FPGA的下一代形態(tài)搶先看

　　早前，Xilinx宣布其新一代基于ACAP架構(gòu)的芯片系列Versal已經(jīng)正式出貨給第一批客戶，并將在今年下半年正式大規(guī)模出貨。這也意味著Xilinx研發(fā)多年的新架構(gòu)終于到了經(jīng)歷市場檢驗(yàn)的階段。

　　自從Xilinx從2018年發(fā)布ACAP架構(gòu)以來，該架構(gòu)就得到了行業(yè)的高度關(guān)注。ACAP全稱“靈活計(jì)算加速平臺(tái)”（AdaptiveComputationAccelerationPlatform），該芯片不僅包含了FPGA的可配置邏輯，還包含了ARM核，以及AIEngine和DSPEngine。這意味著使用ACAP架構(gòu)的芯片將可以滿足三種需求：ARM核可以運(yùn)行一些通用化且對性能需求不高的任務(wù)，例如操作系統(tǒng)；FPGA可配置邏輯可以運(yùn)行定制化邏輯；而AIEngine則可以運(yùn)行AI相關(guān)的高性能專用計(jì)算，例如矩陣運(yùn)算等。

　　ACAP架構(gòu)里新加入的AIEngine是大家關(guān)注的焦點(diǎn)。根據(jù)Xilinx發(fā)布的資料，該AIEngine是一組SIMD核陣列，每個(gè)核都包含了完整的RISC處理器、定點(diǎn)SIMD處理單元、浮點(diǎn)SIMD處理單元以及本地內(nèi)存。每個(gè)核之間還可以通過片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）連接到一起，從而可以實(shí)現(xiàn)高度靈活的數(shù)據(jù)流。這樣的架構(gòu)，事實(shí)上類似眾核架構(gòu)。在這次發(fā)布的VersalAICore系列芯片中，將會(huì)集成128-400個(gè)AIEngine，從而實(shí)現(xiàn)43-133TOPS的INT8定點(diǎn)計(jì)算能力。

　　FPGA的演化邏輯

　　為什么Xilinx會(huì)在FPGA里面加入專用的AIEngine呢？我們不妨回顧一下FPGA的發(fā)展歷史。

　　在FPGA最初出現(xiàn)的時(shí)候，其最大的賣點(diǎn)是可以配置成任意的邏輯，只要邏輯容量不超過FPGA的上限即可。最初人們對于FPGA的期望是滿足其功能需求。

　　在這樣的預(yù)期下，使用FPGA的系統(tǒng)可以劃分為兩個(gè)部分，一個(gè)是使用通用處理器實(shí)現(xiàn)的高速處理部分，而另一部分是使用FPGA實(shí)現(xiàn)的特殊功能部分。換句話說，F(xiàn)PGA的主要角色是協(xié)處理器。

　　然而，隨著用戶的需求和FPGA公司的業(yè)務(wù)擴(kuò)展，F(xiàn)PGA并不滿足于只當(dāng)一個(gè)協(xié)處理器。從用戶角度來說，事實(shí)上這種主-從處理器的系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和集成的時(shí)候會(huì)比較麻煩，如何正確處理主-從處理器之間的可靠互聯(lián)和數(shù)據(jù)通信協(xié)議設(shè)計(jì)都需要不少功夫。隨著FPGA容量的增大，不少用戶試著在FPGA上部署一個(gè)處理器核來跑OS并控制其余部分的可編程邏輯。然而，這樣的效率很低，因?yàn)樘幚砥骱耸且环N通用處理器，而FPGA事實(shí)上最合適的領(lǐng)域是定制化邏輯而非通用處理器。從Xilinx和Altera這樣的FPGA公司業(yè)務(wù)來說，F(xiàn)PGA作為協(xié)處理器的市場可以提供的利潤率顯然會(huì)小于整個(gè)系統(tǒng)的利潤率。因此，基于供需雙方的需求，Xilinx推出了包含了ARM硬核和FPGA的Zynq系列芯片，而Altera也推出了類似概念的AlteraSoC系列產(chǎn)品。

