以英特尔CPU+FPGA架构敲开未来互联的大门
互联的世界其实就是一个大数据的时代，数据的需求呈现出一个指数型的增长，有人预测，在2020年数据会大爆发，话不多说，看下图。
这么大的数据量，意味着网络就必须要在更高的速度上处理更多的数据，数据中心也必须要做更复杂的计算、处理更大的数据集，即使嵌入式的终端和设备也要做很多本地的计算。
除此之外，数据中心还需要应对一些更加具有挑战性的工作负载，比如要进行大数据的分析，还有机器学习，这其中会出现一些瓶颈和计算的热点，cpu单独无法应对，这个时候就需要fpga。
9月19日，在英特尔fpga技术大会后的媒体发布会上，英特尔可编程解决方案事业部副总裁兼客户体验事业部总经理rina raman女士跟我们分享了fpga是如何解决这些数据难题的。
fpga能干什么？ fpga针对现在应用最早、转型最厉害的六个全球市场分别为：g无线通讯，雷达和航天，网络的转型，云计算，智慧城市和无人驾驶车辆。
这几个市场都面临着连接数量急剧增长，计算复杂度提高的挑战，而fpga可以帮助我们很好地应对这些挑战。
比如针对5g网络，fpga可以加速mimo天线的计算和基带的信号的处理、安全，还有其他一些可能会制约发展的网络的功能。
在航空领域，特别是雷达处理到安全的通讯，面临着包括像波速形成和过滤和更多的像机器学习的算法等方面的挑战，传统的方法是我们要使用更快的cpu和dsp芯片阵列或者是asic专用的集成电路来应对，但是，通过使用fpga，我们可以加速数字的处理，加速处理机器学习的一些任务，让我们整个架构会更加简单，而且开发的环境也更加统一。
随着无人驾驶汽车的发展，对性能将会有一个极大的要求，再加上对算法和用力方面有很大的不确定性，所以，我们看到可能会出现计算的孤岛，每个孤岛都可能有自己本身的硬件和开发环境，这对制造商来说可能是不可持续的。fpga在以下两个领域能够发挥非常关键的作用：一是本地计算，比如说传感器、融合，二是深度学习的推算。
另外，在智慧城市的领域，现代化过程中也有很多计算孤岛正在出现，比如交通管理系统和照明管理系统、泊车管理系统和安全的摄像头，实际上他们都是各自为政，做不到系统之间数据的共享，英特尔的cpu加上fpga就能取代这些专有的架构，可以提供一些像本地计算、连接和分析的能力，只需要通过加速几个关键的功能就能实现。
还有在云的环境中，工作负载会出现动态的变化，甚至这些工作负载的构成也会出现快速的变化。有一些工作负载所需要的性能是即使在合理的功耗水平之下都难以实现的，这个时候服务器卡上需要一些特别的芯片或者配上一个gpu，专门处理并行的运算，或者是装上网络加速器，处理协议和安全的流量分流。还有视频的解码器，或者是配上asic专用的集成电路，用于搜索的加速和深度学习。但是，事实上在服务器上面并没有空间，也没有足够的功率里支持所有这些芯片都放进去，所以，有一些云的服务提供商和数据中心的架构师就开始转向使用英特尔最先进的fpga的产品，就是和英特尔xeon的cpu能够实现很好地连接，提供搜索、计算、加密、分组处理和机器学习的硬件的加速。
fpga在现实生活中的案例 接着，rina raman女士给我们介绍了很多fpga在现实生活当中实际的案例。
第一个是数据库的加速。现在关系数据库实际上是无处不在的，数据分析就变得至关重要了，无论是对电子商务还是广告，对所有人来说数据分析都是最重要的事情。swarm64是英特尔的一个合作伙伴，它就使用了我们最新的fpga大量处理一些并行的数据，实现了很好的吞吐量，也有比较好的能耗和更高的性能。
swarm64这个可扩展的数据加速器是一个无缝的插件，能够让我们常用的一些数据库可以处理一些高速的大数据，无论是在云里面，还是在现场，它都可以支持任何的配置。另外，这也是一个很好的内联加速的例子，我们可以把数据存储在数据库之前先进行压缩和处理。可以看到分析能力是以前的5倍，数据仓库能力是以前的2倍，存储压缩的能力是以前的3倍。
