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[导读]本篇将重点讲解在数据方面,Xilinx所描绘的智能世界。

大红鹰网高手论坛公式规律 www.roooh.tw 上一篇,21ic中国电子网在《拥抱开源的Xilinx描绘了AI之下的刚柔并济: Vitis AI平台正式开放下载》中说到,在摩尔定律放缓,登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈,现在是异构CPU与加速器的“黄金时代”。此前主要讲解Xilinx在自适应异构平台方面的战略,本篇将重点讲解在数据方面,Xilinx所描绘的智能世界。

根据Xilinx总裁兼CEO Victor Peng在2019赛灵思开发者大会(XDF)亚洲站上的介绍,Xilinx的三大战略在于“数据中心优先”、“加速核心市场发展”、“驱动自适应计算”,在数据中心生态系统方面。据Victor Peng公开的数据显示,目前Xilinx拥有7517个企业与学术单位,834个加速器项目,95已发布的应用。那么在在战略部署上具体如何?

Xilinx总裁兼CEO Victor Peng

图1:Xilinx总裁兼CEO Victor Peng

 

数据中心优先

 

在数据中心方面,Victor Peng强调Xilinx追求的是“计算+存储+网络”的三位一体的数据中心加速。据统计,2018年,全球生产的全部闪存容量为 0.25 ZB。而2019年全球预计数据总量 40 ZB。据IDC预测,2025年全球数据将有 175 ZB 的总量。而中国将于 2025 年以 48.6ZB 的数据量及 27.8% 的占比,成为全球最大的数据汇集地。

而其中的计算则将会是一个70-80亿美元规模的市场。当然,如此惊人而又庞大的数据量,对于存储和网络来说都是巨大的考验。

在XDF2019数据中心小组采访中,Xilinx执行副总裁兼数据中心事业部总经理Salil Raje对记者解释表示,在计算方面,一直以来都是FPGA的强项,CPU+Xilinx FPGA以及未来即将推出的Versal ACAP(自适应计算加速平台)的加速(部分产品已实现Versal),将实现巨大的速度提升。通过实例具体来讲,生命科学公司lllumina在基因组分析应用上提速了90倍,而Aupera公司则在每瓦性能成本上提升了33倍。

在存储方面,实际上很多客户并不想在SSD和CPU之间来回转移,利用赛灵思解决方案可使其在很好的计算存储能力中聚集,通过加速压缩、解压缩、解密,而无需在SSD与CPU间来回转移。目前来说,已与IBM、美光、三星等开展了合作,部署加速存储和计算存储,从而可以实现数据在最近的地方处理。

在网络方面,Xilinx提供相关智能网卡,即SmartNIC,该产品会根据网络直接数据流入过程中进行处理,连接入FPGA网络之中,SmartNIC可通过移除恶意数据包提供更好的安全性,并通过将网络堆栈CPU卸载到SmartNIC来加速数据包处理。SmartNIC则是融合领先的 FPGA、MPSoC 和 ACAP 解决方案与 Solarflare 的超低时延网络接口卡( NIC )技术以及 Onload 应用加速软件的一个解决方案。

三位一体的赛灵思加速

图2:三位一体的赛灵思加速

不仅如此,除了三位一体的全面加速以外,自适应仍然是关键词,Victor Peng表示,数据中心未来发展的趋势是可分解和组合的分布式自适应计算。他对此解释表示,数据中心业务分为公有云、私有云、混合云、企业云等,而分布式自适应最核心的价值在于“更低的总拥有成本(TCO)”、“高性能与低延时”、“无需更新芯片即可定制化和快速创新”。

分布式自适应计算核心价值

图3:分布式自适应计算核心价值

而Versal ACAP就是实现分布式自适应的关键点,据Salil Raje介绍,ACAP是专门针对软件开发人员架构使用的,当然其中也包含许多硬件元素,可接入到CPU服务器上进行编程,另外,在片上网络上也拥有一些高数据处理率的AI引擎和无线进行自适配。当然,这个自适应平台支持也非常广泛,包括X86或Arm架构。

