FPGA执行计算密集型任务性能表现及优势

FPGA可用于处理多元计算密集型任务，依托流水线并行结构体系，FPGA相对GPU、CPU在计算结果返回时延方面具备技术优势。

计算密集型任务：矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的运算属于计算密集型任务。该类运算任务可由CPU卸载至FPGA执行。

FPGA执行计算密集型任务性能表现：

• 计算性能相对CPU：如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算，其性能与20核CPU相当，进行浮点乘法运算，其性能与8核CPU相当。

• 计算性能相对GPU：FPGA进行整数乘法、浮点乘法运算，性能相对GPU存在数量级差距，可通过配置乘法器、浮点运算部件接近GPU计算性能。

FPGA执行计算密集型任务核心优势：搜索引擎排序、图像处理等任务对结果返回时限要求较为严格，需降低计算步骤时延。传统GPU加速方案下数据包规模较大，时延可达毫秒级别。FPGA加速方案下，PCIe时延可降至微秒级别。远期技术推动下，CPU与FPGA数据传输时延可降至100纳秒以下。

FPGA可针对数据包步骤数量搭建同等数量流水线（流水线并行结构），数据包经多个流水线处理后可即时输出。GPU数据并行模式依托不同数据单元处理不同数据包，数据单元需一致输入、输出。针对流式计算任务，FPGA流水线并行结构在延迟方面具备天然优势。

FPGA用于处理通信密集型任务不受网卡限制，在数据包吞吐量、时延方面表现优于CPU方案，时延稳定性较强。

通信密集型任务：对称加密、防火墙、网络虚拟化等运算属于通信密集型计算任务，通信密集数据处理相对计算密集数据处理复杂度较低，易受通信硬件设备限制。

FPGA执行通信密集型任务优势：

① 吞吐量优势：CPU方案处理通信密集任务需通过网卡接收数据，易受网卡性能限制（线速处理64字节数据包网卡有限，CPU及主板PCIe网卡插槽数量有限）。GPU方案（高计算性能）处理通信密集任务数据包缺乏网口，需依靠网卡收集数据包，数据吞吐量受CPU及网卡限制，时延较长。FPGA可接入40Gbps、100Gbps网线，并以线速处理各类数据包，可降低网卡、交换机配置成本。

② 时延优势：CPU方案通过网卡收集数据包，并将计算结果发送至网卡。受网卡性能限制，DPDK数据包处理框架下，CPU处理通信密集任务时延近5微秒，且CPU时延稳定性较弱，高负载情况下时延或超过几十微秒，造成任务调度不确定性。FPGA无需指令，可保证稳定、极低时延，FPGA协同CPU异构模式可拓展FPGA方案在复杂端设备的应用。

FPGA部署包括集群式、分布式等，逐渐从中心化过渡至分布式，不同部署方式下，服务器沟通效率、故障传导效应表现各异。

FPGA嵌入功耗负担：FPGA嵌入对服务器整体功耗影响较小，以Catapult联手微软开展的FPGA加速机器翻译项目为例，加速模块整体总计算能力达到103Tops/W，与10万块GPU计算能力相当。相对而言，嵌入单块FPGA导致服务器整体功耗增加约30W。

FPGA部署方式特点及限制：

① 集群部署特点及限制：FPGA芯片构成专用集群，形成FPGA加速卡构成的超级计算器（如Virtex系列早期实验板于同一硅片部署6块FPGA，单位服务器搭载4块实验板）。

• 专用集群模式无法在不同机器FPGA之间实现通信；

• 数据中心其他机器需集中发送任务至FPGA集群，易造成网络延迟；

• 单点故障导致数据中心整体加速能力受限

② 网线连接分布部署：为保证数据中心服务器同构性（ASIC解决方案亦无法满足），该部署方案于不同服务器嵌入FPGA，并通过专用网络连接，可解决单点故障传导、网络延迟等问题。

