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2017年我国FPGA行业市场现状分析【图】

2017年11月13日 11:1410000人浏览字号:T|T
    FPGA(Field-ProgrammableGateArray),即现场可编程门阵列,它是在PAL、GALCPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

    FPGA在1992年被首次应用于神经网络,1996年被首次用于卷积神经网络(CNN)的加速,但是因为那时的FPGA没有密集的乘法累加器(MAC)以及FPGA尺寸的限制,导致计算效率较低且算法精度较低,应用效果不佳。但是近年来FPGA相关技术已经获得显著突破,其中最显著的就是晶体管尺寸不断减小,FPGA上硬化计算单元数量的增多使得FPGA核心逻辑单元的密度显著增加。另外在2011年,Altera推出OpenCL语言使得在FPGA上实现异构计算和并行计算成为可能,极大地推动了FPGA在深度学习中的应用。2015年,微软利用FPGAStratixVD5在ImageNet竞赛上实现了134张/秒的吞吐量,是第二名参赛者的3倍,而且功率仅为25W,这一事件对于FPGA在深度学习中的应用而言具有里程碑的意义。从此,百度、腾讯、亚马逊等科技巨头公司开始纷纷将FPGA部署到数据中心中。

FPGA在深度学习领域应用的重大事件历程

数据来源:公开资料整理

    在FPGA被用于深度学习之前,FPGA主要有3大应用方向:(1)通信设备的高速接口电路设计通信设备的高速接口电路设计,这一方向主要是用FPGA处理高速接口的协议,并完成高速的数据收发和交换;(2)数字信号处理方向/数学计算方向(例如金融、医疗数据分析);(3)SOPC,即利用FPGA这个平台搭建的一个嵌入式系统的底层硬件环境,然后设计者在上面进行嵌入式软件开发。

美国市场FPGA一半以上被用于通信和工业领域(单位:十亿美元)

数据来源:公开资料整理

    神经网络计算中有大部分时间都用在矩阵乘法(GEMM)上,英特尔曾经对FPGA和GPU在矩阵乘法中的性能表现做过测试,试验结果表明FPGA的性能及性能/功耗比都远胜于GPU。FPGA的性能及性能/功耗比高于CPU/GPU本质上是因为前者不依赖冯·诺依曼结构体系而后者属于冯氏结构。CPU/GPU是指令译码执行、共享内存的;而FPGA是无指令、无需共享内存的体系结构。从架构上看,FPGA主要由可编程逻辑单元、可编程连接网络、可编程的输入输出(I/O)模块构成,与CPU/GPU由运算器、控制器等组成的逻辑结构完全不同。FPGA每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,不需要指令;对于通信的需求,FPGA每个逻辑单元与周围逻辑单元的连接在重编程时就已经确定,并不需要通过共享内存来通信。

在矩阵相乘(GEMM)测试中FPGA性能均好于GPU

数据来源:公开资料整理

FPGA由可编程逻辑快、连接网络、输入输出模块构成

数据来源:公开资料整理

CPU、GPU、FPGA、ASIC在处理计算密集型任务时的性能比较

CPU、GPU、FPGA、ASIC的实现比较

数据来源:公开资料整理

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