如何维持全球半导体领先?美国专家给出四点建议

FPGA可用于处理多元计算密集型任务，依托流水线并行结构体系，FPGA相对GPU、CPU在计算结果返回时延方面具备技术优势。

计算密集型任务：矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的运算属于计算密集型任务。该类运算任务可由CPU卸载至FPGA执行。

FPGA执行计算密集型任务性能表现：

计算性能相对CPU：如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算，其性能与20核CPU相当，进行浮点乘法运算，其性能与8核CPU相当。

计算性能相对GPU：FPGA进行整数乘法、浮点乘法运算，性能相对GPU存在数量级差距，可通过配置乘法器、浮点运算部件接近GPU计算性能。

FPGA执行计算密集型任务核心优势：搜索引擎排序、图像处理等任务对结果返回时限要求较为严格，需降低计算步骤时延。传统GPU加速方案下数据包规模较大，时延可达毫秒级别。FPGA加速方案下，PCIe时延可降至微秒级别。远期技术推动下，CPU与FPGA数据传输时延可降至100纳秒以下。

FPGA可针对数据包步骤数量搭建同等数量流水线（流水线并行结构），数据包经多个流水线处理后可即时输出。GPU数据并行模式依托不同数据单元处理不同数据包，数据单元需一致输入、输出。针对流式计算任务，FPGA流水线并行结构在延迟方面具备天然优势。

FPGA用于处理通信密集型任务不受网卡限制，在数据包吞吐量、时延方面表现优于CPU方案，时延稳定性较强。

通信密集型任务：对称加密、防火墙、网络虚拟化等运算属于通信密集型计算任务，通信密集数据处理相对计算密集数据处理复杂度较低，易受通信硬件设备限制。

FPGA执行通信密集型任务优势：

①        吞吐量优势：CPU方案处理通信密集任务需通过网卡接收数据，易受网卡性能限制（线速处理64字节数据包网卡有限，CPU及主板PCIe网卡插槽数量有限）。GPU方案（高计算性能）处理通信密集任务数据包缺乏网口，需依靠网卡收集数据包，数据吞吐量受CPU及网卡限制，时延较长。FPGA可接入40Gbps、100Gbps网线，并以线速处理各类数据包，可降低网卡、交换机配置成本。

②        时延优势：CPU方案通过网卡收集数据包，并将计算结果发送至网卡。受网卡性能限制，DPDK数据包处理框架下，CPU处理通信密集任务时延近5微秒，且CPU时延稳定性较弱，高负载情况下时延或超过几十微秒，造成任务调度不确定性。FPGA无需指令，可保证稳定、极低时延，FPGA协同CPU异构模式可拓展FPGA方案在复杂端设备的应用。

FPGA部署包括集群式、分布式等，逐渐从中心化过渡至分布式，不同部署方式下，服务器沟通效率、故障传导效应表现各异。

FPGA嵌入功耗负担：FPGA嵌入对服务器整体功耗影响较小，以Catapult联手微软开展的FPGA加速机器翻译项目为例，加速模块整体总计算能力达到103Tops/W，与10万块GPU计算能力相当。相对而言，嵌入单块FPGA导致服务器整体功耗增加约30W。

FPGA部署方式特点及限制：

①        集群部署特点及限制：FPGA构成专用集群，形成FPGA加速卡构成的超级计算器（如Virtex系列早期实验板于同一硅片部署6块FPGA，单位服务器搭载4块实验板）。

专用集群模式无法在不同机器FPGA之间实现通信；

数据中心其他机器需集中发送任务至FPGA集群，易造成网络延迟；

单点故障导致数据中心整体加速能力受限