• 类同于集群部署模式，该模式不支持不同机器FPGA间通信；

• 搭载FPGA芯片的服务器具备高度定制化特点，运维成本较高

③ 共享服务器网络部署：该部署模式下，FPGA置于网卡、交换机间，可大幅提高加速网络功能并实现存储虚拟化。FPGA针对每台虚拟机设置虚拟网卡，虚拟交换机数据平面功能移动至FPGA内，无需CPU或物理网卡参与网络数据包收发过程。该方案显著提升虚拟机网络性能（25Gbps），同时可降低数据传输网络延迟（10倍）。

分享服务器网络部署模式下，FPGA加速器有助于降低数据传输时延，维护数据中心时延稳定，显著提升虚拟机网络性能。

分享服务器网络部署模式下FPGA加速Bing搜索排序：Bing搜索排序于该模式下采用10Gbps专用网线通信，每组网络由8个FPGA组成。其中，部分负责提取信号特征，部分负责计算特征表达式，部分负责计算文档得分，最终形成机器人即服务（RaaS）平台。FPGA加速方案下，Bing搜索时延大幅降低，延迟稳定性呈现正态分布。该部署模式下，远程FPGA通信延迟相对搜索延迟可忽略。

Azure服务器部署FPGA模式：Azure针对网络及存储虚拟化成本较高等问题采取FPGA分享服务器网络部署模式。随网络计算速度达到40Gbps，网络及存储虚拟化CPU成本激增（单位CPU核仅可处理100Mbps吞吐量）。通过在网卡及交换机间部署FPGA，网络连接扩展至整个数据中心。通过轻量级传输层，同一服务器机架时延可控制在3微秒内，触达同数据中心全部FPGA机架时延可控制在20微秒内。

依托高带宽、低时延优势，FPGA可组成网络交换层与服务器软件之间的数据中心加速层，并随分布式加速器规模扩大实现性能超线性提升。

数据中心加速层：FPGA嵌入数据中心加速平面，位于网络交换层（支架层、第一层、第二层）及传统服务器软件（CPU层面运行软件）之间。

加速层优势：

• FPGA加速层负责为每台服务器（提供云服务）提供网络加速、存储虚拟化加速支撑，加速层剩余资源可用于深度神经网络（DNN）等计算任务。 

• 随分布式网络模式下FPGA加速器规模扩大，虚拟网络性能提升呈现超线性特征。

加速层性能提升原理：使用单块FPGA时，单片硅片内存不足以支撑全模型计算任务，需持续访问DRAM以获取权重，受制于DRAM性能。加速层通过数量众多的FPGA支撑虚拟网络模型单层或单层部分计算任务。该模式下，硅片内存完整加载模型权重，可突破DRAM性能瓶颈，FPGA计算性能得到充分发挥。加速层需避免计算任务过度拆分而导致计算、通信失衡。

嵌入式eFPGA技术在性能、成本、功耗、盈利能力等方面优于传统FPGA嵌入方案，可针对不同应用场景、不同细分市场需求提供灵活解决方案.

eFPGA技术驱动因素：设计复杂度提升伴随设备成本下降的经济趋势促发市场对eFPGA技术需求。

器件设计复杂度提升：SoC设计实现过程相关软件工具趋于复杂（如Imagination Technologies为满足客户完整开发解决方案需求而提供PowerVR图形界面、Eclipse整合开发环境），工程耗时增加（编译时间、综合时间、映射时间，FPGA规模越大，编译时间越长）、制模成本提高(FPGA芯片成本为同规格ASIC芯片成本100倍）。

设备单位功能成本持续下降：20世纪末期，FPGA平均售价较高（超1,000元），传统模式下，FPGA与ASIC集成设计导致ASIC芯片管芯面积、尺寸增大，复杂度提升，早期混合设备成本较高。21世纪，相对批量生产的混合设备，FPGA更多应用于原型设计、预生产设计，成本相对传统集成持续下降（最低约100元），应用灵活。eFPGA技术优势：

更优质：eFPGA IP核及其他功能模块的SoC设计相对传统FPGA嵌入ASIC解决方案，在功耗、性能、体积、成本等方面表现更优。

更方便：下游应用市场需求更迭速度快，eFPGA可重新编程特性有助于设计工程师更新SoC，产品可更长久占有市场，利润、收入、盈利能力同时大幅提升。eFPGA方案下SoC可实现高效运行，一方面迅速更新升级以支持新接口标准，另一方面可快速接入新功能以应对细分化市场需求。

更节能：SoC设计嵌入eFPGA技术可在提高总性能的同时降低总功耗。利用eFPGA技术可重新编程特性，工程师可基于硬件，针对特定问题对解决方案进行重新配置，进而提高设计性能、降低功耗。

FPGA技术无需依靠指令、无需共享内存，在云计算网络互连系统中提供低延迟流式通信功能，可广泛满足虚拟机之间、进程之间加速需求.

