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揭秘FPGA:為什么比 GPU 的延遲低這么多?

作者: 時間:2018-06-27 來源:網絡 收藏

  微軟部署 并不是一帆風順的。對于把 部署在哪里這個問題,大致經歷了三個階段:

本文引用地址:http://cqxgywz.com/article/201806/382354.htm

  專用的 集群,里面插滿了 FPGA

  每臺機器一塊 FPGA,采用專用網絡連接

  每臺機器一塊 FPGA,放在網卡和交換機之間,共享服務器網絡


  ▲微軟 FPGA 部署方式的三個階段

  第一個階段是專用集群,里面插滿了 FPGA 加速卡,就像是一個 FPGA 組成的超級計算機。

  下圖是最早的 BFB 實驗板,一塊 PCIe 卡上放了 6 塊 FPGA,每臺 1U 服務器上又插了 4 塊 PCIe 卡。


  ▲最早的 BFB 實驗板,上面放了 6 塊 FPGA。

  可以注意到該公司的名字。在半導體行業,只要批量足夠大,芯片的價格都將趨向于沙子的價格。據傳聞,正是由于該公司不肯給「沙子的價格」 ,才選擇了另一家公司。

  當然現在數據中心領域用兩家公司 FPGA 的都有。只要規模足夠大,對 FPGA 價格過高的擔心將是不必要的。


  ▲最早的 BFB 實驗板,1U 服務器上插了 4 塊 FPGA 卡。

  像超級計算機一樣的部署方式,意味著有專門的一個機柜全是上圖這種裝了 24 塊 FPGA 的服務器(下圖左)。

  這種方式有幾個問題:

  不同機器的 FPGA 之間無法通信,FPGA 所能處理問題的規模受限于單臺服務器上 FPGA 的數量;

  數據中心里的其他機器要把任務集中發到這個機柜,構成了 in-cast,網絡延遲很難做到穩定。

  FPGA 專用機柜構成了單點故障,只要它一壞,誰都別想加速了;

  裝 FPGA 的服務器是定制的,冷卻、運維都增加了麻煩。


  ▲部署 FPGA 的三種方式,從中心化到分布式。

  一種不那么激進的方式是,在每個機柜一面部署一臺裝滿 FPGA 的服務器(上圖中)。這避免了上述問題 (2)(3),但 (1)(4) 仍然沒有解決。

  第二個階段,為了保證數據中心中服務器的同構性(這也是不用 ASIC 的一個重要原因),在每臺服務器上插一塊 FPGA(上圖右),FPGA 之間通過專用網絡連接。這也是微軟在 ISCA'14 上所發表論文采用的部署方式。



關鍵詞: FPGA 云計算 GPU

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