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英特尔将计划推出CPU搭载FPGA的异构芯片

2019年06月25日 17:50 次阅读

两年前,英特尔收购了FPGA芯片供应商Altera,那么如此大的一个收购会为英特尔带来什么呢?如今,英特尔终于准备向我们展示其收获了。

FPGA,即现场可编程门阵列,是一个集成电路,可以定制以执行特定的功能。x86只执行x86指令集,而FPGA可以被重新编程以执行指定的任务。这就是为什么x86处理器被称作是通用计算处理器,而FPGA被视为是可定制的。

英特尔将计划推出CPU搭载FPGA的异构芯片

该公司的策略很有趣,貌似将自己投入了一个与自身竞争的境况中。在大规模的浮点运算方面,英特尔有Xeon Phi产品线,与Nvidia和AMDGPU进行竞争。而现在,FPGA也针对那些大规模浮点运算用例,加入了战场。与GPU一样,FPGA将以两种方式应用:内联(inline)和卸载(offload)。内联的意思是数据先通过CPU,然后再转移到FPGA进行处理。卸载,也称为旁路读出式(look aside),意味着CPU不受影响,数据直接进出FPGA进行处理。

现在英特尔将Altera FPGA定位为协处理器,而且承认他们将与Xeon Phi在某些方面产生竞争,但在某些特定任务上,FPGA比Phi和GPU更通用且更适合。据英特尔软件解决方案的可编程解决方案组高级主管Bernhard Friebe说。

“FPGA的优势在于,GPU只在某些领域发挥作用而不是全部,如果你看看内联和卸载的使用模型,它们多数被限制在卸载方面。因此,你可以用FPGA覆盖更广阔的应用空间。”他说。集成解决方案提供了CPU和FPGA之间的紧密耦合,带宽非常高,而外部的PCI-E卡则不那么紧密耦合。对于超低延迟和高带宽的应用,集成是非常适合的,Friebe表示。

“集成和离散之间的大部分差异是由于系统架构和数据移动造成的。在一个数据中心环境中,会运行许多不同的工作负载,没有人希望将其绑定到某个特定的应用程序,”他说。

Friebe指出,你所做的越专业化,你就能从加速器中挤出更多的性能。FPGA作为多功能加速器,在些应用中会取得很好的效果。FPGA的本质是高度并行的和可编程的,它适合于加速可以并行化的工作负载。这些包括数据分析、人工智能(AI)和机器学习、视频转换、压缩、安全、财务分析和基因组学。

英特尔采用了一种双管齐下的策略,提供两种混合的CPU-FPGA处理器——像是其桌面CPU在模具上集成了GPU——以及在PCI-E卡上集成了离散的Arria或Stratix品牌FPGA设备。

混合的CPU-FPGA设备将基于Skylake CPU和Arria 10 FPGA,将使用更快的UPI(UltraPath Interconnect)链接——Intel的QPI(QuickPath Interconnect)的接班人。除了它将以9.6GT / s或10.4GT / s的数据传输速率运行之外,它将比QPI更有效,因为它将支持每个消息的多个请求。

英特尔将计划推出CPU搭载FPGA的异构芯片

英特尔还提供了一个完整的开发者工具集和API来为集成的和离散的产品设计应用,使用相同的工具,加速器和库。所有的都写在OpenCL——一个类似C的语言。“关键在于标准化和开源。这是正向兼容的新一代处理器,容易迁移,而且为FPGA开发人员提供了一个抽象概念,以针对更大的用户群。”Friebe说。

英特尔正在对一种名为“可编程加速卡”(PAC)的离散卡进行采样检测,目前已具备Arria 10 GX FPGA,预计2018年上半年可用。一个Xeon可伸缩的平台,在Skylake Xeon集成FPGA,目前在是采样检测,通用在2018年下半年。

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