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智能互联数据洪流中的瓶颈与挑战

2017年10月17日 11:14:27 中国传动网

层出不穷的智能应用不断挑战着人们想象力的极限,身边铺天盖地的报道时时刻刻地提示着智能世界已经来临。对,智能世界来了,随之而来的还有奔腾而来的数据洪流:

到2020年,

平均每位互联网用户:1.5GB流量/天

自动驾驶汽车:4TB数据/天

联网的飞机:5TB数据/天

智能工厂:1PB数据/天

云视频提供商:750PB视频/天

……

“到2020年,将会有500亿个终端联网,远远超过目前的80亿,IP的流量也将达到2300EP/年,”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RinaRaman强调,数据中心与终端互连所形成的循环,随着物联网的发展将会逐渐加速,因而网络就必须以更高的速度处理更多的数据,数据中心也需要做更为复杂的计算,以应对更为庞大的数据集,甚至嵌入式终端也需要做很多本地的计算。此外,数据中心还需应对一些更具挑战性的工作负载:如大数据分析、机器学习等等。由此,循环中瓶颈与挑战一一出现。

数据洪流中的瓶颈与挑战

上述所提及的挑战与瓶颈,无论5G无线通讯、雷达与宇航、网络,还是云计算、智能城市以及自动驾驶,都身在其中。

5G网络:未来需要更大的带宽、更复杂的数字信号处理能力。英特尔FPGA能够帮助应对这些挑战,尤其在5G网络应用中,FPGA可以加速MIMO天线的计算和基带的信号处理能力,解决安全及其他一些可能会制约发展的网络功能。

雷达与宇航:雷达应用中,与安全相关的通讯,正在面临着一系列的挑战:其中包括波速成形、FFT与过滤器以及机器学习等算法方面的挑战。以往的解决方式是:通过更快的CPU或者更快的DSP芯片阵列或者ASIC来应对,但是通过使用FPGA,设计人员可以加速数据处理、加速处理机器学习任务,让整个架构更加简单,同时开发环境也更加统一。

网络方面:随着数据中心与终端良性循环的加速、物联网的不断发展,网络需要进行根本性的转型,其中包含本地网、城域网、骨干网、甚至数据中心。而转型的关键是:网络功能虚拟化,即将一些关键的功能(如交换、安全性、检测与报告等),从专用的硬件转移到数据中心的软硬件进行处理。正是在这样一个充满了不确定性和快速变化的环境中,FPGA能够加速一些关键数据包的交换、检测以及安全任务的处理。

无人驾驶:必然会对计算性能有更多的需求,算法的不确定性还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,这对制造商而言是不可持续的。FPGA在本地计算和深度学习的推算应用中,能够发挥关键作用。同时,还可以通过5G连接,把汽车、其他车辆与高速公路基础设施和云实现连接。

智慧城市:现代化的城市当中有很多计算孤岛正在出现,其中包括交通管理系统、照明管理系统、泊车管理系统和安全的摄像头,这些众多不同的系统由众多不同的厂家来生产,每个系统都有不同的架构,不同的开发环境,而且彼此之间没法实现数据共享。英特尔CPU和FPGA就能取代这些专有的架构,提供本地计算、连接和分析的能力。

云计算:在云的环境中,工作负载及其构成都会出现动态的变化,甚至某些工作负载所需要的性能即使CPU在合理的功耗水平之下也是难以实现的,所以需要一些特别的芯片或者是配上GPU,专门处理并行的运算,可以装上网络加速器,处理协议和安全的流量分流,还可以配备视频解码器或ASIC专用的集成电路,用于搜索的加速和深度学习。但是,服务器上往往没有空间,也没有足够的功率支持放入所有芯片。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FPGA,FPGA和XeonCPU连接,提供搜索、计算、加密、分组处理和机器学习的硬件加速。一旦发生变化,设计人员可以对FPGA进行重新的配置,满足更新的需求。

FPGA:对异构架构至关重要

处理大量数据的增长!

应对快速变化的新技术所带来的计算环境的变化!

CPU本身所具备的功耗!

仅仅依靠计算平台同质的扩展,已远远没法满足上述的挑战要求,因而不同的异构架构组合成为必然。当今的硬件平台包括:CPU、FPGA以及专用的加速器,其中CPU仍然是处理能力的核心引擎,再加上专用的加速器(ASSP和ASIC等),已然可以实现最好的计算效率。与此同时,FPGA在其中也在越来越发挥着重要作用,它就像一种先进的多功能的加速器,不仅能够带来最大的编程灵活性,支持高度差异化的产品,还可以在现场进行重新配置,虚拟加速任何数字的算法。FPGA也支持并行运算,其性能从吞吐量,实时速度到能耗,比CPU或GPU要优上10倍。此外FPGA还可以以更低的时延处理更大的数据,比传统在硬件产品上跑的基于软件的产品更快。也正因为FPGA既具有硬件性能,又具有软件可编程的能力,在异构计算的环境中日益变得重要。

如下图所示,旁路加速可以把一些重度计算的数据功能转移到FPGA上面,这样可以释放处理器去处理其他运算。如果时延比较重要,还可以进行内建加速。这样通过FPGA的多功能性,可以带来更好的网络的存储和计算的加速。

Rina以FPGA提升数据中心效率为例,展示了FPGA如何在生活中应对实际的挑战的。

首先面对的是:数据库的加速。SWARM64可扩展数据加速器使用了英特尔最新的FPGA大量处理一些并行的数据,实现了很好的吞吐量、能耗和更高的性能,无论在云端,还是在现场,它都可以支持任何的配置。可以看到:其实时数据分析能力是以前的5倍,数据仓储的能力是以前的2倍,存储压缩能力是以前的3倍。

接下来要解决的难题是:基因测序。众所周知,基因测序的数据量大且复杂,如果分析能力跟不上,很多研究项目就会被迫推迟,因而影响整个医疗界的研究进展。英特尔和BroadInstitute公司共同开发出了基因分析的软件工具包——GATK,主要是用于分析大吞吐量测序的数据。据悉,研究人员现在可以在过去三分之一的时间能够获得5倍的数据量,相当于15倍的提升。BroadInstitute的Pair-HMM算法提高了50倍,总业务流提高了1.2倍。

另外一个实际难题是:存储NVMEOVERFABRIC。Attala希望利用英特尔FPGA重新设计和开发新一代的存储和网络的基础设施。数据在硬件里通过FPGA来进行处理和加速,然后进入到网络基础设施,相比之前的方案,使用FPGA的方案在读写速度的时延方面降低57-72%。因而,Attala的解决方案不仅软硬件结合的解决方案有很强的适应能力,而且也为云的服务提供商降低了运行成本。

为了更好地支持智能互联世界的应用,英特尔提供的一系列的FPGA产品,其中包括Stratix10、Arria10、Cyclone10和Max10。着眼于未来,Rina透露英特尔下一代FPGA的产品,英文名字叫FalconMesa。这是使用了英特尔10纳米的制程技术、基于FinFET制程、也是英特尔第二代使用HyperFlex架构的产品,还是第二代基于EMIB(英特尔接口的规范)的异构的SIP。据悉,FalconMesa也是Altera并入英特尔以后第一代使用了英特尔10纳米制程技术开发出来的产品。此外,英特尔还提供了加速堆栈,用来助力开发人员轻松入门。

智能互联世界的挑战日趋复杂,英特尔FPGA愿意参与其中,助力加速计算,更好地应对今天以及未来的数据需求。

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供稿:网络转载

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