FPGA云计算任务执行流程：主流数据中心以FPGA为计算密集型任务加速卡，赛灵思及阿尔特拉推出基于OpenCL的高层次编程模型，模型依托CPU触达DRAM，向FPGA传输任务，通知执行，FPGA完成计算并将执行结果传输至DRAM，最终传输至CPU。

FPGA云计算性能升级空间：受限于工程实现能力，当前数据中心FPGA与CPU之间通信多以DRAM为中介，通过烧写DRAM、启动kernel、读取DRAM的流程完成通信（FPGADRAM相对CPU DRAM数据传输速度较慢），时延近2毫秒（OpenCL、多个kernel间共享内存）。CPU与FPGA间通信时延存在升级空间，可借助PCIe DMA实现高效直接通信，时延最低可降至1微秒。

FPGA云计算通信调度新型模式：新通信模式下，FPGA与CPU无需依托共享内存结构，可通过管道实现智行单元、主机软件之间的高速通信。云计算数据中心任务较为单一，重复性强，主要包括虚拟平台网络构建和存储（通信任务）以及机器学习、对称及非对称加密解密（计算任务），算法较为复杂。新型调度模式下，CPU计算任务趋于碎片化，远期云平台计算中心或以FPGA为主，并通过FPGA将复杂计算任务卸载至CPU（区别于传统模式下CPU卸载任务至FPGA的模式）。

全球FPGA市场由四大巨头Xilinx赛灵思，Intel英特尔（收购阿尔特拉）、Lattice莱迪思、Microsemi美高森美垄断，四大厂商垄断9,000余项专利技术，把握行业“制空权”。

FPGA芯片行业形成以来，全球范围约有超70家企业参与竞争，新创企业层出不穷（如Achronix Semiconductor、MathStar等）。产品创新为行业发展提供动能，除传统可编程逻辑装置（纯数字逻辑性质），新型可编程逻辑装置（混讯性质、模拟性质）创新速度加快，具体如Cypress Semiconductor 研 发 具 有 可 组 态 性 混 讯 电 路 PSoC（Programmable System on Chip），再如Actel推出Fusion（可程序化混讯芯片）。此外，部分新创企业推出现场可编程模拟数组FPAA（Field Programmable Analog Array）等。

随智能化市场需求变化演进，高度定制化芯片（SoC ASIC）因非重复投资规模大、研发周期长等特点导致市场风险剧增。相对而言，FPGA在并行计算任务领域具备优势，在高性能、多通道领域可以代替部分ASIC。人工智能领域多通道计算任务需求推动FPGA技术向主流演进。

基于FPGA芯片在批量较小（流片5万片为界限）、多通道计算专用设备（雷达、航天设备）领域的优势，下游部分应用市场以FPGA取代ASIC应用方案。

中国FPGA芯片研发企业可以紫光同创、国微电子、成都华微电子、安路科技、智多晶、高云半导体、上海复旦微电子和京微齐力为例。从产品角度分析，中国FPGA硬件性能指标相较赛灵思、Intel等差距较大。紫光同创是当前中国市场唯一具备自主产权千万门级高性能FPGA研发制造能力的企业。上海复旦微电子于2018年5月推出自主知识产权亿门级FPGA产品。中国FPGA企业紧跟大厂步伐，布局人工智能、自动驾驶等市场，打造高、中、低端完整产品线。

中国FPGA企业竞争突破口现阶段中国FPGA厂商芯片设计软件、应用软件不统一，易在客户端造成资源浪费，头部厂商可带头集中产业链资源，提高行业整体竞争力。

编辑：黄飞