杭州2017年10月14日電 /美通社/ --
10月11日, 2017阿里云棲大會(huì)在杭州云棲小鎮(zhèn)舉行，這次大會(huì)吸引了來(lái)自全球近5萬(wàn)名嘉賓參會(huì)，堪稱史上較強(qiáng)。作為阿里在數(shù)據(jù)中心與AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的重要合作伙伴，浪潮在阿里展臺(tái)發(fā)布了基于F10A的AI線上推理、GZip算法與WebP圖片轉(zhuǎn)碼三大云場(chǎng)景FPGA加速方案，在擴(kuò)充FPGA生態(tài)的同時(shí)，也將為從事AI開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的公司以及大型數(shù)據(jù)中心用戶，提供更高性能功耗比的專用加速芯片選擇。
以下為發(fā)布現(xiàn)場(chǎng)的演講實(shí)錄。
面向FAAS服務(wù)的FPGA加速卡
我們看到，應(yīng)用逐步向云環(huán)境遷移，2020年，預(yù)計(jì)65%-85%的應(yīng)用遷移到云環(huán)境中，對(duì)公有云、私有云和傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心來(lái)說(shuō)，公有云具有較高的負(fù)載密度和性價(jià)比，將成為云服務(wù)應(yīng)用的主流形態(tài)。
當(dāng)前一些以深度學(xué)習(xí)為代表的新興計(jì)算應(yīng)用給云數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)，異構(gòu)計(jì)算成為解決這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵要素，成為一種新常態(tài)。異構(gòu)計(jì)算云服務(wù)也給我們帶來(lái)一個(gè)新的盈利模式，對(duì)于云應(yīng)用租戶來(lái)說(shuō)，感受的是時(shí)間，時(shí)間就是金錢。如果通過(guò)異構(gòu)加速，縮短服務(wù)所需的時(shí)間，可以節(jié)省很多的費(fèi)用支出。對(duì)于面向云應(yīng)用租戶提供SaaS服務(wù)的廠商來(lái)說(shuō)，單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)效率的提升可以給他們帶來(lái)更多的收益，也提升了他們的提供云服務(wù)的積極性。對(duì)于公有云廠商來(lái)說(shuō)，一方面，通過(guò)異構(gòu)計(jì)算，可以顯著降低系統(tǒng)的能耗，節(jié)約成本，另一方面，異構(gòu)計(jì)算給云應(yīng)用租戶和SaaS服務(wù)商帶來(lái)更多的好處，使得大家更踴躍的參與，這將形成多贏的局面。對(duì)于異構(gòu)計(jì)算加速部件，可以有GPU、FPGA、ASIC或者以TPU為代表的專用加速器等多種選擇。其中，GPU使用最廣，生態(tài)系統(tǒng)最成熟，在深度學(xué)習(xí)方面取得了良好效果。
與CPU和GPU不同，F(xiàn)PGA是一種典型的非諾依曼架構(gòu)，是硬件適配軟件的模式，它能夠根據(jù)系統(tǒng)資源和算法特征靈活的調(diào)整并行度，達(dá)到最優(yōu)的適配，因此能效比高于CPU和GPU。對(duì)于ASIC專用加速器來(lái)說(shuō)，它們?cè)趯Ｓ盟惴ǖ募铀俜矫鏁?huì)有比較好的效果，但難以滿足云服務(wù)對(duì)計(jì)算部件具有廣泛適用性的需求。
以TPU為代表的各種PU們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)加速方面取得了較好的效果，通常拿來(lái)與FPGA競(jìng)爭(zhēng)、比較，這讓我們想起了20年前計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)超標(biāo)量（Supersclar）和超長(zhǎng)指令字（VLIW）之爭(zhēng)，超標(biāo)量架構(gòu)通過(guò)硬件發(fā)掘程序的并行性,但在4發(fā)射（4-issue）以上遇到了很大的困難，為了發(fā)掘程序的并行性并消除數(shù)據(jù)相關(guān)性和流水線沖突，付出了很大的硬件代價(jià)，同時(shí)使得處理器的工作主頻難以提升。而超長(zhǎng)指令字將程序并行性發(fā)掘任務(wù)交給了編譯器，同時(shí)簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)相關(guān)性、流水線沖突處理單元設(shè)計(jì)，以期望實(shí)現(xiàn)更高的工作主頻和更好的性能。