Xilinx ACAP架构介绍

随着机器学习算法的研究，其变得越来越复杂和多样性。计算密集性对计算资源和存储以及带宽提出了更高的要求，复杂性更要求硬件要有很好的灵活性。CPU是一个标量处理单元，对于处理过程复杂的算法很灵活，比如决策树和大量的图像或者机器学习算法。GPU和DSP集成了大量的运算单元，能够并行处理大量计算，但是功耗较大。FPGA具有并行计算优点，以及灵活的可编程特性，但是在处理计算密集的过程时，依然受到存储和带宽限制，而且FPGA开发过程时间较长。Xilinx的ACAP将这三者结合起来，目标是能够解决计算密集和带宽瓶颈以及开发周期问题。本篇对ACAP的架构进行一个简单的介绍。

功能介绍

ACAP是Xilinx推出的一种革命性异构计算架构，计划在今年10月份推出。它将标量计算，可编程逻辑还有矢量计算结合在一起，充分利用各自的优势，不仅仅增强了针对各种机器学习算法的适用性，也提高了计算密度和存储带宽。其中AI engine和NoC是新颖的设计，FPGA和CPU的结合早在zynq系列中已经应用。AI engine优点类似于GPU的结构，由多个DSP和BRAM以及DMA等构成，可以处理创新的超长指令字和单指令，多个数据指令。AI engine之间相互互联，可以提供高达100Tb/s的存储带宽。NoC是一种片上网络，实现CPU，FPGA，AI engine之间的互联。CPU是采用的双核arm cortex-A72，与赛灵思上一代A53核相比，每核单线程相比性能提高了2倍。FPGA部分保留了原有设计，其内部的存储器可以用于多层级cache。

图1.1 ACAP结构

Xilinx自适应加速平台（ACAP）结合了矢量、标量、自适应硬件单元，提供了三大引人注目的优势：

1 软件可编程特性；

2 异构加速

3 灵活应变能力

AI engine结构

一个AI engine是一个小型运算单元，其由用于计算的DSP，指令控制单元，搬运数据的DMA引擎，局部存储单元等组成。每个相邻AI engine之间存在cascade的连线，以及memory的连接，可以实现级联的运算以及存储转运。比如多个AI engine之间可以级联，实现矩阵运算。计算数据向前传递到下一个AI engine进行进一步累加或者其他运算。

图2.1 AI engine架构

大量的AI engine排列成阵列结构，走线之间通过switch结构进行数据交换。连接方式有三种，一种是不同AI engine的存储之间可以连接，不同计算核心（AI core）形成cascade连接，还有AI core和存储之间的连接。这些连接为计算任务提供了更高的灵活性。

图2.2 AI engine之间的连接

AI engine的计算单元相当于一个CPU结构，有32bit的RISC指令的标量计算单元。还有集成了多个DSP的用于处理矢量运算的矢量单元，其可以处理512bit的矢量运算，支持8bit，16bit以及32bit浮点运算。包含两个load和一个save单元用于数据传递。还有一个指令控制单元，可以解析超长指令字和精简指令字。局部存储有32KB大小。

图2.3 AI core结构

HBM和NoC

HBM和NoC是为了解决存储和带宽瓶颈问题提出的新型结构，比较通俗的理解就是把DRAM直接放到片上来，一是解决了PCB布线对引脚的限制以及对时钟频率的限制，因为放到片上后，HBM和FPGA之间的连线宽度就很小，就可以支持更多引脚连接，目前一个HBM有1024个数据引脚。三星的HBM最大带宽可以达到307GB/s，是GDDR5的10倍，xilinx的U50有两块HBM2，可以提供460GB/s带宽。HBM的使用可以为计算提供较高的带宽，对于像RNN，MLP（多层感知机）这样arithmetic intensity（每byte数据可以支持多少次运算）很大的运算来说，可以大大缓解带宽瓶颈。因为在RNN和MLP中，大量的权重数据仅仅用一次就要更新。这不像CNN，权重会被一幅feature map运算多次。数据共享次数小，就造成了带宽需求高。

图3.1 不同器件的roofline

上图是不同器件的roofline对比，使用了HBM的Alveo在针对RNN和MLP有更好的表现。

NoC 有助于每个硬件组件和软 IP 模块间轻松地相互访问，或通过存储器映射接口访问软件。它提供了一个标准化的、可扩展的硬件框架，使异构引擎和接口逻辑之间能够进行高效通信，总带宽为1Tb/s。

总结

本篇对xilinx的ACAP结构做了简单介绍，这个系列的器件确实是很大的一个改进。其支持软件编程，相信可以更加易用和灵活。不禁让我们做FPGA的担心，越来越软件化，我们将何去何从？