AlphaGo在圍棋上對人類的“肆虐”讓人工智能火了，這個(gè)1956年就誕生的詞匯為什么在近兩年再次被推到了風(fēng)口浪尖之上？這背后離不開三大要素：算法、數(shù)據(jù)、算力。而算力是附著于芯片之上，沒有芯片，人工智能就是一紙空談。
那么問題來了，怎樣的芯片才是人工智能的最佳助推器？
眾所周知，GPU 最早是為生成基于多邊形網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)圖形而設(shè)計(jì)的。在最近幾年，由于計(jì)算機(jī)游戲和圖形引擎領(lǐng)域的需求和復(fù)雜度需要，GPU積累了強(qiáng)大的處理性能。英偉達(dá)是 GPU領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，能生產(chǎn)有數(shù)千個(gè)內(nèi)核的處理器，這些內(nèi)核的設(shè)計(jì)工作效率可以達(dá)到 100％。實(shí)際上這些處理器也非常適用于運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和矩陣乘法方面的計(jì)算。
那素有“芯片皇冠上的明珠”之稱的FPGA又處于什么地位呢？
加速云創(chuàng)始人兼CEO鄔剛，擁有15年以上FPGA領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，在接受與非網(wǎng)記者采訪時(shí)也只能表示：“在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，F(xiàn)PGA并不是全部能夠搞定?！钡荈PGA也擁有讓這個(gè)領(lǐng)域無法拒絕的理由。
加速云創(chuàng)始人兼CEO 鄔剛
“對低延時(shí)要求很高的場景，只能選擇FPGA；在做LSTM方面，GPU很爛，F(xiàn)PGA很強(qiáng)；雖說FPGA不能做訓(xùn)練，但所有ASIC的前提都是FPGA的戰(zhàn)場，因?yàn)樗强膳渲玫奶幚砥?。與專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器相比，F(xiàn)PGA的優(yōu)勢就是開發(fā)周期短。”為FPGA站臺的這份自信，不僅得益于技術(shù)本身，還有加速云存在的意義讓鄔剛感懷良多。
在2018年4月27日，加速云推出了四大產(chǎn)品：兩個(gè)系列硬件加速產(chǎn)品（SC-OPS, SC-VPX）、兩個(gè)IP庫 (FDNN, FBLAS)、三大解決方案（深度學(xué)習(xí)解決方案、高性能計(jì)算及數(shù)字信號處理解決方案、邊緣計(jì)算解決方案）。
工控是一個(gè)絕佳選擇
2014年10月英特爾在IDF大會上宣布X86+FPGA處理器，本就有用FPGA來做異構(gòu)計(jì)算的鄔剛開始“心動”了。這個(gè)時(shí)代對高效計(jì)算系統(tǒng)的貪婪，讓異構(gòu)計(jì)算被推到了時(shí)代的前沿。而加速云選擇了工控領(lǐng)域來展現(xiàn)X86+FPGA的實(shí)力，為什么做出這個(gè)選擇呢？
鄔剛表示：“一方面?zhèn)鹘y(tǒng)工控機(jī)就是PC，采用的是比筆記本低兩代的芯片，無法滿足日益復(fù)雜的控制算法。其次，工控領(lǐng)域是一個(gè)強(qiáng)實(shí)時(shí)的領(lǐng)域，而FPGA具有納秒級的反應(yīng)。并且，隨著工業(yè)領(lǐng)域傳感器不斷增多，人工智能概念的不斷滲透，傳統(tǒng)PC是扛不住的?！?/p>
據(jù)資料顯示，加速云的基于FPGA的智能工控加速方案采用Intel Arria GX660器件，單顆芯片集成1.5TFLOPS單精度浮點(diǎn)處理能力，提供PCLe3.0高速接口與X86系統(tǒng)互聯(lián)，支持40Gbps的傳輸帶寬，根據(jù)客戶需求定制PCIE3.0/USB3.0/SATA3.0/HDMI/DVI/MIPI/CSI多種高速IO接口，也支持CAN/UART/SPI/TTL等低速擴(kuò)展接口。支持高性能計(jì)算FBLAS庫和深度學(xué)習(xí)FDNN庫，支持OPenCL開發(fā)支持包。
在談及FPGA的短板，鄔剛毫不避諱的談到FPGA的生態(tài)與GPU比，可以用爛來形容。GPU的生態(tài)靠英偉達(dá)常年積累而成，而現(xiàn)在的FPGA生態(tài)只處于GPU做庫達(dá)的階段。鄔剛表示：“雖然FPGA的設(shè)計(jì)思想不一樣，但還是希望干出一個(gè)類似CUDN庫的東西。未來FPGA也越來越不像FPGA，我們也在發(fā)展上層語言，來彌補(bǔ)生態(tài)，這需要時(shí)間，這也是我們這種公司存在的理由。”
參會嘉賓參觀展臺