FPGA在微软云azure中的应用-电子发烧友网

随着5G 通信技术的发展，云计算和边缘计算业务也将快速增长。由于云计算多样性和边缘环境复杂性的特点，将决定了在CPU，GPU，FPGA，ASIC中，不会只有一种芯片存在。所以FPGA一定可以寻找到它的应用方向。相较于其它几种芯片，FPGA具有以下几种优势：

1 灵活可编程。FPGA是以LUT作为基本结构的器件，可以根据需求的变化对其擦除重写，运行新的程序。

2 高带宽。FPGA芯片有很多高速管脚，可以连接多颗DRAM，产生较高的带宽。

3 复杂的数据处理能力。FPGA能够有针对性的处理逻辑关系复杂的程序，这相比于CPU，GPU等依赖指令处理数据的芯片有优势，因为它能够做到更低的延迟。

FPGA也存在以下劣势限制了它的发展：

1 编程复杂，开发周期较长。RTL的开发包括了架构设计，RTL代码，仿真验证，上板调试。一个项目的周期往往是软件开发的几倍，团队规模也较大。这些既提高了开发成本，又没法适应不断迭代的产品需求。

2 粗粒度硬件结构导致资源利用率低。FPGA达不到100%的资源利用率，这是对资源的一种浪费，体现在经济上是提高了成本。

以上两方面都可以归结到成本这一点上，但是如果能够解决1问题，那么2问题也就迎刃而解了。因为如果FPGA的市场应用多了，那么其制造成本也会下降。1问题的解决一直在路上，但是一直没有解决。HLS等类似软件编程语言的出现可以提高FPGA的开发效率，但是相比于纯软件开发语言还是存在一定复杂性。而相对于RTL语言来说，HLS语言的硬件描述性不够鲜明。所以硬件开发人员更多的会选择硬件描述清晰的verilog，system Verilog等语言。

这些缺点并不意味着我们对FPGA在未来AI应用中抱着悲观的想法，一个是未来场景的复杂性和多样性，一个是FPGA也在寻求改进和发展。第一个决定了FPGA一定能够在AI中活下去，第二个决定了FPGA在AI中活的怎么样。

接下来我们来了解一下FPGA在微软云azure中的应用。

Azure stack edge

微软在边缘做了产品布局，依据边缘的规模，提供了两类产品。一类是针对计算任务繁重的企业用户，其提供了基于GPU和FPGA的Pro设备，能够实现边缘端的数据预处理，包括聚合数据，修改数据等，以及运行ML模型。另外一类是针对随时移动的用户，提供了小而便携的设备。这些设备使用了intel针对视觉处理专门研发的VPU芯片。虽然在2024年基于FPGA的pro设备将停用，而迁移到基于GPU的设备上。但是VPU芯片的出现，反映了在边缘计算应用中，FPGA所发生的可能转变。在多变的边缘目标上，小芯片能够更有针对性的保留有效的计算资源，这样精简了结构，降低了功耗。Intel VPU是集成了Leon处理器，12个SHAVE计算核以及一个DRAM的SoC结构。SHAVE是一个向量处理器，能够进行大量的向量运算。所以VPU能够适合运行ML模型，以及进行一些图像处理方面的工作。目前VPU能够支持21种神经网络算子，包括conv，relu等。这些神经网络可以通过其编译器工具NCAPI转化为可以在VPU中执行的指令。目前能够支持inception，mobilenet，googlenet，ssd，alexnet等很多卷积和LSTM网络。

超算中心的FPGA

微软在数据中心系统性的构建了一个FPGA集群，这个FPGA集群能够实现内部和外部server的互联。在顶层软件的分配调度下，可以执行多种不同的任务，包括web search ranking, deep neural networks, expensive compression等。

FPGA集群的基本结构如上图所示：包括了两块CPU和一块altera的FPGA芯片。FPGA通过PCIE和一个NIC来和两块CPU进行通信。NIC保证了FPGA可以实现原位处理网络数据包。FPGA之间还通过ToR实现互联，ToR保证了一个任务能够被分割为多个子任务，然后分配给多个FPGA处理。在逻辑层面，FPGA定义了Lightweight Transport Layer（LTL）和Elastic Router（ER）。LTL实现了不同的FPGA芯片之间的互联，这样保证了远程FPGA之间的通信，使得整个FPGA集群处于一个整体中。ER是用于同一个FPGA芯片中不同任务的互联。LTL和ER的混合使用能够灵活的为FPGA分配不同任务，满足数据中心任务多样性需求。ToR形成了三层结构，L0层连接了24个FPGA设备，L1连接了960个设备，L2级可能连接了超过几百万的设备。L0级的round-trip延时大概在2.8us，L1级平均在7.7us，而L2级在22us。

FPGA架构

微软的神经网络加速器主要是针对单batch低延迟来设计的，其所期望的是能够最大限度的将weight缓存在片上，通过将一个大的网络进行分割，分配到多个FPGA芯片上实现。其分割的子网络的权重大小可以适配一颗FPGA芯片上weight的缓存空间。架构将计算重点放在矩阵-向量乘法上，这个也是合理的，因为LSTM，CNN网络大部分计算量都由矩阵乘法承担。其它函数运算，包括向量加法，乘法，sigmoid，tanh等函数，则统一到同一个多功能函数模块中。这样做的好处是简化了FPGA架构，同时也简化了数据流。因此其整个架构中没有多端口共享的memory，不存在对多数据访问冲突的处理。同时也简化了指令，消除了对指令依赖关系的判断和检测。FPGA架构中有对指令的进一步分解和处理，所以软件端的指令非常简单，就是通过C语言的宏定义实现的。

其矩阵向量乘法结构是由多个dot-product结构组成的，多个dot-product和累加器形成了一个tile，然后多个tile就构成了一个大的矩阵向量乘法。

软件结构

神经网络加速器的工具链包括：CNTK（微软自定义的一个指令级描述），tensorflow或者caffe的图文件作为输入，然后通过前端转化为IR表示，然后依据网络大小以及FPGA中资源情况对图进行分割和优化，然后产生硬件可执行指令。如果网络较大，那么网络可以被分割成多个子图，部署到不同FPGA上。如果一个矩阵乘法过大，那么可以被分割成多块来实现。对于不可实现的神经网络算子，工具链可以将多个不可实现算子组合成一个子图，在CPU上完成。