【自适应计算在机器人领域的应用】连载二：工业类比CPU／GPU，ASIC和FPGA，谁更适合机器人计算
作者： víctor mayoral-vilches 和 giulio corradi，赛灵思公司
连载二：工业类比cpu／gpu，asic和fpga，谁更适合机器人计算
cpu 和通用 gpu （gpgpu） 是两种广泛使用的商业计算平台，因为它们可用性高且具有通用性。这些计算技术的通用性，是机器人专家对其特别感兴趣的原因。但是通用性的代价是：
1. 通用平台的固定架构难以适应新的机器人场景。追加功能往往需要追加硬件，这也往往意味着要花时间对新的硬件进行新的系统集成度。
2. 通用性必然导致其在时效上的缺陷，从而影响确定性形成（难以满足严格的实时性要求）。
3. 其功耗通常比专用计算架构（如 fpga 或 asic）高一到两个数量级 （1）。
4. 其固定的、不具备灵活应变能力的架构，导致其对网络安全威胁和恶意行为的抵御能力减弱。熔毁 （ meltdown ） 或者幽灵 （ spectre ） 等网络攻击示例表明，如果缺乏重新配置数据流流水线的能力，计算平台最终将丧失安全性。
总体而言，cpu、gpu 和 asic 等采用固定架构的器件，在其为开发者提供优势的同时，也让其付出了代价。它们所缺乏的灵活应变能力，导致其缺乏时效性，能耗增加。而且由于它们无法通过重新配置架构来提高硬件的抗风险能力，因此在网络威胁面前更加脆弱。
cpu的工业类比
图1是 cpu 的工业类比，它将 cpu 理解成一系列车间，并且每个车间安排一位技能非常娴熟的工人。
图1：cpu 的工业类比
这些工人每人都能使用通用工具生产出几乎任何产品。每位工人按顺序使用不同的工具，将原材料制造为成品，一次生产一件产品。根据任务的性质，这种串行生产流程可能用到大量步骤。这些车间基本（不考虑缓存的情况下）彼此独立，工人能全身心地完成不同任务，不必担心干扰或协调问题。尽管cpu 十分灵活，但它的底层硬件是固定的。cpu 仍然在基本的冯诺依曼架构（或者更确切地说，存储程序计算机）上运行。数据从存储器读取到处理器进行运算，然后写回到存储器。基本上每个 cpu 都以串行方式运行，一次一个指令。同时架构以算术逻辑单元 （alu） 为中心，每次运算都需要将数据输入到 alu 并从 alu 输出数据。
cpu的工业类比
gpu 也可以用车间和工人类比，但它们的数量要大得多，并且工人的专业化程度也要高很多，如图2所示。
图 2： gpu 的工业类比
gpu 工人只能使用特定的工具，每人能完成的任务种类要少得多，但他们完成任务的效率非常高。gpu 工人在重复做相同的少量任务时效率最高，尤其是当他们全体同时做同一件事情时。gpu 解决了 cpu 的主要缺陷之一，即并行处理大量数据的能力。
虽然 gpu 比 cpu 拥有非常多的核，但 gpu 采用的依然是固定的硬件架构。gpu 的核仍然包含某种类型的冯诺依曼处理器。一条指令就能处理上千条或者更多数量的数据，尽管通常必须对同时处理的每一条数据进行相同的运算。原子处理元在数据矢量上运算（非 cpu 情况下的数据点），但仍然是每个 alu 执行一条固定的指令。因此，用户仍然需要通过固定的数据路径，从存储器将数据传递给这些处理单元。与 cpu 相似，gpu 也采用固定硬件构建，对所有的机器人应用而言，其基本架构和数据流都是固定不变的。
fpga 的工业类比
如果说 cpu 和 gpu 是工人按照顺序依次将输入加工成输出的车间，那么 fpga 就是灵活的自适应工厂，能够针对手中的具体任务定制创设装配线和传送带（参见图 3）。
图 4： fpga 的工业类比
这种灵活应变能力，意味着 fpga 架构师可以先构建工厂、装配线和工位，然后根据所需完成的任务对它们进行量身定制，而不是使用通用工具。这些工厂中的原材料由分配在装配线上的工人小组逐步加工成成品。每名工人都重复地完成同样的任务，同时半成品通过传送带在工人间进行传递。这样能大幅提升生产力，并保证以最佳方式充分利用资源和电力。在这个类比中，工厂是 opencl 加速内核，装配线是数据流流水线，工位是 opencl 计算功能。
asic的工业类比
与 fpga 类似，asic 也建造工厂，但是 asic 中的工厂是最终形态，不能改动（参见图 4）。换言之，这些 asic 内部只有机器人，工厂内不存在人类认知。这些装配线和传送带是固定的，不允许变更自动化流程。asic 的这种专用型固定架构赋予它们极高的能效，以及大批量规模化生产下的最低价格。但遗憾的是，asic 的开发通常需要耗时多年，而且不支持进行任何变更，这将会导致前期投入的资产很快跟不上未来生产力提升的变化。