另外一个例子是基因测序，可以看到这个数据量非常大，也非常复杂，基本上是分析能力跟不上，所以说很多的研究项目被迫推迟。为此，英特尔和broad institute共同开发出了一个叫基因分析的工具，gatk，这是一个用于基因分析的软件工具包，broad institute开发出来，主要是用于分析大吞吐量测序的数据。英特尔帮助broad institute加速了它的pair-hmm提高了50倍，整个通道能力提高了2.2倍，帮助实现了dna测序方面取得了很大的突破。
nvme代表的是非易失性储存器的规范。它是针对nvnd的闪存和下一代固态的储存技术，这也是一个内件加速的例子，不是在软件里面进行处理，数据是在硬件里面通过fpga来进行处理和加速的，然后再进入到ethernet fabric，这个基于fpga的解决方案相比我们之前的解决方案，可以在读写速度的时延方面降低57-72%。
下图是英特尔提供的一系列的产品，可以看到，stratix 10最新的产品有样片了，arria 10的终端系列产品已经在全面生产了，cyclone 10和max 10已经大量出货。
下一代fpga rina raman女士跟21ic记者介绍到，下一代fpga的产品叫做falcon mesa，这是英特尔下一代基于10纳米制程的新的falcon mesa产品。“可以看到它是使用了英特尔10纳米的制程技术，基于世界上最先进的一个finfet制程的技术，这是我们第二代使用hyperflex架构产品，也是第二代基于emib的异构的sip。emib实际上是英特尔接口的规范。新的产品也会支持下一代的hbm，现在stratix 10也支持hbm，可以看到它的转换速率可以达到112g。另外我们还支持pc/ie兼4×16的支持，就意味着支持的带宽能够达到16tb。”这是alter并入英特尔后开发出的第一代使用了英特尔10纳米制程技术开发出来的产品。
犹记得，当年英特尔收购alter的新闻曾轰动业界，如今，经过整合之后，两家公司优势互补，拥有了更强的能力，如stratix 10获得了英特尔领先业界3年的制程技术，给我们带来了更大的容量和更快的速度。“英特尔的制程技术是全球最创新的、最领先的技术，我们也是把它的制程技术用于我们falcon mesa的生产和制造。”rina raman女士说到。
同时，英特尔还提供了加速堆栈，这能够帮助开发人员轻松入门。 可以看到，英特尔给我们带来的能力包括强大的封装能力，制程的技术和光学方面的技术，包括我们可以获得它开发的工具、处理器和它的合作伙伴的生态系统，这个实际上我们也可以帮助实现硬件和软件编程的统一。
在这个过程中，intel也面临着三个方面的转型，rina raman女士跟21icj记者分享到：一是我们可以连接到网络处理器和存储器方面能带来最高的性能，以及最高的fpga的fabric的性能。二是我们可以通过一些先进的制程技术、先进的冷却技术和异构的整合，带来很好的功耗方面的降低。三是我们也使传统的fpga设计工具的生产力有很大的提高，让更多的软件开发者可以获得、了解我们相关的一些框架和内容。
“我们面临的挑战是非常复杂的，面对这样的复杂性，可能需要不同的解决方案来应对挑战。英特尔认为fpga能够帮助我们加速计算，帮助我们更好地应对今天以及未来数据的需求。”rina raman女士最后说到。
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这么大的数据量，意味着网络就必须要在更高的速度上处理更多的数据，数据中心也必须要做更复杂的计算、处理更大的数据集，即使嵌入式的终端和设备也要做很多本地的计算。
除此之外，数据中心还需要应对一些更加具有挑战性的工作负载，比如要进行大数据的分析，还有机器学习，这其中会出现一些瓶颈和计算的热点，cpu单独无法应对，这个时候就需要fpga。
9月19日，在英特尔fpga技术大会后的媒体发布会上，英特尔可编程解决方案事业部副总裁兼客户体验事业部总经理rina raman女士跟我们分享了fpga是如何解决这些数据难题的。
fpga能干什么？ fpga针对现在应用最早、转型最厉害的六个全球市场分别为：g无线通讯，雷达和航天，网络的转型，云计算，智慧城市和无人驾驶车辆。
