基于 FPGA 的基礎架構準備將神經可塑性運用到 IaaS(基礎架構即服務),實現高性能、定制化、設計安全的云計算服務。
神經科學家曾經認為人腦的結構是不變的,其神經元在幼年即已定型。后來研究證明人腦實際上是可塑的:為了對環境激勵做出響應并借助思維行為本身,人腦在動態地改變自己的結構、功能和神經連接,甚至通過神經再生長出新的神經元。而且這種神經可塑性會一直持續到老。
這種經證明的人腦可塑性正在開啟基于靈活、強大、量身定制的云計算基礎架構即服務 (IaaS) 的突破性創新數字業務模型。基于可定制云的 IaaS 有望通過綜合與請求的服務有關的優化計算來實現創新性產品差異化,交付特定的服務質量 (QoS),為最終用戶帶來增值。這種模式要求特別關注高計算強度功能或應用背后的計算機架構性能、定制化和安全性等設計參數。已經出現在可重配置硬件技術的 DNA 中并且現在可部署到 FPGA 驅動的云計算基礎架構的這些技術特性,正準備改變數字化業務的游戲規則。
神經可塑性和云計算
近期神經科學的最新進展已經顯示我們通過采用新的思維模式和行為方式就可以輕松地重塑自己的大腦。大腦和神經系統用于定位行為的神經路徑連接著大腦中相對較遠的區域,而且每一個路徑都與特定的領域或行為息息相關。新的思維和技能一旦出現,就會鋪設新的路徑。每次我們思考、感受或做什么事情的時候,我們就會通過重復練習來強化相關路徑,直至行為成為習慣。
隨著神經科學深化我們對大腦的理解,云計算技術在過去十年已取得長足發展,通過互聯網為世界各地數十億用戶提供計算、聯網和存儲服務。個人、企業及其他機構正在盡情享用存儲、視頻、消息傳輸、社交網絡、線上游戲和 Web 搜索等云服務。云服務不止是一種 IT 現象;它越來越多地成為企業在發展自己的業務的同時借助不斷提升的計算能力降低成本、實現創新和業務轉型的動力。行業觀察家已預計未來數年 IT 基礎設施的主要開支將投入在云平臺和應用上。
眾多研發團隊深信 FPGA 是云計算服務器中的應用專用加速器的未來實現技術。
這就是說我們能否在發現神經可塑性和云計算爆炸式增長之間找到某種關系,可能激發新的數字業務模式?
試想對人的神經系統的天生神經可塑性進行抽象,并將這個概念直接移植到云計算基礎架構上。通過支持 FPGA 和 SoC 器件中可用的可重配置硬件技術,突破性 IaaS 模式可根據任何給定時間客戶提出的特定需求來適配和優化分布在任何云計算基礎架構的數據中心中的服務器計算機架構,從而得到的計算轉化為增值。為強化神經科學類比,我們使用“神經可塑性云”一語來描述將軟核處理器與可編程邏輯融合在一起 (FPGA) ,以提供異構硬件-軟件處理生態系統的物理云計算架構。通過這種生態系統,數據中心服務器可根據云中使用的特定應用定制和適配自己的計算能力(圖 1)。
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圖 1 - 神經可塑性云架構
這一概念激勵的是一種云計算模式的轉變。在這種轉變中,任何給定計算“大腦”的適配能力,一旦該“大腦”在可重配置硬件中綜合為移植到云端的定制計算單元,就能提供與在嚴格和特定的計算要求(往往通過今天的標準云解決方案無法實現)下履行云服務的數字業務相比明顯的競爭優勢。能從這種方法中獲益的應用領域包括金融趨勢分析、實時醫療成像處理、生物信息學、計算生物學、基因組測序、能源/石油/天然氣分配實時控制、大數據分析和深度學習。
