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從人工智能算法模型和指數級成本變化分析FPGA的未來發展

五度易鏈 2018-12-04 2582 117

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受到半導體工藝技術的影響,FPGA也迎來了自己的技術突破。通過對FPGA器件的發展,我們能夠推理出未來FPGA的發展方向。

【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

      受到半導體工藝技術的影響,FPGA也迎來了自己的技術突破。通過對FPGA器件的發展,我們能夠推理出未來FPGA的發展方向。

  1. 高密度、高速度、寬頻帶、高保密;

  2. 低電壓、低功耗、低成本、低價格;

  3. IP軟/硬核復用、系統集成;

  4. 動態可重構以及單片集群;

  5. 緊密結合應用需求,多元化發展。

  集成了FPGA 架構、硬核CPU 子系統和其他的硬核IP芯片的應用范圍會更加廣闊,這也為進行FPGA的研究提供了新的設計思路,設計人員能夠基于芯片的應用,在有專利保護的架構上搭建FPGA的功能模塊,完成具有更高性價比的芯片產品。 從技術方面分析,GPU、FPGA 和 ASIC都有自己的特點,但是在進行實際的應用時,GPU的先發優勢更好。

  近兩年,全球七大超級云計算數據中心包括 IBM、Facebook、微軟、AWS 以及 BAT都采用了 FPGA 服務器。在這方面,中國和美國處以同一起跑線,FPGA 實現了在全球七大數據中心的部署。

  從當前的FPGA行業發展,我們可以預測FPGA的發展方向:

  人工智能算法正在快速迭代階段。ASIC 芯片雖然能夠實現最優性能,即面積利用率高、速度快、功耗低;但ASIC 芯片的研發周期很長,同時成本極高,需要足夠大的市場來支撐成本投入,現在只有極少數公司進行了該項研究嘗試。

  而人工智能算法模型開始從訓練環節向推理環節過渡,這種趨勢對FPGA的發展十分有利。人工智能算法模型訓練出的算法模型往往呈現規模太大,復雜度太高的特點,無法直接進行實際應用部署。為了解決這個問題,人工智能算法模型趨向于將訓練后的模型進行壓縮,再應用到推理環節。

  人工智能算法正處于快速迭代中,能夠在幾乎沒有預測精度損失的情況下將 LSTM 模型的尺寸壓縮 20 倍。在算法能夠帶來數量級的性能提升下,想要將算法固化在 ASIC 中來獲得效率提升的想法并不實際,如果采用搭建在 FPGA 上的硬件框架 ESE,就能獲得高一個數量級的能量效率提升。ESE 的速度為英特爾 Core i7 5930k CPU 的 43 倍,英偉達 Pascal Titan X GPU 的 3 倍。它的能量效率分別為以上兩種處理器的 40 倍和 11.5 倍。采用 FPGA 搭建硬件框架充分發揮了 FPGA 萬能芯片的特性,性能遠超 GPU 等。

  集成電路行業一直呈現一家獨大的市場現狀,但是在后期發展中,隨著芯片的制程工藝提升,芯片NRE 費用在呈現指數級上升。但是FPGA 的 NRE 成本可以攤到上千個小項目上,從而讓每個項目只分擔幾十萬美元的 NRE。

  隨著芯片的 NRE 費用不斷呈現上升趨勢,也就會有越來越多的 ASIC 芯片達不到規模經濟而失去市場,從而投入到FPGA 的研究,指數級成本上漲對FPGA是有益的。


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