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FPGA比CPU和GPU快的原因

2018-04-02 17:52 次阅读

CPUGPU都属于冯·诺依曼结构,指令译码执行,共享内存。FPGA之所以比CPU、GPU更快,本质上是因为其无指令,无共享内存的体系结构所决定的。

冯氏结构中,由于执行单元可能执行任意指令,就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。而FPGA的每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,不需要指令。

冯氏结构中使用内存有两种作用:①保存状态。②执行单元间的通信。

1)保存状态:FPGA中的寄存器和片上内存(BRAM)是属于各自的控制逻辑的,无需不必要的仲裁和缓存。

2)通信需求:FPGA每个逻辑单元与周围逻辑单元的连接在重编程时就已经确定了,并不需要通过共享内存来通信。

计算密集型任务中:

在数据中心,FPGA相比GPU的核心优势在于延迟。FPGA为什么比GPU的延迟低很多?本质上是体系结构的区别。FPGA同时拥有流水线并行和数据并行,而GPU几乎只有数据并行(流水线深度受限)。

处理一个数据包有10个步骤,FPGA可以搭建一个10级流水线,流水线的不同级在处理不同的数据包,每个数据包流经10级之后处理完成。每个处理完成的数据包可以马上输出。而GPU的数据并行方法是做10个计算单元,每个计算单元也在处理不同的数据包,但是所有的计算单元必须按照统一的步调,做相同的事情(SIMD)。这就要求10个数据包必须同进同出。当任务是逐个而非成批到达的时候,流水线并行比数据并行可实现更低的延迟。因此对流水式计算的任务,FPGA比GPU天生有延迟方面的优势。

ASIC在吞吐量、延迟、功耗单个方面都是最优秀的。但是其研发成本高,周期长。FPGA的灵活性可以保护资产。数据中心是租给不同租户使用的。有的机器上有神经网络加速卡,有的有bing搜索加速卡,有的有网络虚拟加速卡,任务的调度和运维会很麻烦。使用FPGA可以保持数据中心的同构性。

通信密集型任务中,FPGA相比GPU、CPU的优势更大。

①吞吐量:FPGA可以直接接上40Gbps或者100Gbps的网线,以线速处理任意大小的数据包;而CPU则需要网卡把数据包接收过来;GPU也可以高性能处理数据包,但GPU没有网口,同样需要网卡,这样吞吐量受到网卡和(或)者CPU的限制。

②延迟:网卡把数据传给CPU,CPU处理后传给网卡,再加上系统中的时钟中断和任务调度增加了延迟的不稳定性。

综上所述,在数据中心里 FPGA 的主要优势是稳定又极低的延迟,适用于流式的计算密集型任务和通信密集型任务。

FPGA 和 GPU 最大的区别在于体系结构,FPGA 更适合做需要低延迟的流式处理,GPU 更适合做大批量同构数据的处理。

成也萧何,败也萧何。缺少指令同时是 FPGA 的优势和软肋。每做一点不同的事情,就要占用一定的 FPGA 逻辑资源。如果要做的事情复杂、重复性不强,就会占用大量的逻辑资源,其中的大部分处于闲置状态。这时就不如用冯·诺依曼结构的处理器。

FPGA 和 CPU 协同工作,局部性和重复性强的归 FPGA,复杂的归 CPU。

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原文标题:FPGA为什么比CPU和GPU快

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