　　在Zynq和AlteraSoC這類的產(chǎn)品中，包含了一個(gè)ARM處理器硬核，以及可編程邏輯。由于處理器是硬核，因此可以運(yùn)行在GHz這樣的頻率范圍，相比之前跑在FPGA上的軟核只能跑到100MHz這樣的頻率，可以說集成ARM硬核是大大提升了通用處理器核的性能，使其不再成為系統(tǒng)的性能瓶頸。此外，由于ARM硬核和FPGA集成在同一塊芯片上，因此處理器和FPGA之間有著豐富的高速互聯(lián)資源，從而讓ARM硬核和FPGA邏輯之間的數(shù)據(jù)交換變得高效。同時(shí)在工具鏈上，對于ARM核+FPGA的協(xié)同工作也提供了很好的支持。這樣幾個(gè)要素組合在一起，就實(shí)現(xiàn)了一個(gè)重要的突破，即這樣一個(gè)包含ARM核和FPGA的芯片在不少場景下可以直接作為一個(gè)系統(tǒng)工作，而不再依賴于其他主處理器了。因此，集成了ARM核的FPGA就不再是一個(gè)協(xié)處理器，而是可以作為一個(gè)主處理器。

　　到了今天，隨著FPGA目標(biāo)人工智能市場，事實(shí)上又出現(xiàn)了之前同樣的情況：不少用戶希望用FPGA實(shí)現(xiàn)人工智能計(jì)算，但是FPGA實(shí)現(xiàn)人工智能計(jì)算的能力有限，而另一方面主流人工智能計(jì)算其實(shí)都相當(dāng)規(guī)則，基本都是基于矩陣運(yùn)算，因此Xilinx在ACAP的架構(gòu)中主動(dòng)加入了能靈活支持這類人工智能運(yùn)算的硬核——AIEngine，從而希望能作為完整的系統(tǒng)支持人工智能計(jì)算，并慢慢從芯片廠商走向系統(tǒng)廠商。

　　ACAP對于人工智能市場的影響

　　ACAP主要針對的市場是云端和邊緣計(jì)算市場。云端市場即數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器，在此類應(yīng)用中，ACAP可望作為用于加速人工智能計(jì)算的加速卡進(jìn)入服務(wù)器。目前，亞馬遜AWS已經(jīng)有不少部署了XilinxFPGA的服務(wù)器，隨著ACAP的發(fā)布，可望會(huì)有更多FPGA進(jìn)入此類云計(jì)算市場。值得注意的是，ACAP主要的強(qiáng)項(xiàng)是低精度定點(diǎn)計(jì)算（INT8），因此針對的AI應(yīng)用主要是推理，而作為云端人工智能重要應(yīng)用的訓(xùn)練仍然會(huì)需要擅長浮點(diǎn)運(yùn)算的GPU。而在AI推理方面，F(xiàn)PGA相比GPU的優(yōu)勢是功耗小并且可定制，因此會(huì)在該領(lǐng)域與GPU競爭市場份額。然而，相比GPU完整的開發(fā)者生態(tài)，F(xiàn)PGA的開發(fā)生態(tài)仍然不夠成熟，因此工具鏈等開發(fā)生態(tài)可能會(huì)成為充分開啟FPGA潛力的關(guān)鍵點(diǎn)。

　　在云端市場之外，邊緣計(jì)算將是ACAP的重點(diǎn)市場。邊緣計(jì)算介于終端節(jié)點(diǎn)和云之間，邊緣服務(wù)器部署在物聯(lián)網(wǎng)終端附近，它收集終端設(shè)備的信息并做就近處理，同時(shí)將必要的信息再上傳至云端。物聯(lián)網(wǎng)、5G和自動(dòng)駕駛技術(shù)在大大增加邊緣計(jì)算市場潛力的同時(shí)，也對邊緣計(jì)算提出了新的需求，需要邊緣計(jì)算在做網(wǎng)絡(luò)操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之外，還要能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人工智能計(jì)算，而這也是ACAP主要針對的市場。事實(shí)上，通信基站本來就是FPGA的主要市場之一，因此隨著5G結(jié)合邊緣計(jì)算和人工智能的概念，ACAP顯然也能迎合這樣的潮流，從而有望隨著5G+概念的崛起占領(lǐng)更多通信市場。