图 4： asic 的工业类比
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1. 通用平台的固定架构难以适应新的机器人场景。追加功能往往需要追加硬件，这也往往意味着要花时间对新的硬件进行新的系统集成度。
2. 通用性必然导致其在时效上的缺陷，从而影响确定性形成（难以满足严格的实时性要求）。
3. 其功耗通常比专用计算架构（如 fpga 或 asic）高一到两个数量级 （1）。
4. 其固定的、不具备灵活应变能力的架构，导致其对网络安全威胁和恶意行为的抵御能力减弱。熔毁 （ meltdown ） 或者幽灵 （ spectre ） 等网络攻击示例表明，如果缺乏重新配置数据流流水线的能力，计算平台最终将丧失安全性。
总体而言，cpu、gpu 和 asic 等采用固定架构的器件，在其为开发者提供优势的同时，也让其付出了代价。它们所缺乏的灵活应变能力，导致其缺乏时效性，能耗增加。而且由于它们无法通过重新配置架构来提高硬件的抗风险能力，因此在网络威胁面前更加脆弱。
cpu的工业类比
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图1：cpu 的工业类比
这些工人每人都能使用通用工具生产出几乎任何产品。每位工人按顺序使用不同的工具，将原材料制造为成品，一次生产一件产品。根据任务的性质，这种串行生产流程可能用到大量步骤。这些车间基本（不考虑缓存的情况下）彼此独立，工人能全身心地完成不同任务，不必担心干扰或协调问题。尽管cpu 十分灵活，但它的底层硬件是固定的。cpu 仍然在基本的冯诺依曼架构（或者更确切地说，存储程序计算机）上运行。数据从存储器读取到处理器进行运算，然后写回到存储器。基本上每个 cpu 都以串行方式运行，一次一个指令。同时架构以算术逻辑单元 （alu） 为中心，每次运算都需要将数据输入到 alu 并从 alu 输出数据。
cpu的工业类比
gpu 也可以用车间和工人类比，但它们的数量要大得多，并且工人的专业化程度也要高很多，如图2所示。
图 2： gpu 的工业类比
gpu 工人只能使用特定的工具，每人能完成的任务种类要少得多，但他们完成任务的效率非常高。gpu 工人在重复做相同的少量任务时效率最高，尤其是当他们全体同时做同一件事情时。gpu 解决了 cpu 的主要缺陷之一，即并行处理大量数据的能力。
虽然 gpu 比 cpu 拥有非常多的核，但 gpu 采用的依然是固定的硬件架构。gpu 的核仍然包含某种类型的冯诺依曼处理器。一条指令就能处理上千条或者更多数量的数据，尽管通常必须对同时处理的每一条数据进行相同的运算。原子处理元在数据矢量上运算（非 cpu 情况下的数据点），但仍然是每个 alu 执行一条固定的指令。因此，用户仍然需要通过固定的数据路径，从存储器将数据传递给这些处理单元。与 cpu 相似，gpu 也采用固定硬件构建，对所有的机器人应用而言，其基本架构和数据流都是固定不变的。
fpga 的工业类比
如果说 cpu 和 gpu 是工人按照顺序依次将输入加工成输出的车间，那么 fpga 就是灵活的自适应工厂，能够针对手中的具体任务定制创设装配线和传送带（参见图 3）。
图 4： fpga 的工业类比
这种灵活应变能力，意味着 fpga 架构师可以先构建工厂、装配线和工位，然后根据所需完成的任务对它们进行量身定制，而不是使用通用工具。这些工厂中的原材料由分配在装配线上的工人小组逐步加工成成品。每名工人都重复地完成同样的任务，同时半成品通过传送带在工人间进行传递。这样能大幅提升生产力，并保证以最佳方式充分利用资源和电力。在这个类比中，工厂是 opencl 加速内核，装配线是数据流流水线，工位是 opencl 计算功能。
asic的工业类比
与 fpga 类似，asic 也建造工厂，但是 asic 中的工厂是最终形态，不能改动（参见图 4）。换言之，这些 asic 内部只有机器人，工厂内不存在人类认知。这些装配线和传送带是固定的，不允许变更自动化流程。asic 的这种专用型固定架构赋予它们极高的能效，以及大批量规模化生产下的最低价格。但遗憾的是，asic 的开发通常需要耗时多年，而且不支持进行任何变更，这将会导致前期投入的资产很快跟不上未来生产力提升的变化。
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