إنتل ترى توسيع دور fpgas ، الحوسبة غير المتجانسة

لقد دار الكثير من النقاش المثير حول المعالج في الآونة الأخيرة حول استخدام أنواع مختلفة من الرقائق والنوى ، على عكس النوى الحاسوبية للأغراض العامة الشائعة في وحدات المعالجة المركزية التقليدية. لقد رأينا جميع أنواع المجموعات المختلفة من الرقائق المستخدمة في مهام حوسبية معينة ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الإشعاعات الرقمية (DSP) و ASICS المخصصة وصفائف البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGs) ، ونرى بشكل متزايد التطبيقات التي تجمع بين جوانب جميع هذه ، في بعض الأحيان في نظام وأحيانا داخل شريحة واحدة.

حتى شركة Intel - التي كانت منذ فترة طويلة مؤيدة لحوسبة الأغراض العامة التي تضاعفت سرعتها كل عامين - دخلت في العمل من خلال شرائها من Altera ، إحدى الشركات الرائدة في تصنيع FPGA. في الآونة الأخيرة ، أتيحت لي الفرصة للتحدث مع Dan McNamara ، المدير العام لمجموعة حلول البرمجة القابلة للبرمجة من Intel (PSG) - التي كانت تعرف سابقًا باسم Altera - الذي ألقى بعض الضوء على خطط Intel في هذا المجال وقدم مزيدًا من التفاصيل حول خطط الشركة للاتصال أنواع مختلفة من النوى وموت مختلفة معا في حزم رقاقة عالية السرعة.

وقال ماكنمارا: "العالم يتغاير" ، مشيرًا إلى أن هناك الآن إدراكًا مشتركًا مفاده أنه لا يمكنك حل جميع المشكلات المتعلقة بالنوى ذات الاستخدام العام. يمكن ASICs المخصصة - مثل وحدات معالجة Tensor من Google أو TPUs - تسريع أنواع معينة من الوظائف تتجاوز بكثير CPUSs أو وحدات معالجة الرسومات التقليدية ، ولكن هذه تستغرق وقتًا طويلاً لإنشاء. في المقابل ، قال إن FPGAs تسمح برمز قابل للتخصيص يمنح الكثير من مزايا أداء ASIC دون الانتظار لمدة عامين لتصميم الرقاقة والتصنيع. يمكن للمطور تغيير الخوارزميات داخل FPGA على الفور ، بينما تعمل وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو الشريحة المخصصة بطريقة ثابتة.

وقال ماكنمارا أيضًا إن FPGAs منخفضة زمن الوصول جدًا ويمكن أن تكون متوازية للغاية ، حيث تعمل أجزاء مختلفة من الشريحة بشكل متزامن على تطبيقات مثل معالجة الصور أو الاتصال.

تقوم Intel الآن بشحن Arria 10 FPGA ، المصنوع وفقًا لمعيار TSMC 20nm ، وتقدم حزمة تجمع بين معالج Xeon (Broadwell) و Arria 10. وهذا قيد الاستخدام في تطبيقات مثل البحث والتحليل على نطاق الويب. وقال مكنمارا إن FPGAs يمكن أن تسرع البحث بما يصل إلى 10 مرات ، وأشار إلى أن مايكروسوفت كانت علنية بشأن استخدام هذه FPGA لتسريع البحث.

أحد المجالات الكبيرة للتحسين في الآونة الأخيرة كان في إنشاء حزم متعددة الشرائح أسرع والتي يمكن أن تجمع بين وفاة رقائق التي تم إنشاؤها في عمليات مختلفة وربما من صناع مختلفين. وتشمل هذه الحزم التي تحتوي على وحدة المعالجة المركزية و FPGA ، مثل مزيج Xeon / Arria ؛ FPGA مع أجهزة إرسال واستقبال مختلفة ، كما هو الحال في Stratix 10 FPGA من Intel ؛ أو حتى أجزاء مختلفة من وحدة المعالجة المركزية الكاملة ، كما وصفتها شركة Intel في يومها التكنولوجي والتصنيع الحديث.

ابتكرت Intel تقنية جديدة تسمى جسر ربط متعدد الشرائح مضمن (EMIB) للقيام بذلك ، والتي ظهرت لأول مرة في Stratix 10. في EMIB ، يتم إنشاء القالب الأساسي في عملية Intel 14nm وأجهزة الإرسال والاستقبال على عملية TSMC 16nm.

وعموما ، قال ماكنمارا أن العديد من المناطق تتجه نحو اعتماد المزيد من FPGAs باستخدام مثل هذه التعبئة والتغليف. تحدث عن مواقع الويب كبيرة الحجم ، والتي تشهد تغيرًا سريعًا في الطلب وحيث قد تعمل مجموعة FPGA / CPU بشكل جيد في مجالات مثل البحث والتحليلات وتدفق الفيديو ، بالإضافة إلى تحويل الشبكة ، حيث توجد اتجاهات مثل الشبكات المعرفة بالبرمجيات ووظائف الشبكة الافتراضية تقود الحاجة إلى مزيد من معالجة الحزم. تشمل مجالات التركيز الأخرى تطبيقات 5G والتطبيقات اللاسلكية والقيادة المستقلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). في AI ، قال ماكنمارا إن ASICs المحسنة وقدرة الكمبيوتر الخام قد تكون الأفضل للتدريب (اشترت Intel Nervana) ، لكنها قالت إن FPGAs غالبًا ما تكون في الاستدلال ، نظرًا لمرونتها وقلة زمن الكمون ، ولاحظت أن ZTE تستخدم Arria 10s ل تظهر عشرات الاعتراف صورة مؤثرة جدا.

أنا شخصياً أشعر بالفضول لمعرفة ما إذا كانت وحدات المعالجة المركزية المستقبلية ستأخذ مكونات مختلفة بالفعل وتخلطها وتطابقها باستخدام EMIB أو تقنية مشابهة لتغيير ما نعتقد أنه شريحة للمعالج. أنا مفتون بفكرة أن أنظمة المستقبل قد تستخدم الكثير من النوى المختلفة - بعضها قابل للبرمجة (FPGA) وبعضها ثابت (مزيج من كل من ASIC المخصصة ووحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات) لفعل الأشياء معًا والتي تحسن ما يفعله أي فرد التكنولوجيا يمكن القيام به من تلقاء نفسها.