双巨头相继被收，FPGA的未来在哪里 2015年

2015年，英特尔以167亿美元收购Altera 。而就在今年AMD正式收购了Xilinx ，这对于FPGA领域来说是一个重要的里程碑，因为Xilinx和Altera是FPGA里面的主要供应商。两大收购以后，业界开始对FPGA的未来产生了巨大的担忧。
AMD收购Xilinx的主要目标是打造业界领先的高性能计算公司，根据AMD的说法， “在Xilinx已确立领先地位的各个成长型市场上，将会大幅扩大AMD产品组合和客户集的广度” 。 ” 但Xilinx目前领先的主要市场是什么?
文章插图
Alveo, VERSAL 和 Vitis AI
Xilinx在3年前发布了一个名为Alveo的强大FPGA平台。 Alveo是最初由Xilinx开发的第一个FPGA的加速器卡，以此要与GPU抗衡。在此之前， Xilinx主要是在开发FPGA芯片，并依赖其他供应商提供FPGA卡。随着Alveo 加速器卡的出现， Xilinx希望以其品牌名称提供一个强大的平台，作为加速器卡。 Xilinx围绕Alveo 平台开发了一个令人印象深刻的生态系统，它们利用Alveo 卡的性能来加速机器学习、深度神经网络、数据库、自然语言处理、基因组学和定量金融领域的一些应用。 Alveo 卡的主要目标是为深度学习提供GPU的强大替代品。
为了快速高效的使用FPGA 加速卡， Xilinx公司提出了SDAccel开发环境，目的是让CPU/FPGA 编程如 CPU/GPU编程那样方便快捷。 FPGA加速卡的推进，一直受限于硬件编程语言的限制， SDAccel开发环境就是为了方便FPGA的使用。此平台允许使用OpenCL和C/ c++等高级编程语言编写FPGA ，而不需要使用VHDL或Verilog 。尽管要使用OpenCL开发高效的硬件加速器，需要对FPGA技术有深入的理解，但这些工具允许没有FPGA专业知识的软件开发人员能够开发自己的加速器。
英伟达， ARM和Mellanox
大约一个月前，英伟达宣布以400亿美元收购ARM ，誓要“打造人工智能时代的世界顶级计算公司” 。收购的目的就是要实现Nvidia的目标，开发数据处理单元(DPU) ，这包括:
【双巨头相继被收，FPGA的未来在哪里】可编程多核CPU (ARM)
高性能网络接口(SmartNIC)( Mellanox)
丰富的灵活和可编程加速引擎(Nvidia GPU)
所以在从AMD收购Xilinx之后， FPGA的未来将会变成什么样?
文章插图
英特尔拥有丰富的硬件加速器组合，包括强大的至强处理器、GPU、FPGA和用于深度学习的ASIC 。那么FPGA在英特尔的主要市场是什么呢?在英特尔的一次演讲中，他们的FPGA目标是在3个特定市场:
自然语言处理(BERT)
欺诈检测(LSTM)
智能城市(推理) 。
看起来英特尔主要专注于那些低延迟的应用程序，而FPGA可以提供比其他平台更低的延迟。此前英特尔公司以20亿美元的价格收购了Habana lab ，他们的高性能深度学习推理和训练技术非常出色。然而，这些面向深度学习应用的FPGA与基于Habana的ASIC深度学习平台的区别仍有待观察。
FPGA的未来
在收购潮过后，我们正在进入一个异构数据处理平台的时代，这个平台将包括SmartNIC、多核处理器和硬件加速器，用户将不得不选择一个完整的解决方案，而不是混搭。英特尔、AMD和英伟达将提供完整的计算平台，包括他们自己专有的加速器和智能芯片。
这带来的好处可能是更容易部署和更好的集成，但是选择每个最佳选择将不再可行，例如选择Xilinx的FPGA、Intel Xeon处理器和Nvidia的GPU 。
对于英特尔和AMD来说，在深度学习领域推广FPGA将会很困难，而其他平台将会以他们自己的品牌出现。或许FPGA将主要用于他们的基本市场(网络和电信，如vRAN和5G) ，而GPU, asic等其他平台将被推广用于深度学习。
FPGA的主要优点是可编程性，可支持定制架构。这意味着他们可以更快地适应新算法或应用程序。这种竞争优势至关重要，尤其是在由ML工程师和数据科学家开发新模型的深度学习领域。 FPGA可以使用新的定制模型/算法进行编程，与其他平台相比具有更好的性能。特别是在需要进行如封装处理、基因组学和比特币挖掘等bit级处理的应用中，因此FPGA表现出了比其他平台更好的性能。在深度学习应用中， FPGA可以提供较低的延迟和高性能，特别是在使用较少的比特数时。所以， FPGA可以在新的处理生态系统中发挥重要作用，而不仅仅用于智能网卡应用。
无论如何，为了使FPGA成为一个更具有吸引力的加速器平台，我们还需要提供所需的框架，使其部署变得简单且可扩展。这就是为什么需要一个与厂商无关的框架，让FPGA像GPU或CPU一样容易部署。