把可重配置硬件技術引入到云計算領域的理念肇始于學術研究。可重配置計算社區一段時間以來一直在探索將 FPGA 與通用處理器相結合的機會,而且眾多研發團隊已經確信 FPGA 是未來的云計算服務器中應用專用加速器的實現技術。這一理解尚未轉化為廣泛可用的商用解決方案;但微軟、IBM、英特爾、高通和百度等云技術主導企業加上 FPGA 廠商正在極力倡導將 FPGA 用于數據中心工作負載的優化。
在這個數字服務經濟推動云計算增長的時代,云計算利益相關方逐漸認識到,數據中心采用 FPGA 比采用其它可用替代方案,能提供更高的性能功耗比。這意味著云服務提供商會很快有新的策略,用于交付為他們的客戶的特定需求定制的計算基礎架構,并通過響應時間、網絡安全,當然還包括性能等有意義的 QoS 參數加以量化。任何數字化企業的云計算基礎架構都會隨著可重配置硬件技術的部署發生明顯變化,直至企業停止把基礎架構當作商品對待,而是將其當作業務價值鏈中的關鍵一環來使用。
三大內在屬性支撐著提議的基于可重配置硬件的神經塑性云計算基礎架構:高性能(以更快速度得到結果)、靈活性(經優化的計算,采用完全適配將要運行的特定應用的架構)和安全性(從設計提供的數據隱私、加密和防范網絡安全威脅的保護)。綜合運用這些特征有望促成數字業務時代的突破性創新。
高性能計算走向云端
高性能計算 (HPC) 基本上是指使用并行處理功能高效、可靠、迅速地運行高級應用程序。過去高性能計算的使用權局限于學術界、工程師和科學家。實際上,高性能計算幾乎成為超級計算中心的代名詞,用于處理理論物理模型仿真的復雜計算。高性能計算的典型應用領域包括氣候建模、碰撞仿真和生物信息學。這些領域在性質上就是高計算強度的。
云計算讓高性能計算走入尋常百姓家。隨著時間推移,對這一計算能力的需求正在超越傳統的超級計算中心,延伸到公有云、私有云、混合云、社區云乃至個人云中,用戶通過便攜式甚至是可穿戴嵌入式設備就能夠使用。
對許多服務和應用來說,這種對計算能力不斷增長的需求意味著嚴格的響應時間要求,要求提供商使用最先進的技術更新自己的計算平臺。在實時圖像處理、視頻流和大數據分析等這些應用中,降低時延,加快得到結果都是最終用戶看重的 QoS 要素。大公司、創業企業和中小型企業(SME)逐漸認識到,先進的計算基礎架構能帶來競爭優勢。隨著 HPC 進入主流,云計算通過實現對無限計算資源的共享彈性訪問,在 HPC 交付方面正起著關鍵作用,尤其是對已經使用集群和網格計算的工程和科學應用而言。
鑒于云基礎架構工作負載對計算能力、靈活性和電源效率提出了更高的要求,基于 FPGA 的首創替代方案能提供超越行業需求的高性能解決方案。借助可重復配置硬件技術,以并行處理支撐的計算平臺有望提供快捷平衡的解決方案,尤其是在要求以極快速度處理實時數據的應用中。為了顯著降低時延,FPGA 廠商與主要的利益相關方密切協作,通過將綜合在 FPGA 邏輯中的加速器連接至現有處理器,正設法實現高性能、更高能效的數據中心。
據中心中的靈活計算
隨著最終用戶逐漸習慣和依賴把自己的個人數據托管到云端,預計云計算將成為 IT 交付的默認方式。與之相關的一個趨勢是把產品轉化為服務,分解成能夠在按使用付費業務模式中重新組合以準確滿足客戶需求的單元。IaaS 就是一種把云計算硬件基礎設施(服務器、存儲、網絡和操作系統)作為互聯網上的按需服務交付的途徑。許多企業意識到云硬件基礎設施對他們的業務不可或缺,但他們把它當作不會給自己帶來任何競爭優勢的商品對待,因為他們的競爭對手基本上使用相同的技術提供基本上相同的 QoS。
