全面了解FPGA。

1 FPGA簡介

當我們需要進行計算時，通常會選擇使用基于指令的架構，比如中央處理器（CPU）或圖形處理器（GPU），編寫適用于這些架構的軟件程序。這些架構是通用的，可以執行各種不同類型的計算任務。

然而，還有一種不同的方法，即為特定的計算任務設計專門的電路，不依賴于通用架構和軟件。這種方法更加費力，需要進行電路設計和硬件實現，但可以在特定計算任務上獲得更高的性能和效率。

本文重點介紹這種能獲取高性能的方法，即使用可重構集成電路，也稱為現場可編程門陣列（FPGA）。FPGA是一種特殊的芯片，可以通過配置來實現各種不同的電路功能。可以根據特定的計算需求，將FPGA配置成一個定制的電路，以執行特定的計算任務。與基于指令的架構不同，FPGA不需要編寫軟件程序，而是直接配置硬件電路來執行計算任務。

2 FPGA的優劣勢

為什么我們傾向于使用 FPGA 進行計算，而不是更常見的CPU或GPU？與GPU和CPU相比，FPGA在以下幾個方面存在差異：

延遲：計算需要多長時間？

→ FPGA在這方面表現良好。

連通性：可以連接哪些輸入/輸出，以及帶寬是多少？

→ FPGA可以直接連接輸入，并提供非常高的帶寬。

工程成本：表達計算需要多少工作量？

→ 工程成本通常比基于指令的架構要高得多，因此其優勢必須物有所值。

能源效率：計算需要消耗多少能源？

→ 這經常被列為FPGA的一個巨大優勢，但FPGA是否比CPU或GPU更好，實際上取決于應用場景。

接下來更詳細地討論每個方面。

3 低延遲

FPGA相對于CPU和GPU具有更低的延遲。在特定的應用場景下，使用FPGA可以實現非常低的延遲。

使用FPGA，可以實現約等于或低于1微秒的延遲；而使用CPU，延遲小于50微秒已經是非常不錯的表現了。此外，FPGA的延遲更加可預測，更具確定性。主要原因是FPGA更加專用化：它們不依賴于通用操作系統，并且通信無需通過通用總線（如USB或PCIe）進行。

因此，對于需要高性能和低延遲的應用場景，例如噴氣式戰斗機的自動駕駛儀或高頻算法交易引擎，選擇使用FPGA是個更好的選擇，它能夠提供非常短的延遲，更可靠的性能，并且能夠滿足特定的需求，不受通用架構和操作系統的限制。

4 連通性

在FPGA上，可以直接把任何數據源（如網絡接口或傳感器）連接到芯片的引腳上，這點與GPU和CPU形成鮮明對比，因為在GPU和CPU上，必須通過標準化總線（如USB或PCIe）連接數據源，并依賴操作系統將數據傳遞給應用程序。FPGA的與芯片引腳的直接連接提供了極高的帶寬和低延遲。

這種高帶寬在無線電天文學應用中是必需的，比如LOFAR和SKA。在這些應用中，現場裝有許多專用傳感器，產生大量數據。為了更方便處理，必須在發送之前減少數據量。為此，荷蘭無線電天文學研究所ASTRON設計了Uniboard2，這是一塊搭載了四個FPGA的板卡，其每秒處理的數據量比阿姆斯特丹互聯網交換中心還要多。

5 工程成本

在討論能源效率這個微妙問題之前，讓我們先討論FPGA的主要缺點：相比基于指令的架構（即CPU和GPU），它們的編程/配置要困難得多。傳統上，這些硬件電路是通過硬件描述語言（HDL），如VHDL和Verilog，進行描述的，而軟件則是通過眾多編程語言之一，如Java、C和Python進行編程的。

從理論上講，硬件描述語言和編程語言都可以用來表達任何計算（都是圖靈完備的），但在工程細節上存在巨大的差異。

一種新興的趨勢是高級綜合（HLS）：使用常規編程語言（如OpenCL或C++）對FPGA進行編程，從而實現更高級別的抽象。然而，即使使用這樣的語言，編程FPGA的難度仍然比編程基于指令的系統高一個數量級。

