Điện toán thích ứng đẩy nhanh sự xuất hiện của kỷ nguyên phần cứng do phần mềm xác định
Mạng lưới người đam mê điện tử gốc Cheng Wenzhi hôm qua
Trước đây, khi thiết kế một sản phẩm, đầu tiên bạn phải hoạch định kiến ​​trúc phần cứng, sau khi thiết kế xong phần cứng sẽ bắt đầu phát triển phần mềm, sau đó mới cho ra đời sản phẩm hoàn chỉnh. Giờ đây, với sự phát triển của điện toán đám mây, Internet và sự gia tăng của AI, 5G và lái xe tự hành, các yêu cầu về quy trình phát triển của phần cứng và sản phẩm đang trải qua những thay đổi chưa từng có, chẳng hạn như hiệu suất phần cứng cao hơn; yêu cầu bảo mật và bảo mật cao hơn; Cảm biến ngày càng tăng các loại và giao diện; các thuật toán và mô hình AI không ngừng phát triển; phát triển phần mềm cần phải được đồng bộ hóa với phát triển phần cứng, v.v.

Được thúc đẩy bởi những yêu cầu mới này, khái niệm "phần cứng do phần mềm định nghĩa" đã được đề cập nhiều lần. Mọi người hy vọng rằng việc kiểm soát và lập lịch của tất cả các hoạt động trong chip sẽ được hoàn thành bằng phần mềm, để giảm chi phí phần cứng tương ứng và sử dụng phần đã lưu. Để tính toán và lưu trữ trên chip. Mong muốn này có vẻ rất tốt, nhưng vẫn còn nhiều khó khăn để hiện thực hóa, chẳng hạn FPGA có thể hiện thực hóa một số chức năng phần cứng do phần mềm xác định, tuy nhiên hiệu suất thấp hơn ASIC, nhưng tiêu thụ điện năng cao hơn ASIC. Có cách nào tốt hơn không?
Ưu điểm của nền tảng thích ứng

Nền tảng điện toán thích ứng của Xilinx được sinh ra để làm điều này. Theo sách trắng về điện toán thích ứng và lĩnh vực điện toán thích ứng của Xilinx, tính toán thích ứng dựa trên công nghệ FPGA và hỗ trợ xây dựng động của kiến ​​trúc miền cụ thể (DSA) trên chip. Nói cách khác, tính toán thích ứng cho phép DSA được cập nhật động với những thay đổi của nhu cầu, do đó tránh được những hạn chế của chu kỳ thiết kế ASIC dài và chi phí NRE cao. Với sự cải tiến liên tục của mức độ xử lý phân tán, máy tính thích ứng không chỉ có thể hỗ trợ cập nhật phần mềm qua mạng (OTA) mà còn cập nhật phần cứng qua mạng không dây và quá trình cập nhật có thể được lặp lại gần như không dây .
"Nền tảng thích ứng" đề cập đến bất kỳ loại sản phẩm hoặc giải pháp nào tập trung vào phần cứng thích ứng. Nền tảng thích ứng hoàn toàn dựa trên cùng một nền tảng phần cứng thích ứng, nhưng nó chứa đựng nhiều thứ hơn là phần cứng hoặc thiết bị chip, nhưng bao gồm tất cả phần cứng và một bộ phần mềm thiết kế và phần mềm điều hành toàn diện.

1

"Sách trắng về máy tính thích ứng"