但是理想很美好，現(xiàn)實(shí)很殘酷，編譯器很難從現(xiàn)有的編程模式下發(fā)掘更高的并行性。超長(zhǎng)指令字并不能發(fā)揮，因此現(xiàn)在的主流CPU依然采用超標(biāo)量架構(gòu)。FPGA更像一種類似超標(biāo)量的架構(gòu)，提升算法并行性的模式，對(duì)于TPU來(lái)說(shuō)，其Tensorcore采用的脈動(dòng)陣列架構(gòu)處理方式，對(duì)數(shù)據(jù)復(fù)用性很敏感，對(duì)于像殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Resnet）這種小規(guī)模矩陣運(yùn)算（如1*1矩陣）效果存在折扣。另一方面，TPU類似于超長(zhǎng)指令字架構(gòu)，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)控制邏輯單元，需要通過(guò)框架優(yōu)化和編譯器優(yōu)化來(lái)發(fā)掘并行性，消除數(shù)據(jù)相關(guān)性，應(yīng)用場(chǎng)景受到限制，短時(shí)間內(nèi)難以滿足云服務(wù)通用性的要求。因?yàn)?，我們認(rèn)為，F(xiàn)PGA 是繼GPU之后，第二種具有更高能效比、更好通用性云服務(wù)加速部件。
其實(shí)FPGA不僅在計(jì)算的加速具有良好效果，其也可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的加速，F(xiàn)PGA可為云服務(wù)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)綜合的提升。
FPGA作為一個(gè)加速卡，已經(jīng)有幾十年的歷史。但是在數(shù)據(jù)中心應(yīng)用有所不同，F(xiàn)PGA首先要提供云服務(wù)，能夠滿足大規(guī)模部署和運(yùn)維的需求，滿足云服務(wù)的特性，包括遠(yuǎn)程監(jiān)控管理、在線動(dòng)靜態(tài)邏輯的重構(gòu)，也需要支持各種虛擬機(jī)訪問(wèn)以及支持各種驅(qū)動(dòng)兼容性，整個(gè)加速卡也需要有更高的RAS特性，這些在服務(wù)器里面，可能是比較通用的性質(zhì)，但是先前的FPGA加速卡，并沒(méi)有這類應(yīng)用場(chǎng)景需求，也不具備這些特性，存在很大缺失。我們認(rèn)為，F(xiàn)PGA更重要的是一種FaaS（FPGAas a Service）服務(wù)。
在這里介紹一下浪潮研制的面向 FaaS（FPGA as a Service）服務(wù)的FPGA加速卡。它是業(yè)界功能密度較高的半高半長(zhǎng)加速卡，它與其他卡的顯著不同之處在于在半高半寬的尺寸下支持雙DIMM模式，而不是內(nèi)存貼片。采用內(nèi)存貼片的方式，將會(huì)帶來(lái)較好的散熱效果，但內(nèi)存容量受限，同時(shí)，現(xiàn)在內(nèi)存存在一些良率問(wèn)題，采用貼片內(nèi)存就需要篩選，如果篩選不好的話，F(xiàn)PGA卡，可能如果發(fā)生內(nèi)存的故障，會(huì)不可修復(fù)，可能會(huì)帶來(lái)FPGA里頭的通道，或者很大一塊（08：卡可能發(fā)成內(nèi)存故障，不可修復(fù)，可能會(huì)帶來(lái)FPGA內(nèi)存訪問(wèn)通道的缺失，或者一大塊內(nèi)存空間失效，影響整個(gè)板卡的使用，因?yàn)槔顺辈捎肈IMM的方式，并克服了DIMM方式帶來(lái)的一些問(wèn)題，如信號(hào)完成性和散熱要求高要求。浪潮的FPGA卡每個(gè)DIMM較大可支持16GB，所以我們半高半長(zhǎng)的板卡較大可以支持32GB內(nèi)存，比其他板卡高出一倍以上，它的峰值浮點(diǎn)性能可以達(dá)到1.5TFlops。浪潮作為服務(wù)器廠商，其FPGA加速卡不僅僅是一個(gè)板卡，而是將很多的服務(wù)器技術(shù)轉(zhuǎn)移至其中，構(gòu)建了一個(gè)支持FaaS服務(wù)的FPGA生態(tài)系統(tǒng)。
板卡能夠支持動(dòng)態(tài)邏輯的在線可重構(gòu)、靜態(tài)邏輯的遠(yuǎn)程更新，采用帶內(nèi)（CPU-PCIE-FPGA）帶外（BMC-SMBUS-CPLD）雙環(huán)監(jiān)控管理機(jī)制，大大提升了板卡遠(yuǎn)程監(jiān)控管理的可靠性，通過(guò)它們可以實(shí)時(shí)的監(jiān)控FPGA芯片的溫度、板卡風(fēng)扇轉(zhuǎn)速、板卡序列號(hào)、板卡內(nèi)存特性并可以調(diào)整FPGA的工作頻率。
