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[導(dǎo)讀]剛剛落幕的全球云計(jì)算大會(huì)和華為全聯(lián)接大會(huì)上,云計(jì)算和大數(shù)據(jù)再一次成為熱議的話題。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,到2020年,平均每一天,每位互聯(lián)網(wǎng)用戶的流量將達(dá)到1.5GB,自動(dòng)駕駛汽車的流量是4TB,而云視頻提供商的視頻吞吐量

剛剛落幕的全球云計(jì)算大會(huì)和華為全聯(lián)接大會(huì)上,云計(jì)算和大數(shù)據(jù)再一次成為熱議的話題。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,到2020年,平均每一天,每位互聯(lián)網(wǎng)用戶的流量將達(dá)到1.5GB,自動(dòng)駕駛汽車的流量是4TB,而云視頻提供商的視頻吞吐量是750PB!奔涌而來(lái)的數(shù)據(jù)洪流給數(shù)據(jù)中心帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。

 

英特爾可編程解決方案事業(yè)部FPGA軟件解決方案高級(jí)總監(jiān) Bernhard Friebe向21ic記者介紹了Intel的FPGA在數(shù)據(jù)中心的變革中將起到怎樣的作用,如何更好的為云上業(yè)務(wù)提供卓越的性能。

Intel通用加速堆棧簡(jiǎn)化云上部署CPU+FPGA異構(gòu)架構(gòu)

圖:英特爾可編程解決方案事業(yè)部FPGA軟件解決方案高級(jí)總監(jiān) Bernhard Friebe

 

據(jù)Friebe介紹,Intel的FPGA已經(jīng)解決了很多數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算的難題。

 

現(xiàn)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用的越來(lái)越多,數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大,只靠CPU的能力在數(shù)據(jù)庫(kù)里進(jìn)行計(jì)算難度越來(lái)越大。完全采用CPU的方案成本非常高昂。Intel的合作伙伴SWARM64則很好地利用了FPGA的并行處理能力,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加速、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)方面的提升。SWARM64的產(chǎn)品是一個(gè)簡(jiǎn)單的即插即用PCI,在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面,無(wú)論是MySQL或其他數(shù)據(jù)庫(kù),加載驅(qū)動(dòng)以后立刻可以滿足需求?,F(xiàn)在,SWARM64的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析速度提升了五倍,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)效益超過(guò)原來(lái)兩倍,存儲(chǔ)壓縮的性能達(dá)到三倍以上。根據(jù)他們的預(yù)測(cè),通過(guò)使用FPGA加速,他們能夠在三年內(nèi)節(jié)省40%的成本。

 

在基因測(cè)序這個(gè)領(lǐng)域,Intel的合作伙伴Broad研究所采用FPGA解決醫(yī)學(xué)遺傳領(lǐng)域的尖端問(wèn)題?;驕y(cè)序會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),F(xiàn)PGA則可以大大地加速分析流程,從而加快醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新。Intel和Broad研究所合作開(kāi)發(fā)出了基因分析工具包,為基因測(cè)序的Pair-HMM算法專門制定了FPGA,大大提供了這個(gè)算法的效率。利用了FPGA的并行處理的能力,這一個(gè)算法速度提高了50倍,Broad研究所的業(yè)務(wù)流量在使用FPGA之后提高了1.2倍。

 

在Friebe分享的兩個(gè)實(shí)例中,F(xiàn)PGA都扮演了加速器的角色。與ASSP/ASIC專用加速器相比,F(xiàn)PGA更加靈活,更適合網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和計(jì)算領(lǐng)域的定制或變化的工作負(fù)載。

 

FPGA可以跟CPU進(jìn)行協(xié)作,來(lái)打造一個(gè)旁路加速的功能。也就是說(shuō),CPU可以把大量的數(shù)據(jù)一次性地通過(guò)PE的方式發(fā)送給FPGA,由FPGA處理完之后再發(fā)回給CPU。數(shù)據(jù)中心和云端對(duì)于這種實(shí)時(shí)的非常低延遲的處理要求響應(yīng)速度越來(lái)越快。

 

另一方面,由于FPGA的I/O非常靈活,可以直接網(wǎng)絡(luò)或者相關(guān)的接口去對(duì)接。在微軟的Brainwave項(xiàng)目里,就是直接把數(shù)據(jù)輸入到FPGA進(jìn)行加速或者實(shí)現(xiàn)一個(gè)非常低延遲的響應(yīng)。