可重配置硬件技術能顛覆這樣的模式。該技術帶來極具競爭力的性能功耗比提升,降低總體成本,并用作可擴展的可重配置加速平臺,能夠對任何工作負載進行按需優化,從而實現明顯的差異化。配備 FPGA 器件的數據中心服務器能支持可針對特定計算優化的硬件軟件計算平臺。靈活的硬件是讓最終用戶用上與云基礎架構緊密掛鉤的豐富特性的關鍵,比如設計保障的專用高性能計算。
有幾大因素有利于向云端的靈活計算轉型。FPGA 的并行處理功能是一個明顯優勢。此外,通過 FPGA 在云端集成異構硬件資源,為無需依賴持續的 CPU 性能提升就能改善計算效率提供了機遇。
另外,為了增加任何特定計算任務的吞吐量,往往可以在 FPGA 資源中對其實現方案進行流水線操作。借助靈活的硬件對最終用戶應用進行精細流水線,可交付最佳性能的定制解決方案。
接著,還可以發揮 FPGA 中硬件資源的部分可重配置性,在運行中把不同的定制協處理器換入和換出特定資源,從而以多路復用的方式動態地按需計算所需應用算法中計算強度最大的部分。這種方法基本不會影響執行時間,同時提供了一種能權衡面積與性能的低成本解決方案。
采用基于云的 IaaS 的可重配置硬件不僅可以擴大云計算的供應,提高定制化水平,還能增強網絡安全性。
總之,定制云計算能為一定數量領域的提供商和從業者帶來重大差異化。例如,采用特定計算機架構而非標準架構支持的金融計算應用能加快經紀人對金融趨勢的分析,這樣他們買入或賣出股票的速度就能比他們的競爭對手更快。如果負責處理所需的實時處理算法的計算機對執行這些算法進行了專門的優化,醫療人員就能在開展遠程外科手術的過程中提高成像質量并縮短響應時間。在卷積神經網絡上的大數據分析和網絡游戲等其他計算領域中,QoS 以時延和開銷為衡量指標,高 QoS 能產生顯著的競爭優勢。
值得信賴的云計算
網絡安全和數據保隱私挑戰是云計算得到廣泛采用的主要障礙。因為云基礎架構在不同程度上一直是一種開放和共享資源,它也成了內外部人員惡意攻擊的對象。而且今天在共享資源上執行特定計算或存儲敏感數據帶來的安全影響讓云計算難以成為關鍵應用的選擇。在當前的云平臺和基礎設施中都已經觀察到旁路攻擊、身份綁架和惡意代碼分配。值得信賴的云計算解決方案可以避免這些問題,因此對實現任何人能夠隨時隨地使用的定制化云計算而言十分重要。
采用基于云的 IaaS 的可重配置硬件部件可以擴大云計算的使用和定制化水平,還能增強相對于軟件解決方案的安全性。從設計上說,FPGA 器件與云端傳統使用的軟件解決方案相比能提供明顯面積更小、防御更周密的攻擊面。基于 FPGA 的云計算基礎架構的設計人員能夠讓安全性滿足要挖掘云的全部潛力,為今天熟悉技術的用戶提供服務,需要能夠發揮可擴展、定制化計算、聯網和存儲資源集的作用的新業務模式。
云系統架構的最高設計標準。下列因素有利于值得信賴的硬件增強型云計算。
防范篡改的硬件安全原語和保護FPGA 提供物理不可克隆功能 (PUF) 等特定安全特性,可作為為每個電路提供唯一標識符的關鍵存儲的替代機制。FPGA 也適用于實現創建加密密鑰所需的真隨機數生成器 (TRNG)。
加密算法的硬件實現高級加密標準 (AES) 和橢圓曲線密碼算法 (ECC) 就是在硬件中執行的加密算法的例子。這些算法的加密原語(旋轉、與或運算等)與 CPU 上的順序軟件執行相比,更適合于部署在 FPGA 硬件中。例如 AES 就可以分解為一套順序執行的階段或步驟,每個階段內部分解為一個基本運算循環。這些循環通過使用并行執行在硬件上展開,可以以更快的速度運行。此外,步驟可以流水線化來提高性能。這些技術優化了硬件中的加密算法的綜合。