同時(shí)也支持虛擬機(jī)的直接訪問(wèn)，板卡本身也加入了很多RAS特性，如高可靠?jī)?nèi)存訪問(wèn)等。板卡支持并行（FPP）和串行（AS）雙加載模式，任何一種模式加載出現(xiàn)故障，都可以快速切換到另一種模式加載，保證了板卡大規(guī)模服務(wù)的可用性。
基于OpenCL高級(jí)語(yǔ)言的FPGA一體化解決方案
傳統(tǒng)的FPGA的開(kāi)發(fā)類似于芯片的開(kāi)發(fā)，采用硬件描述（RTL）語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，RTL開(kāi)發(fā)帶來(lái)的問(wèn)題就會(huì)像芯片設(shè)計(jì)一樣周期會(huì)比較長(zhǎng)。一個(gè)典型的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，我們首先要進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，然后我們要寫(xiě)算法的C模型，C模型做完驗(yàn)證之后，RTL工程師使用RTL語(yǔ)言改寫(xiě)一遍，寫(xiě)后需要仿真綜合，如果我們發(fā)現(xiàn)時(shí)序達(dá)不了標(biāo)，可能要調(diào)整時(shí)序，甚至要推倒重來(lái)重新優(yōu)化設(shè)計(jì)，時(shí)序達(dá)標(biāo)后，首先要跟C模型進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證，驗(yàn)證完畢還要上板卡進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，板卡級(jí)的測(cè)試驗(yàn)證會(huì)有很多問(wèn)題，尤其是人工開(kāi)發(fā)引入的時(shí)序、時(shí)鐘問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)難驗(yàn)證難。因此，要開(kāi)發(fā)一個(gè)大型應(yīng)用可能需要一年的時(shí)間。當(dāng)然，現(xiàn)在有一些HLS（HighLevel Synthsis）的工具，它可以把C模型直接翻譯成RTL模型，但是它的主要問(wèn)題是開(kāi)發(fā)不是特別友好，它僅僅把算法實(shí)現(xiàn)了，但是算法周邊，包括總線接口、訪存單元、驅(qū)動(dòng)、上層的調(diào)用都存在著空白需要額外開(kāi)發(fā)。因?yàn)镽TL工程師僅僅把它當(dāng)成一個(gè)輔助的開(kāi)發(fā)工具，整體開(kāi)發(fā)時(shí)間并不能節(jié)省太多。
互聯(lián)網(wǎng)存在快速開(kāi)發(fā)和迭代開(kāi)發(fā)的特性，以滿足線上應(yīng)用快速變化的需求，RTL或HLS開(kāi)發(fā)模式動(dòng)輒以半年或年為單位的開(kāi)發(fā)周期難以滿足需求，迫切需要更高層次的開(kāi)發(fā)模型。OpenCL高級(jí)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)方式為我們打開(kāi)了一扇窗戶，它把底層的硬件如總線、IO接口、訪存控制器等和底層軟件如驅(qū)動(dòng)、函數(shù)調(diào)用等全部封裝在BSP中，變成標(biāo)準(zhǔn)單元提供上層支持。用戶只需要關(guān)注算法本身，OpenCL的開(kāi)發(fā)的邏輯通過(guò)編譯工具直接映射到FPGA中，開(kāi)發(fā)周期大大縮短，也符合互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。
Gzip數(shù)據(jù)壓縮
基于OpenCL語(yǔ)言浪潮開(kāi)發(fā)了一些解決方案，下面我們講一些案例，以數(shù)據(jù)壓縮Gzip為例，存儲(chǔ)面臨的壓力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于計(jì)算，數(shù)據(jù)產(chǎn)生可以分為兩類，一類是人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比方說(shuō)，文本、圖片和視頻等，它的特點(diǎn)是隨機(jī)性高、重復(fù)率低，另一類是機(jī)器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括交易記錄、編譯報(bào)告和日志等，這類的數(shù)據(jù)其實(shí)比我們?nèi)祟惍a(chǎn)生的要多的多，它的特點(diǎn)是隨機(jī)性比較低，重復(fù)率非常高。對(duì)于壓縮來(lái)說(shuō)，怎么樣把各類數(shù)據(jù)都進(jìn)行很好的壓縮，是個(gè)很大的挑戰(zhàn)。