Intel通用加速堆棧簡(jiǎn)化云上部署CPU+FPGA異構(gòu)架構(gòu)

圖:FPGA用做在線或旁路加速

 

Friebe表示,在數(shù)據(jù)中心和云的基礎(chǔ)設(shè)施里面,不管是公有云還是私有云,我們都看到同樣的需求,就是利用FPGA帶來(lái)的性能提升。還有混合云的情況,如果本來(lái)是在私有云上有這個(gè)需求,比如處理能力需要有所增加,Intel的方案可以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫的從私有云到公有云的遷移,反向遷移也可以實(shí)現(xiàn)。在中國(guó),Intel一直和開(kāi)放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)合作,從它成立之初就擔(dān)任了這個(gè)委員會(huì)的技術(shù)顧問(wèn)。在最新的Scorpio3.0版本里,已經(jīng)把FPGA納入其中。

 

為了開(kāi)發(fā)人員更輕松的使用FPGA,Intel近日推出了面向Intel至強(qiáng)CPU和FPGA的加速堆棧。下圖所示是一個(gè)多層架構(gòu),最下面是Intel的硬件,包括至強(qiáng)CPU和FPGA。Friebe告訴21ic記者,Intel創(chuàng)建了一個(gè)包含OPAE(開(kāi)放可編程的加速引擎)在內(nèi)的加速環(huán)境,這個(gè)引擎可以在低層次上提取一些相應(yīng)的驅(qū)動(dòng),用戶自己能夠控制。

Intel通用加速堆棧簡(jiǎn)化云上部署CPU+FPGA異構(gòu)架構(gòu)

圖:Intel至強(qiáng)CPU和FPGA的加速堆棧

 

無(wú)論硬件是什么,F(xiàn)PGA是什么類型,多少數(shù)量,對(duì)用戶來(lái)說(shuō),和硬件交互永遠(yuǎn)是通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的界面交互。這種OPAE環(huán)境,其中包括一系列相關(guān)的驅(qū)動(dòng)和庫(kù),都是開(kāi)源的??梢园岩幌盗衼?lái)自不同來(lái)源的客戶整合到一起,他可能是來(lái)自于第三方,可能來(lái)自于我們的客戶,當(dāng)然也可以來(lái)自Intel。對(duì)于應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō),他們完全可以用自己習(xí)慣使用的一些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和框架,包括Intel提供的SDK來(lái)開(kāi)發(fā)他們的應(yīng)用,與這一系列標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)去配合使用。

 

以將加速堆棧嵌入到數(shù)據(jù)中心或者云基礎(chǔ)設(shè)施為例,F(xiàn)PGA可以被簡(jiǎn)單的看做一個(gè)計(jì)算資源,用通常的編排工具,或者是用機(jī)架進(jìn)行編排。

Intel通用加速堆棧簡(jiǎn)化云上部署CPU+FPGA異構(gòu)架構(gòu)

圖:在云上部署FPGA加速

 

在云上這個(gè)層面,能夠感知數(shù)據(jù)中心里面現(xiàn)在有個(gè)FPGA。從用戶層面,不管是在公有云還是在私有云,如果希望用到FPGA加速功能,只要簡(jiǎn)單地做一個(gè)liberal report,調(diào)一個(gè)庫(kù),發(fā)起一個(gè)請(qǐng)求,這個(gè)編排軟件就可以直接接收請(qǐng)求,下送到計(jì)算模塊,接下去就可以生成一個(gè)虛擬機(jī)來(lái)跑這個(gè)應(yīng)用。對(duì)于最終用戶,只要做一個(gè)liberal report這樣的請(qǐng)求就可以實(shí)現(xiàn)這一強(qiáng)大的功能了。

 

人工智能是現(xiàn)在的大熱門,展望未來(lái),它的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shù)據(jù)類型,未來(lái)都會(huì)不斷變化,像人工智能這樣的應(yīng)用場(chǎng)景,F(xiàn)PGA將大有可為,因?yàn)樗軌蚝芎玫貙?duì)未來(lái)進(jìn)行兼容,當(dāng)新的需求出現(xiàn)了,情況發(fā)生變化了,可以隨時(shí)對(duì)它進(jìn)行再次的編程,適應(yīng)新的變化。

 

憑借其靈活性和通用性,F(xiàn)PGA一方面能兼顧硬件性能,另一方面能帶來(lái)軟件的可編程性,能夠很好的滿足數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算,乃至人工智能的在未來(lái)出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)需求。

 
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