这几个市场都面临着连接数量急剧增长，计算复杂度提高的挑战，而fpga可以帮助我们很好地应对这些挑战。
比如针对5g网络，fpga可以加速mimo天线的计算和基带的信号的处理、安全，还有其他一些可能会制约发展的网络的功能。
在航空领域，特别是雷达处理到安全的通讯，面临着包括像波速形成和过滤和更多的像机器学习的算法等方面的挑战，传统的方法是我们要使用更快的cpu和dsp芯片阵列或者是asic专用的集成电路来应对，但是，通过使用fpga，我们可以加速数字的处理，加速处理机器学习的一些任务，让我们整个架构会更加简单，而且开发的环境也更加统一。
随着无人驾驶汽车的发展，对性能将会有一个极大的要求，再加上对算法和用力方面有很大的不确定性，所以，我们看到可能会出现计算的孤岛，每个孤岛都可能有自己本身的硬件和开发环境，这对制造商来说可能是不可持续的。fpga在以下两个领域能够发挥非常关键的作用：一是本地计算，比如说传感器、融合，二是深度学习的推算。
另外，在智慧城市的领域，现代化过程中也有很多计算孤岛正在出现，比如交通管理系统和照明管理系统、泊车管理系统和安全的摄像头，实际上他们都是各自为政，做不到系统之间数据的共享，英特尔的cpu加上fpga就能取代这些专有的架构，可以提供一些像本地计算、连接和分析的能力，只需要通过加速几个关键的功能就能实现。
还有在云的环境中，工作负载会出现动态的变化，甚至这些工作负载的构成也会出现快速的变化。有一些工作负载所需要的性能是即使在合理的功耗水平之下都难以实现的，这个时候服务器卡上需要一些特别的芯片或者配上一个gpu，专门处理并行的运算，或者是装上网络加速器，处理协议和安全的流量分流。还有视频的解码器，或者是配上asic专用的集成电路，用于搜索的加速和深度学习。但是，事实上在服务器上面并没有空间，也没有足够的功率里支持所有这些芯片都放进去，所以，有一些云的服务提供商和数据中心的架构师就开始转向使用英特尔最先进的fpga的产品，就是和英特尔xeon的cpu能够实现很好地连接，提供搜索、计算、加密、分组处理和机器学习的硬件的加速。
fpga在现实生活中的案例 接着，rina raman女士给我们介绍了很多fpga在现实生活当中实际的案例。
第一个是数据库的加速。现在关系数据库实际上是无处不在的，数据分析就变得至关重要了，无论是对电子商务还是广告，对所有人来说数据分析都是最重要的事情。swarm64是英特尔的一个合作伙伴，它就使用了我们最新的fpga大量处理一些并行的数据，实现了很好的吞吐量，也有比较好的能耗和更高的性能。
swarm64这个可扩展的数据加速器是一个无缝的插件，能够让我们常用的一些数据库可以处理一些高速的大数据，无论是在云里面，还是在现场，它都可以支持任何的配置。另外，这也是一个很好的内联加速的例子，我们可以把数据存储在数据库之前先进行压缩和处理。可以看到分析能力是以前的5倍，数据仓库能力是以前的2倍，存储压缩的能力是以前的3倍。
另外一个例子是基因测序，可以看到这个数据量非常大，也非常复杂，基本上是分析能力跟不上，所以说很多的研究项目被迫推迟。为此，英特尔和broad institute共同开发出了一个叫基因分析的工具，gatk，这是一个用于基因分析的软件工具包，broad institute开发出来，主要是用于分析大吞吐量测序的数据。英特尔帮助broad institute加速了它的pair-hmm提高了50倍，整个通道能力提高了2.2倍，帮助实现了dna测序方面取得了很大的突破。
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“我们面临的挑战是非常复杂的，面对这样的复杂性，可能需要不同的解决方案来应对挑战。英特尔认为fpga能够帮助我们加速计算，帮助我们更好地应对今天以及未来数据的需求。”rina raman女士最后说到。
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