隨時數據保密(移動中數據、使用中數據和閑置中數據)在開發安全解決方案時性能降低是一個關鍵性的問題。硬件解決方案相對于軟件解決方案更具優勢,原因是硬件能夠在基本沒有開銷的情況下完成低時延數據加密和解密。通過這種方法,應用通過云管理的一切信息都能夠以加密方式發送、接收和存儲,例如用加密文本取代明文文本,防止其受到網絡攻擊。
硬件防火墻硬件安全模塊能過濾所有通過系統通信總線的數據,加強數據抵御特定類型攻擊的耐受力。
數字簽名硬件方法還支持用戶認證和可驗證的認證和證書管理,從而實現可信根 (RoT)。
其他優勢
行業用例說明了基于硬件的云解決方案如何支持安全、高性能和靈活性等關鍵屬性。這包括 Google Project Vault。該項目把在硬件中綜合的加密計算嵌入到微型 SD 設備中。微軟的 Azure SmartNIC 基于 FPGA,用于在服務器中從 CPU 卸載軟件定義的聯網功能。微軟的 Catapult Project 則借助 FPGA 技術加快 Bing 搜索引擎的速度。Bitfusion 的 Cloud Adaptor 項目讓開發人員得以在云中使用 FPGA。FPGA 技術已經可用于證明數據中心服務器中的神經可塑性云計算概念。賽靈思 Kintex? UltraScale? FPGA 和賽靈思 Zynq? Ultrascale+? MPSOC 器件系列都是有效的例子。
其他有利于基于 FPGA 的云計算基礎架構的因素有:
可擴展性云計算通過發揮數據中心的規模經濟,正在帶來明顯的成本節約。基于 FPGA 的云計算解決方案的擴展遠遠比基于 CPU 和 GPU 的解決方案容易。
低功耗 在數據中心環境中,與原始性能相比更重要的是性能功耗比。數據中心要求高性能,但這種高性能的功耗特性應不超越數據中心服務器的要求的限值。與市場上的其他替代方案相比基于 FPGA 的解決方案能提供高得多的性能功耗比。很明顯,最大化性能功耗比是提高數據中心可靠性和控制運營成本的必備要求。
環境友好性 延伸降低功耗的優勢,基于 FPGA 的云計算正在興起,成為降低計算的碳排放的必行之道。
冗余通過使用 FPGA 技術管理異構硬件資源,開發人員得以綜合出滿足特定冗余要求的定制解決方案。
IT 服務的用戶對下列要求缺一不可:移動性、連接性、對信息的即時訪問、立即得到計算結果和設計安全。云計算為企業提供了把任務從他們的本地基礎架構移到遠程經優化的計算集群的手段。要挖掘云的全部潛力,為今天熟悉技術的用戶提供服務,需要能夠發揮可擴展、定制化計算、聯網和存儲資源集的作用的新業務模式,從而為所有的客戶創造價值。
神經可塑性云計算在配備異構資源的精細粒度FPGA器件之上將高性能架構和受信任計算架構融為一體,能改善計算的能力、靈活性和安全性。硬件神經可塑性通過為云端已確立的連接和移動特性添加個性化、個人定制計算功能,掀起人們開展業務方式的革命。
從利益相關方正在積極采取的行為來衡量,可重配置硬件技術迅速融合到云端并不遙遠。運行在數據中心服務器 CPU 上的軟件代碼與直接在硬件中處理的應用關鍵環節的結合,將實現為最終用戶帶來顯著競爭優勢的技術差異化。
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