編程FPGA的困難部分很大程度上是長時間的編譯時間。例如，使用英特爾的OpenCL編譯器，編譯一個典型的FPGA程序需要4到12個小時之間。這是由于布局和布線階段：想要的定制電路需要映射到擁有的FPGA資源上，并且路徑盡可能短。這是一個復雜的優化問題，需要大量計算。英特爾提供了一個仿真器，因此測試正確性不需要進行這個漫長的步驟，但確定和優化性能確實需要進行這些漫長的編譯階段。

6 能源效率

在英特爾的宣傳中，一直強調FPGA在能源效率方面具有明顯的優勢。然而，實際情況并不那么明確，尤其是在涉及浮點計算時。但我們首先來考慮FPGA相對于CPU或GPU在能源效率方面的明顯優勢。

就邏輯和固定精度計算而言，FPGA在能源效率方面表現出色。尤其在加密貨幣挖掘中，正是這一特性使得FPGA具有優勢。實際上，過去很多人都使用FPGA進行比特幣挖掘。

值得一提的是，如今大多數人都使用ASIC（專用集成電路）進行比特幣挖掘。ASIC是專門為特定目的而構建的定制集成電路。雖然ASIC是更為能源高效的解決方案，但需要巨額的前期投資用于設計和批量芯片生產，才能實現成本效益。

從能源效率的角度來看，FPGA板不需要依賴主機計算機運行，因為它們具備自己的輸入/輸出接口，這樣可以節省主機的能源和金錢開銷。而與之相反的是GPU，GPU需要通過PCIe或NVLink與主機系統進行通信，因此需要主機的運行支持。（NVidia Jetson是GPU的一個例外，但它并不是高端GPU。）

7 浮點數的能效——FPGA與GPU的比較

許多高性能計算應用，如深度學習，通常依賴于浮點運算，GPU在這方面表現出色。過去，FPGA在浮點計算方面效率相對較低，因為需要從邏輯塊組裝浮點單元，這消耗了大量資源。

像Arria 10和Stratix 10這樣的新一代FPGA在FPGA結構中集成了浮點單元，使其在浮點計算方面更為出色。那么，添加浮點單元是否使FPGA在能效上對浮點計算更有吸引力？它們比GPU更節能嗎？

把最先進的GPU與最先進的FPGA進行比較。目前市面上最快的專業GPU是Tesla V100，理論最大性能為15 TFLOPS（每秒兆浮點運算，是測量浮點性能的標準單位），功耗約為250瓦。其中一款最好的FPGA開發板是Nallatech 520C，它采用Altera/Intel的新一代Statix 10芯片。該開發板的理論最大性能為9.2 TFLOPS，功耗約為225瓦。

如果把這兩個設備在能效上進行比較，GPU似乎更節能，在理論上能達到56 GFLOP/W（每瓦吉浮點運算，是測量浮點性能能效的標準單位），而FPGA僅能達到40.9 GFLOP/W。因此，如果要購買新的浮點數硬件，并且需要主機電腦，那么在這種粗略的比較中，選擇GPU可能更合適。

然而，這種差距很小，并且有可能新一代基于Stratix 10的FPGA開發板在浮點計算方面比Volta更節能。此外，上述比較是在不同工藝節點下進行的，因為Tesla V100采用了12納米工藝，而Stratix 10則采用了較舊的14納米工藝。

盡管比較表明，如果需要能效較高的浮點計算，最好選擇GPU，但并不能說明GPU在浮點計算方面天生更節能。目前，GPU在浮點能效方面占據優勢，但這種情況在不久的將來可能會發生改變。

FPGA的能效標簽：取決于應用領域

如果不需要主機電腦，那么需要比較帶有主機的高端GPU和不帶主機的高端FPGA。如果使用上述比較中的相同數據，那么帶有主機的GPU和不帶主機的FPGA在能效上完全相同，前提是主機消耗116.7瓦（在多GPU配置中，每個GPU消耗的電量）。現代主機的功耗在50到250瓦之間，這使得FPGA更具競爭力。

在某些領域，很難繞開FPGA。在軍事應用中，如導彈制導系統，FPGA由于其低延遲而被使用。在射電天文學應用中，FPGA的專用輸入/輸出對于處理大量數據有重要作用。在加密貨幣挖掘中，FPGA的定點和邏輯運算能效優勢明顯。

來源： 本文轉載自FPGA研究院 公眾號

審核編輯：湯梓紅