對(duì)于FPGA壓縮方案業(yè)內(nèi)通用的是一種簡(jiǎn)化方案，它把Gzip重要的兩個(gè)部件LZ77壓縮、Huffman并行執(zhí)行，犧牲了壓縮率，不兼容Gzip標(biāo)準(zhǔn)算法。
針對(duì)這些問(wèn)題，浪潮推出了完全兼容Gzip標(biāo)準(zhǔn)的FPGA壓縮算法，并且提供兩種方案，一種是高性能的（High Performance）的方案，另一種是高壓縮率的方案。數(shù)據(jù)對(duì)比表明，采用簡(jiǎn)化方案雖然性能可以達(dá)到2.5GB每秒，但壓縮率只有45%，浪潮的高性能方案和高壓縮率方案性能可以到1-1.5GB每秒，壓縮率可達(dá)25%-28%，比簡(jiǎn)化方案提升了50%以上。 另外，在機(jī)器產(chǎn)生的日志文件壓縮中效果更加明顯，壓縮率能到5%，而簡(jiǎn)化的方案只能到26%-27%左右，浪潮的方案提升了5倍，這是非常顯著的一個(gè)數(shù)據(jù)，因?yàn)楝F(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)廠商，他們每天的日志文件，都是TB級(jí)的，所以減少5倍存儲(chǔ)開(kāi)銷是非?？捎^的數(shù)字。
與CPU軟件方案相比，在文本上面壓縮上與其接近，在日志文件壓縮上與其差距不大，但性能提升了10-20倍?，F(xiàn)在較快的SSD數(shù)據(jù)寫(xiě)入速度大約在1GB每秒左右，浪潮FPGA加速方案可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)壓縮和存儲(chǔ)。
圖片轉(zhuǎn)碼FPGA加速
WebP是谷歌提出的一種圖片編碼格式，它能夠在保證圖象質(zhì)量的同時(shí)，進(jìn)一步壓縮圖片存儲(chǔ)空間，比PNG、JPG、GIF格式有25%-60%的存儲(chǔ)空間減少。對(duì)于數(shù)據(jù)中心來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)帶寬其實(shí)是很大的一塊運(yùn)營(yíng)成本。谷歌的數(shù)據(jù)表明，Webp格式可減少33%的網(wǎng)頁(yè)傳輸時(shí)間，同時(shí)整體加載時(shí)間可以減少10%。騰訊的數(shù)據(jù)表明，采用Webp格式，其新聞客戶端、QQ空間等，流量峰值帶寬降低9GB，圖片延時(shí)和數(shù)據(jù)下載延時(shí)降低100ms。因此采用WebP的方式不僅僅能夠數(shù)據(jù)每天節(jié)省TB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，同時(shí)也能有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的開(kāi)銷，從而降低整個(gè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)成本。從VGA（640*480）到4K高清各種尺度下的測(cè)試表明，浪潮FPGA的WebP編碼性能可提升10倍以上。
深度學(xué)習(xí)
浪潮FPGA在深度學(xué)習(xí)線上推理應(yīng)用也做了很多嘗試。首先是AlexNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，單機(jī)單卡性能可達(dá)到848楨每秒的線上識(shí)別率。我們也嘗試單機(jī)雙卡、三卡到四卡性能加速，在單機(jī)四卡情況下，可達(dá)到2971幀每秒的線上識(shí)別率。而且，從單機(jī)到單卡到四卡，它們的性能提升線性度非常好。
另外，我們也構(gòu)建了兩種殘差深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)加速模型，一種是采用CIFAR-10的57層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，另一種采用ImageNet數(shù)據(jù)集的50層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。浪潮作為一家服務(wù)器廠商，可以提供包含F(xiàn)PGA板卡、BSP和驅(qū)動(dòng)、IP算法，同時(shí)可以集成在我們的服務(wù)器中給客戶提供一體化的解決方案。
