英特尔计划采用CPU和FPGA的混合芯片

英特尔计划采用CPU和FPGA的混合芯片,第1张

(文章来源:MCU前线)

现场可编程门阵列或FPGA是可以定制以执行特定功能的集成电路。 x86只执行x86指令集,而FPGA可以在运行中重新编程以执行指定的任务。这就是为什么x86被认为是通用计算处理器而FPGA被视为可定制的原因。

听起来FPGA将与Xeon Phi加速卡竞争,但英特尔表示情况并非如此。 FPGA与Xeon Phi加速策略的不同之处在于,您可以通过FPGA获得多功能加速,而使用Phi进行专业加速。因此FPGA补充,它不与Phi竞争。与GPU一样,FPGA将以两种方式之一使用:卸载和内联。卸载(也称为旁视)意味着在移动到FPGA进行处理之前,首先进入的数据通过CPU。内联意味着CPU不受影响,数据直接进出FPGA进行处理。

现在英特尔将Altera FPGA定位为协处理器,并承认他们将在某些方面与Xeon Phi竞争,但FPGA的功能更多,适合某些任务,比Phi或GPU更好,据Bernhard Friebe,高级主管表示。英特尔可编程解决方案组的软件解决方案。

“FPGA的优势在于GPU在某些领域发挥作用,但不是全部,如果你看一下内联与卸载的使用模型,它们主要限于卸载。因此,FPGA可以覆盖更广泛的应用空间,“他说。

该集成解决方案提供CPU和FPGA之间的紧密耦合,带宽非常高,而外部PCI Express卡则没有紧密耦合。 Friebe说,对于超低延迟和高带宽应用,集成非常适合。“大多数差异[在集成和离散之间]是由于系统架构和数据移动。在[您]运行许多不同工作负载的数据中心环境中,您不希望将其与特定应用程序绑定,“他说。

Friebe表示,专业化程度越高,你可以挤出加速的性能就越高。作为多功能加速的FPGA将在某些应用中实现卓越的性能。 FPGA的本质是高度并行和可编程性,这有助于加速可并行化的工作负载。这些包括数据分析,人工智能(AI)和机器学习,视频转码,压缩,安全性,财务分析和基因组学。

英特尔采用双管齐下的方法实现其FPGA战略,提供混合CPU-FPGA处理器 - 类似于其芯片上集成了GPU的台式机CPU - 以及PCI Express卡上的分立Arria或StraTIx品牌FPGA器件。

混合CPU-FPGA器件将基于Skylake一代CPU和Arria 10 FPGA,并将使用更快的UltraPath互连(UPI)链路,这是英特尔的QuickPath Interconnect(QPI)的后续产品。除了它将以9.6GT / s或10.4GT / s数据传输速率运行之外,对UPI知之甚少,并且将比QPI更有效,因为它将支持每个消息的多个请求。

英特尔还提供完整的开发人员工具集和API,使用相同的工具,加速和库为集成和离散产品设计应用程序。所有都是用类似C语言的OpenCL编写的。

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