《電子技術(shù)應(yīng)用》
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英特爾與領(lǐng)先OEM廠商攜手共創(chuàng)數(shù)據(jù)中心計(jì)算的新時代

FPGA加速成數(shù)據(jù)中心主流應(yīng)用
2018-04-28
作者:王偉
關(guān)鍵詞: 英特爾 FPGA FPGA加速卡

  自2015年底,Altera被英特爾收購之后成為英特爾的可編程解決方案事業(yè)部,除延續(xù)原本的產(chǎn)品線之外,一個比較新的產(chǎn)品線策略就是針對于數(shù)據(jù)中心、計(jì)算業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)和存儲開發(fā)新的加速產(chǎn)品。直至去年10月,英特爾發(fā)布了搭載Arria 10GX FPGA芯片的可編程加速卡(PAC);時隔半年,2018年4月,英特爾宣布領(lǐng)先的原始設(shè)備制造商戴爾和富士通均在其服務(wù)器系列中采用了英特爾 的FPGA加速產(chǎn)品。這是可重新編程芯片的首次重要使用,旨在加速現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心中的主流應(yīng)用。

  英特爾 FPGA:理想的加速器之選

  據(jù)英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經(jīng)理劉斌介紹,英特爾公司一個重要戰(zhàn)略就是從PC為中心逐漸轉(zhuǎn)移成以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè),且英特爾向客戶提供數(shù)據(jù)的價(jià)值不單指數(shù)據(jù)存儲或轉(zhuǎn)移,而是能夠?qū)?shù)據(jù)快速地轉(zhuǎn)移成信息,幫助用戶進(jìn)行下一步的決策。在這個過程中,如何快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是首要的難題。對此,單純的CPU已經(jīng)無法滿足需求,CPU+GPU、CPU+ASSP/ASIC、CPU+FPGA等異構(gòu)架構(gòu)的組合更為人所青睞。其中FPGA由于兼具硬件高性能和軟件可編程能力,在異構(gòu)計(jì)算中優(yōu)勢尤為明顯。

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  對于FPGA加速在數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用,英特爾主要做了三方面的工作。其一是推出FPGA可編程加速卡;其二是將加速卡擴(kuò)展為至強(qiáng)CPU+FPGA的加速平臺,內(nèi)含加速堆棧。除此之外,英特爾還邀請各種類型的伙伴,包括FPGA內(nèi)部加速器的開發(fā)伙伴、系統(tǒng)集成商、軟件應(yīng)用集成商等,合力去支持不用垂直領(lǐng)域的加速方案建設(shè),攜手創(chuàng)建FPGA加速應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)。

  劉斌表示:“由于數(shù)據(jù)正呈指數(shù)級增長,數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商需要保持大規(guī)模性能需求和運(yùn)營效率之間的平衡。為了提升性能與功效,數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商紛紛尋求有效的加速手段。隨著FPGA加速的優(yōu)勢越來越得到認(rèn)可,我們也發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)中心的用戶,想要采購FPGA加速卡,實(shí)際上是需要通過主流的OEM廠商所提供的服務(wù)器資源來實(shí)現(xiàn)的,只有這樣FPGA加速器才能實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),才能保證在英特爾的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)上提供可編程加速卡,并且通過這些頂級OEM的認(rèn)證也是一個非常重要的步驟。這同樣是我們客戶能夠大規(guī)模采用FPGA加速的一個很重要的前提。”

  此次,戴爾和富士通這兩家OEM廠商率先將英特爾可編程加速卡大規(guī)模集成到自家主流服務(wù)器當(dāng)中,目前,戴爾 EMC PowerEdge R640、R740 和 R740XD 服務(wù)器已可以進(jìn)行大規(guī)模部署,未來更多服務(wù)器將支持這一功能;而在富士通也在PRIMERGY 服務(wù)器中部署采用 Arria 10 GX FPGA 的英特爾可編程加速卡,以吸引重要客戶。英特爾 FPGA 可為新型數(shù)據(jù)中心奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),憑借出色的多功能性和速度可支持處理從數(shù)據(jù)分析到金融服務(wù)的各種工作負(fù)載。這是英特爾可編程芯片快速發(fā)展進(jìn)程中的又一座里程碑。

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  加速堆棧:有效降低客戶應(yīng)用門檻

  無論從開發(fā)社區(qū)還是生態(tài)環(huán)境來看,F(xiàn)PGA都不像計(jì)算領(lǐng)域那么廣泛。如何提升FPGA的應(yīng)用性,降低客戶的應(yīng)用門檻是一個非常重要的任務(wù)。

