣泛應用。

Alveo 加速器卡產品系列

圖5:Alveo 加速器卡產品系列

 

加速核心市場發展

 

在加速核心市場發展方面,賽靈思長期以來不斷向工業與視覺、專業A/V與廣播、汽車、消費領域、醫療與科學、測試測量與仿真、有線通信、無線通信八大領域的客戶輸出最新硬件加速技術。

尤其是汽車領域,Victor表示,2018年Xilinx的自適應器件已覆蓋29個汽車品牌和111款車型中,具體則坐擁百度Apollo、BYD、DAIMILER、MAGNA、小馬智行等合作。從ZU2到ZU11,Xilinx目前出貨量超過了1.7億片,特別是最近發布的ZU7和ZU11 Zynq UtraScale+產品符合汽車安全、質量和可靠性要求。

實現自動駕駛

圖6:實現自動駕駛

 

驅動自適應計算

 

重頭戲來了,之前在數據中心和AI自適應平臺Vitis的關鍵詞便是自適應,據Victor Peng介紹,Xilinx的平臺轉型之路分為硬件和軟件兩方面。

在硬件方面,此前非常“硬核”的FPGA逐漸變軟,自7nm架構及全新Versal自適應計算架構(ACAP)產品宣布研發后,2019年產品多數已實現自適應。另外,自適應加速卡也是“自適應”硬件陣容的重頭戲。

平臺轉型之路—硬件

圖7:平臺轉型之路—硬件

在軟件方面,在上篇文章中也進行了詳細介紹,便是Vitis平臺,而這款平臺的重頭戲則也瞄準自適應這一關鍵詞之內,這一平臺相當于將Xilinx的全套產品進行了一次大集合,并加入了異構和自適應的概念。不僅支持此前推出的硬件設計套件Vivado和為數據中心開發的SDAccel,當然也支持異構架構的Zynq SoC和Versal ACAP,再加上全新推出的開源的Vitis AI套件,硬件、軟件人員可一站式完成開發。

平臺轉型之路—軟件

圖8:平臺轉型之路—軟件

 

總結

 

近幾年,FPGA的發展緣起5G、AI與大數據,實際AI方面目前仍然還是處于早期階段,還會持續快速增長。Salil Raje告訴記者,過去一兩年當中,多數FPGA增長主要來自5G、數據中心的計算存儲方面和視頻。而隨著數據量持續的增加,異構和加速近乎是現代的唯一解法,那么FPGA便是最重要的角色之一。

在談及越來越多云服務商的自主AI芯片問題時,Salil Raje表示,其實很多超大規模的云服務供應商在很多應用上的工作負載,是會占用自身很大一部分的計算算力,所以要尋找一些解決方案來構建自己的ASIC芯片。當然,Xilinx實際上在此仍然是發揮非常重要的作用的,其中需要解決一部分的算力是仍然需要Xilinx的加速器進行解決的,比如谷歌擁有自主研發的TPU,但同時依然在使用Xilinx的加速器。

“打造靈活應變,萬物智能的世界”伴隨著XDF2019現場映刻的這句話,Xilinx正雙持“全面加速”與“自適應”兩大寶劍,面對著后摩爾定律的異構與加速器時代,而這一曲,則由Vitis串聯起Xilinx所期盼的生態環境。

 

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