随着大数据和云计算的落地,fpga(现场可编程逻辑器件)在数据中心,基站等it通信设备上正成为主流,风起云涌的人工智能更加速了fpga在超级数据中心中的应用,“云管端”可以大致对应云计算、雾计算和边缘计算, 区别在于计算能力、功能模块、位置节点和应用场景的不同。fpga的嵌入式应用进一步扩展到消费电子、汽车电子、工业控制、测试测量等领域, 不仅仅发生在对计算要求高的云端,而且还会出现在数量更加庞大的物联网边缘端。
2010年华为首先提出“云管端”概念,目前“云管端”概念已经延伸到其他行业。
“云(cloud)”既可以指为用户提供云计算和大数据等云服务的集合, 也可以是一种数据汇聚和计算处理的模式, 还可以指设备的云化、电信业务的云化、电信业自身it设施的云改造等。当然, 我们也可以简单理解为数据中心;
“管(channel)”是指管道,链接“云”和“端”之间的设备和服务都可统称为管道,提供信息传输能力, 包括交换机、路由器、无线基站、有线接入等设备和服务;
“端(device)”比较容易理解,是指智能设备终端(手机、数据卡、平板电脑、机器人、工业设备等能上网的终端设备), 主要包括物理终端、操作系统软件和人机界面接口等。
“云”上的fpga应用
云端的fpga的主要功能是计算。用于数据中心、人工智能、机器学习、云计算和工业云平台。云端的fpga应用属于高端高利润市场,主要由赛灵思和intel psg部门(注:intel收购的altera公司)把持,其他厂商很难进入这个市场。
云端的人工智能最近非常热门,主要包括“离线训练”和“在线判断和服务”两种方式。离线训练是指利用海量数据输入,通过合适的训练方法,实现和验证人工智能算法模型。而在线判断和服务是指利用训练出来的算法模型做出判断,在线响应用户的请求。
gpu有很好的计算能力, 目前主要用在离线训练上,而在在线判断和服务方面,fpga的能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/价格)都比gpu更好。在云端数据中心领域,采用fpga的服务器应用越来越多。亚马逊web services和百度大脑都在采用赛灵思和intel psg的fpga支持云服务,作为在线判断和服务的人工智能专用芯片。 百度的ai silicon fpga集群拥有数十万台服务器,已经部署成为国内最大的gpu/fpga集群,采用先进的集群操作系统来统一管理,成为国内率先推出可用的fpga云服务的厂商。
“管”中的fpga应用
通信行业的管道(基站、基站控制、承载、传输等)大量使用fpga。通信行业是需要实际功能测试和现场测试来进行产品迭代设计的, 不能等到标准成熟才做芯片和产品。 所以各设备厂家为了缩短上市时间,抢占技术先机,会在标准还未冻结之前就推出原型样机,甚至小批量产品。所以fpga成为通信厂商们的不二选择,一边讨论协议,一边用fpga开发产品,在客户那里一边测试,一边修改版本。
通信行业下一个增长的大潮应该是5g和物联网,3gpp第一个5g标准今年12月初冻结,预计将于2020年开始部署,并在2023年达到顶峰。而即将到来的物联网时代,nb-iot等物联网标准也在不断演进,协议不断更新,快速的发展变化推动了fpga在5g和物联网的应用。
在整个通信管道中,越靠近终端侧,设备的数量越多,用的fpga量也越多,而越靠近核心网侧,用的fpga数量越少,但价格更贵。在协议完全冻结后,各设备厂家会逐步以asic来替代之前的fpga,因此fpga在通信领域主要在初、中期应用比例高,后期可能会被asic替代,只留下一些接口类的fpga。在通信管道领域,主要是赛灵思和intel psg之间的竞争,别的厂商很难进入这个市场。
“端“里的fpga应用
fpga目前在智能终端设备上已经开始广泛应用,如无人驾驶汽车、机器人、安防监控、电子半导体测试设备、医疗设备、工厂自动化设备、军用设备、消费电子产品、物流运输、ar/vr和游戏设备等。fpga在这些终端设备中的应用主要考虑能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/价格),而在消费电子行业中,这种对功耗和性价比的追求更是达到了极致。
fpga在智能终端的应用主要包括三方面:互联(感知周围的世界,与外界建立连接)、计算(对收集到的数据和信息进行处理和判断,通过人工智能和机器学习等建立对外界的认知)和控制(智能地响应外部请求,做出相应的动作和反馈)。
来源:朗锐智科
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