FPGA与GPU架构的背景-电子发烧友网

人工智能（AI）模型的规模和复杂度以每年大约 10 倍的速度不断增加，AI 解决方案提供商面临着巨大的压力，他们必须缩短产品上市时间，提高性能，快速适应不断变化的形势。模型复杂性日益增加，AI 优化的硬件随之出现。

例如，近年来，图形处理单元（GPU）集成了 AI 优化的算法单元，以提高 AI 计算吞吐量。然而，随着 AI 算法和工作负载的演变与发展，它们会展现出一些属性，让我们难以充分利用可用的 AI 计算吞吐量，除非硬件提供广泛的灵活性来适应这种算法变化。近期的论文表明，许多 AI 工作负载都难以实现 GPU 供应商报告的全部计算能力。即使对于高度并行的计算，如一般矩阵乘法（GEMM），GPU 也只能在一定规模的矩阵下实现高利用率。因此，尽管 GPU 在理论上提供较高的 AI 计算吞吐量（通常称为“峰值吞吐量”），但在运行 AI 应用时，实际性能可能低得多。

FPGA 可提供一种不同的 AI 优化的硬件方法。与 GPU 不同，FPGA 提供独特的精细化空间可重构性。这意味着我们可以配置 FPGA 资源，以极为准确的顺序执行精确的数学函数，从而实施所需的操作。每个函数的输出都可以直接路由到需要它的函数的输入之中。这种方法支持更加灵活地适应特定的 AI 算法和应用特性，从而提高可用 FPGA 计算能力的利用率。此外，虽然 FPGA 需要硬件专业知识才能编程（通过硬件描述语言），但专门设计的软核处理单元（也就是重叠结构），允许 FPGA 以类似处理器的方式编程。FPGA 编程完全通过软件工具链来完成，简化了任何特定于 FPGA 的硬件复杂性。

FPGA与GPU架构的背景

2020 年，英特尔宣布推出首款 AI 优化的 FPGA — 英特尔 Stratix 10 NX FPGA 器件。英特尔 Stratix 10 NX FPGA 包括 AI 张量块，支持 FPGA 实现高达 143 INT8 和 286 INT4 峰值 AI 计算 TOPS 或 143 块浮点 16（BFP16）和 286 块浮点 12（BFP12）TFLOPS。最近的论文表明，块浮点精度可为许多 AI 工作负载提供更高的精度和更低的消耗。NVIDIA GPU 同样也提供张量核。但从架构的角度来看，GPU 张量核和 FPGA AI 张量块有很大的不同，如下图所示。

GPU 和 FPGA 都有张量核心。FPGA 有可以在数据流内外编织的软逻辑

（左）GPU 数据从张量核心处理的内存系统中读取，写回内存系统。（右）FPGA 数据可以从内存中读取，但数据流可以并行安排到一个或多个张量核心。任意数量的张量核心都能以最小的传输开销使用输出。数据可以被写回内存或路由到其他任何地方

英特尔研究人员开发了一种名为神经处理单元（NPU）的 AI 软处理器。这种 AI 软处理器适用于低延迟、低批量推理。它将所有模型权重保持在一个或多个连接的 FPGA 上以降低延迟，从而确保模型持久性。

NPU 重叠架构和用于编程 NPU 软核处理器的前端工具链高级概述

FPGA与GPU性能比较

本次研究的重点是计算性能。下图比较了英特尔 Stratix 10 NX FPGA 上的 NPU 与 NVIDIA T4 和 V100 GPU 运行各种深度学习工作负载的性能，包括多层感知器（MLP）、一般矩阵向量乘法（GEMV）、递归神经网络（RNN）、长期短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）。GEMV 和 MLP 由矩阵大小来指定，RNN、LSTM 和 GRU 则通过大小和时间步长来指定。例如，LSTM-1024-16 工作负载表示包含 1024x1024 矩阵和 16 个时间步长的 LSTM。