  因此,英特爾在FPGA加速卡上,配套地推出了一套英特爾至強(qiáng)處理器和FPGA協(xié)同工作的叫加速堆棧(或稱加速軟件棧,英文:Acceleration Stack),它能夠?yàn)檐浖_發(fā)人員提供強(qiáng)大的支持,目標(biāo)是希望更多用戶來使用這樣的加速平臺,能夠降低他們在使用這個加速平臺時候的應(yīng)用門檻。

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  劉斌稱:“加速堆棧從意義上來講非常重要,我們希望業(yè)內(nèi)人士在做FPGA加速的時候可以有一個參照物,加速堆棧就是這樣一個存在。”它的特點(diǎn)在于它并不和一個特定的加速功能或者一個垂直領(lǐng)域的加速需求綁定,而是具有通用性。例如運(yùn)行在處理器上的軟件需要訪問FPGA加速器,或是配置FPGA里面的加速器,或者對虛擬機(jī)的支持、對安全性的要求、對用戶數(shù)據(jù)的隔離要求等,所有這些通用的功能,集合在一起,做成一個軟件棧,即加速堆棧。它和加速卡、至強(qiáng)處理器一起構(gòu)成FPGA在更廣泛的云數(shù)據(jù)中心上或通用加速平臺上工作的一個前提。

  以前FPGA沒有一個標(biāo)準(zhǔn)的加速卡,或者沒有一組標(biāo)準(zhǔn)的軟件應(yīng)用訪問接口,每一個公司都要自己開發(fā)自己的東西,所以互相之間是不互通的。現(xiàn)在有了這樣一套相對通用的加速堆棧,不同的合作伙伴開發(fā)出來的加速器也好和應(yīng)用軟件,都可以比較好地在不同平臺上做移植,極大地?cái)U(kuò)展了用戶去代碼復(fù)用、IP復(fù)用的能力。對于英特爾來說,也希望這個加速堆棧提供的功能可以降低用戶使用FPGA加速卡的門檻。

  FPGA加速應(yīng)用藍(lán)海廣闊

  為了有力支持英特爾 FPGA加速的應(yīng)用效果,劉斌介紹了英特爾 FPGA加速面向財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和數(shù)據(jù)庫加速的全新高性能解決方案。

  財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析在金融市場是非常重要的一個環(huán)節(jié),尤其是在股市動蕩比較激烈或是全球部分地區(qū)政治動蕩比較激烈的時候,更是如此。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析市場增長是非常快的,復(fù)合增長率在15%左右。本質(zhì)上來講,財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)分析是一個大數(shù)據(jù)問題,數(shù)據(jù)量大至TB級別,且是計(jì)算密集型,非常耗費(fèi)計(jì)算力的。另一方面,風(fēng)險(xiǎn)評估模型在不斷的演進(jìn)中,且演進(jìn)速度也非常快,模型的變化也相應(yīng)增加了計(jì)算復(fù)雜度。基于以上分析,如果用純粹軟件的方式來處理財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析的問題,不僅性能上存在限制,且反應(yīng)的時間不足以讓人滿意。而將FPGA加速應(yīng)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析,以期權(quán)計(jì)算為例,可將每符號算法加速850%,端到端期權(quán)交易模擬加速可提速2倍以上。

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  不同于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析是一個非常垂直市場的模型,數(shù)據(jù)庫廣泛地應(yīng)用在不同的領(lǐng)域,甚至針對同樣一個數(shù)據(jù)庫的部署,不同的用戶使用的方式也是不一樣的。因此數(shù)據(jù)庫中,F(xiàn)PGA加速所要解決的問題也是不一樣的。數(shù)據(jù)庫加速所面臨的主要挑戰(zhàn)有用于交易和分析的混合數(shù)據(jù)庫阻礙實(shí)時分析、與多個數(shù)據(jù)庫相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施成文問題、查詢耗時過長、新舊數(shù)據(jù)庫無法應(yīng)對同類型查詢等。以FPGA加速來增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫性能,主要從兩個環(huán)節(jié)下手,一個是說FPGA可以非常快速地把大量的查詢指令進(jìn)行轉(zhuǎn)化,二是FPGA通過人工智能、深度學(xué)習(xí)對實(shí)時分析階段的加速。數(shù)據(jù)表明,應(yīng)用FPGA加速數(shù)據(jù)庫,可將實(shí)時數(shù)據(jù)分析加速20倍,將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉儲加速2倍,將存儲壓縮加速3倍。

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  以上只是兩個應(yīng)用案例,事實(shí)上,英特爾在全球邀請了幾十家合作伙伴一起來開發(fā)不同領(lǐng)域里面FPGA加速的完整解決方案,雙方的合作領(lǐng)域涉及數(shù)據(jù)分析、人工智能、視頻轉(zhuǎn)碼、網(wǎng)絡(luò)安全、金融加速以及基因研究各方面。


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