Xilinx执行副总裁兼数据中心事业部总经理Salil Raje

图4:Xilinx执行副总裁兼数据中心事业部总经理Salil Raje

上文所提到的Aupera公司,就是分布式计算架构视频处理系统,其去中心化,打破传统x86架构瓶颈,将颠覆现有数据中心的视频处理格局。单台设备配置高达48个Zynq® UltraScale+™ MPSoC处理引擎,可并行处理380路H.264/H.265高清视频码流,实现单位能耗相同下相比传统方案33倍的性能以及1/10机架空间的压倒性优势。

另外,在数据中心加速器方面,据Victor Peng介绍,Xilinx陆续推出Alveo U50、U200、U250和U280四款加速卡产品系列,值得一提的是,产品系列已在美国、欧洲、中国市场上得到广泛应用。

Alveo 加速器卡产品系列

图5:Alveo 加速器卡产品系列

 

加速核心市场发展

 

在加速核心市场发展方面,赛灵思长期以来不断向工业与视觉、专业A/V与广播、汽车、消费领域、医疗与科学、测试测量与仿真、有线通信、无线通信八大领域的客户输出最新硬件加速技术。

尤其是汽车领域,Victor表示,2018年Xilinx的自适应器件已覆盖29个汽车品牌和111款车型中,具体则坐拥百度Apollo、BYD、DAIMILER、MAGNA、小马智行等合作。从ZU2到ZU11,Xilinx目前出货量超过了1.7亿片,特别是最近发布的ZU7和ZU11 Zynq UtraScale+产品符合汽车安全、质量和可靠性要求。

实现自动驾驶

图6:实现自动驾驶

 

驱动自适应计算

 

重头戏来了,之前在数据中心和AI自适应平台Vitis的关键词便是自适应,据Victor Peng介绍,Xilinx的平台转型之路分为硬件和软件两方面。

在硬件方面,此前非常“硬核”的FPGA逐渐变软,自7nm架构及全新Versal自适应计算架构(ACAP)产品宣布研发后,2019年产品多数已实现自适应。另外,自适应加速卡也是“自适应”硬件阵容的重头戏。

平台转型之路—硬件

图7:平台转型之路—硬件

在软件方面,在上篇文章中也进行了详细介绍,便是Vitis平台,而这款平台的重头戏则也瞄准自适应这一关键词之内,这一平台相当于将Xilinx的全套产品进行了一次大集合,并加入了异构和自适应的概念。不仅支持此前推出的硬件设计套件Vivado和为数据中心开发的SDAccel,当然也支持异构架构的Zynq SoC和Versal ACAP,再加上全新推出的开源的Vitis AI套件,硬件、软件人员可一站式完成开发。

平台转型之路—软件

图8:平台转型之路—软件

 

总结

 

近几年,FPGA的发展缘起5G、AI与大数据,实际AI方面目前仍然还是处于早期阶段,还会持续快速增长。Salil Raje告诉记者,过去一两年当中,多数FPGA增长主要来自5G、数据中心的计算存储方面和视频。而随着数据量持续的增加,异构和加速近乎是现代的唯一解法,那么FPGA便是最重要的角色之一。

在谈及越来越多云服务商的自主AI芯片问题时,Salil Raje表示,其实很多超大规模的云服务供应商在很多应用上的工作负载,是会占用自身很大一部分的计算算力,所以要寻找一些解决方案来构建自己的ASIC芯片。当然,Xilinx实际上在此仍然是发挥非常重要的作用的,其中需要解决一部分的算力是仍然需要Xilinx的加速器进行解决的,比如谷歌拥有自主研发的TPU,但同时依然在使用Xilinx的加速器。

“打造灵活应变,万物智能的世界”伴随着XDF2019现场映刻的这句话,Xilinx正双持“全面加速”与“自适应”两大宝剑,面对着后摩尔定律的异构与加速器时代,而这一曲,则由Vitis串联起Xilinx所期盼的生态环境。

 

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