　　對于人工智能芯片初創(chuàng)公司來說，ACAP將會(huì)在云端和邊緣計(jì)算端成為一個(gè)有力的競爭者?？紤]ACAP的計(jì)算能力（40-100TOPS），我們認(rèn)為ACAP在邊緣計(jì)算方面將有非常強(qiáng)的競爭力（在云端對于算力的需求將會(huì)很快超過100TOPS，因此ACAP或許將更多發(fā)揮其在可配置而非算力方面的優(yōu)勢）。由于FPGA成本較高，因此我們認(rèn)為ACAP將會(huì)更多面對高端市場，但是從整體上來說，我們認(rèn)為ACAP將會(huì)成為Xilinx進(jìn)軍人工智能市場的一把利器。

　　對于XilinxFPGA的老對手——Intel來說，應(yīng)對XilinxACAP的策略并非針鋒相對推出另一款功能相近的芯片，而是利用自身在封裝工藝上的優(yōu)勢以虛擊實(shí)。今年四月，Intel發(fā)布了下一代FPGA構(gòu)架AgileX，該架構(gòu)利用EMIB封裝，可以把FPGA和其他芯片粒封裝在一起。因此，如果客戶選擇在AgileX的系統(tǒng)中集成一塊用于AI加速的芯片粒，則可以實(shí)現(xiàn)和XilinxACAP類似的效果。這樣一來，Intel的AgileX方案比起Xilinx來說更加靈活，因?yàn)閄ilinx的ACAP只針對AI相關(guān)計(jì)算優(yōu)化，而Intel的AgileX優(yōu)化的計(jì)算取決于客戶選擇集成什么芯片粒。然而，現(xiàn)在芯片粒的生態(tài)還未完善，因此無論是成本、工具鏈還是產(chǎn)能來說都要打個(gè)問號(hào)，因此我們認(rèn)為Intel的AgileX架構(gòu)的第一批客戶還主要是針對希望能和Intel深度合作使用EMIB技術(shù)并且有技術(shù)實(shí)力理解甚至定制芯片粒系統(tǒng)的大客戶，這樣看來，我們認(rèn)為Xilinx的ACAP是賭定了AI市場，并且希望能快速覆蓋更多的客戶；而Intel還不愿意放棄FPGA的靈活性，因此并不希望這么早就把FPGA和AI深度綁定，而是希望FPGA能作為其芯片粒生態(tài)的先鋒部隊(duì)。這另一方面和兩家公司的架構(gòu)也有關(guān)：FPGA只是Intel的一個(gè)事業(yè)部，其產(chǎn)品定義必須服從Intel整體的戰(zhàn)略；而FPGA產(chǎn)品對于Xilinx來說就是全部，所以一切都圍繞FPGA。

　　對于中國芯片公司來說，意識(shí)到FPGA與專用加速器以及處理器硬核集成的趨勢也是重要的。雖然我們在FPGA領(lǐng)域尚需追趕，但是FPGASoC的架構(gòu)與FPGA更像是一種橫向擴(kuò)展而非縱向加深，也即完全可以在與研發(fā)FPGA并行進(jìn)行，從而在未來更快追上FPGA發(fā)展的步伐。從另一個(gè)角度來說，我們也可以認(rèn)為FPGA下一步的發(fā)展已經(jīng)不只是如何把FPGA邏輯規(guī)模做大速度做快，而是如何把FPGA搭配其他應(yīng)用組成在靈活度和性能方面都足夠好的SoC。隨著FPGAIP的發(fā)展，中國芯片公司也可以考慮購買FPGAIP搭配專用加速器IP，從而實(shí)現(xiàn)我們自己的“ACAP”。

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