Quét mã để tải xuống ngay bây giờ
Với một nền tảng thích ứng, các kỹ sư phần cứng có thể giải phóng bản thân khỏi công việc thiết kế lặp đi lặp lại và cấp thấp, đồng thời tập trung vào việc phát triển các chức năng chuyên môn mà họ giỏi. Các kỹ sư phần mềm có thể bắt đầu công việc thiết kế cùng lúc với các kỹ sư phần cứng mà không cần chờ đợi. phần cứng được thiết kế, nó bắt đầu hoạt động.
2
Hình: Sơ đồ phần cứng thích ứng chưa được định cấu hình và đã được định cấu hình (nguồn: Xilinx)
Tất nhiên, ngoài lợi ích này, nền tảng thích ứng có những lợi thế sau:
Một là đẩy nhanh quá trình ra mắt sản phẩm. Ví dụ: một trong những sản phẩm nền tảng điện toán thích ứng của Xilinx, thẻ tăng tốc trung tâm dữ liệu Alveo, sử dụng thẻ tăng tốc để xây dựng các ứng dụng có thể được tăng tốc cho các ứng dụng cụ thể mà không cần tùy chỉnh phần cứng đặc biệt. Và chỉ cần thêm thẻ PCIe vào dịch vụ, bạn có thể gọi trực tiếp thư viện tăng tốc từ ứng dụng phần mềm hiện có.
Thứ hai là giảm chi phí vận hành. So với các giải pháp dựa trên CPU, do sự gia tăng mật độ tính toán, các ứng dụng được tối ưu hóa dựa trên nền tảng thích ứng có thể cung cấp hiệu quả được cải thiện đáng kể tại mỗi nút.
Thứ ba là khối lượng công việc có thể được cấu hình linh hoạt và năng động. Nền tảng thích ứng có thể được cấu hình lại theo nhu cầu hiện tại. Các nhà phát triển có thể dễ dàng chuyển đổi các ứng dụng đã triển khai trong nền tảng thích ứng và sử dụng cùng một thiết bị để đáp ứng các yêu cầu về khối lượng công việc đang thay đổi.
Thứ tư là phải tương thích với tương lai. Nền tảng thích ứng có thể liên tục điều chỉnh. Nếu các ứng dụng hiện có yêu cầu các chức năng mới, phần cứng có thể được lập trình lại để thực hiện các chức năng này một cách tốt nhất, giảm nhu cầu nâng cấp phần cứng và kéo dài tuổi thọ của hệ thống.
Thứ năm, ứng dụng tổng thể có thể được tăng tốc. Bởi vì suy luận AI hiếm khi tồn tại đơn lẻ, nó thường là một phần của chuỗi xử lý và phân tích dữ liệu lớn hơn, thường cùng tồn tại với nhiều giai đoạn ngược dòng và hạ nguồn sử dụng các giải pháp triển khai truyền thống (không phải AI). AI được nhúng trong các hệ thống này một phần được hưởng lợi từ khả năng tăng tốc của AI, trong khi các bộ phận không phải AI cũng có thể được hưởng lợi từ khả năng tăng tốc. Tính linh hoạt tự nhiên của điện toán thích ứng phù hợp để tăng tốc các tác vụ xử lý AI và không phải AI, được gọi là "tăng tốc ứng dụng tổng thể". Khi suy luận AI chuyên sâu về mặt tính toán thâm nhập vào nhiều ứng dụng hơn, tầm quan trọng của nó cũng ngày càng tăng.
Trường hợp hạ cánh thành công của máy tính thích ứng

Trước đây, nếu các kỹ sư muốn sử dụng FPGA, họ cần phải xây dựng bo mạch phần cứng của riêng mình và cấu hình FGPA bằng ngôn ngữ mô tả phần cứng (HDL). Ngày nay, các nhà phát triển nền tảng thích ứng chỉ cần sử dụng các ngôn ngữ và khuôn khổ phần mềm quen thuộc của họ (chẳng hạn như C ++, Python, TensorFlow, v.v.) để trực tiếp phát huy hiệu quả của tính toán thích ứng. Nói cách khác, các nhà phát triển phần mềm và AI không cần phải xây dựng bảng mạch hoặc trở thành chuyên gia phần cứng để sử dụng máy tính thích ứng một cách tự do.

Điều thuận tiện hơn là các kỹ sư không chỉ có thể gọi trực tiếp mã phần mềm hiện có của họ thông qua các API mà còn có thể sử dụng các thư viện nguồn mở được cung cấp bởi hệ sinh thái và nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV). Có một số lượng lớn các API tăng tốc có sẵn trong thư viện .
Lấy hai sản phẩm nền tảng điện toán thích ứng Kria SOM và thẻ tăng tốc Alveo mà Xilinx đã sản xuất hàng loạt làm ví dụ. Kria SOM được xây dựng trên kiến ​​trúc Zynq UltraScale + MPSoC và hỗ trợ các nhà phát triển phát triển các ứng dụng tiên tiến trên nền tảng thích ứng chìa khóa trao tay. Bằng cách tiêu chuẩn hóa các phần cốt lõi của hệ thống, các nhà phát triển có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc tạo ra các tính năng khác biệt.
3

Sản phẩm Kria SOM sản xuất hàng loạt đầu tiên của Xilinx là K26 SOM. Về cấu hình phần cứng, K26 SOM dựa trên thiết kế kiến ​​trúc Zynq UltraScale + MPSoC, với kích thước tổng thể 77 × 60 × 11mm, được trang bị Cánh tay lõi tứ Bộ xử lý A53 và bộ nhớ DDR4 64-bit 4GB tích hợp, với đơn vị logic hệ thống 256K và hiệu suất bộ xử lý 1.4TOPS AI, hỗ trợ codec video 4K 60p H.264 / 265.
Kria SOM được thiết kế, sản xuất và thử nghiệm như một sản phẩm sẵn sàng sản xuất hàng loạt, có thể chịu được nhiều môi trường ứng dụng khắc nghiệt khác nhau. Hiện tại, Kria SOM được chia thành hai loại: cấp công nghiệp và cấp thương mại, cấp công nghiệp hỗ trợ độ rung cao hơn và nhiệt độ khắc nghiệt hơn, cũng như cấp vòng đời và bảo trì dài hơn.
4

Kria SOM chủ yếu dành cho các ứng dụng thị giác thông minh, do đó, nó có thể được sử dụng để phát hiện mục tiêu tốc độ cao trong các thành phố thông minh, chẳng hạn như nhận dạng biển số xe. Đồng thời, nó cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng thị giác máy trên dây chuyền sản xuất công nghiệp.
Đối với thẻ tăng tốc Alveo, nó sử dụng giao diện PCI-e tiêu chuẩn công nghiệp, có thể cung cấp khả năng giảm tải phần cứng cho bất kỳ ứng dụng trung tâm dữ liệu nào và cũng có thể được sử dụng cho bộ nhớ SmartSSD để tăng tốc trên các điểm truy cập bộ nhớ. Ngoài ra, nó cũng có thể được sử dụng cho SmartNIC để cung cấp trực tiếp khả năng tăng tốc trên lưu lượng mạng.
Ví dụ: Alveo SN1000 SmartNIC, mở rộng phạm vi hiệu suất của SmartNIC, nhắm mục tiêu đến các trung tâm dữ liệu và nền tảng tính toán biên, kết hợp mạng hiệu suất cao, cụm CPU và FPGA quy mô lớn, đồng thời xây dựng máy tính hiệu suất cao (HPC). Nền tảng này có một chức năng tăng tốc mạng đáng kể.
Ngoài ra, Alveo SN1000 SmartNIC thông qua tiêu chuẩn hóa và khuôn khổ phần mềm, không cần phải đối phó trực tiếp với lập trình FPGA, thuận tiện hơn khi sử dụng. Các kỹ sư có thể sử dụng Xilinx hoặc các bên thứ ba để hỗ trợ hầu hết phần sụn được sử dụng trong FPGA và thậm chí cả phần mềm chạy trên các cụm CPU. Cụm CPU có thể chạy các bản phân phối Linux tiêu chuẩn, chẳng hạn như Ubuntu và Yocto Linux. Trình điều khiển SmartNIC có thể được sử dụng trên các nền tảng máy chủ như Red Hat Enterprise Linux (RHEL), CentOS và Ubuntu.
Về ứng dụng, Alveo phù hợp với phân tích bộ gen, cơ sở dữ liệu đồ họa, xử lý và phân tích hình ảnh y tế và các ứng dụng giám sát hình ảnh dựa trên video. Về mặt ứng dụng, đã có các ứng dụng trong các trung tâm dữ liệu và các ứng dụng giải trình tự gen.
5