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“新基建”为什么需要自适应计算?

时间:2020-06-29 作者:黄烨锋 阅读:
我们常说,这是个数据时代,或者说信息时代各种电子产品,以及万物互联产生的数据是海量的,“数据量相当于可观测到所有星星的数量”。数据的价值很大,数据可以用来做机器学习、大数据,可以用于提供个性化服务,可以提升产品的用户体验。
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我们常说,这是个数据时代,或者说信息时代各种电子产品,以及万物互联产生的数据是海量的,“数据量相当于可观测到所有星星的数量”。数据的价值很大,数据可以用来做机器学习、大数据,可以用于提供个性化服务,可以提升产品的用户体验。1M8EETC-电子工程专辑

Xilinx大中华区解决方案和业务发展总监朱勇在“中国上海自贸区临港新片区半导体产业发展高峰论坛”上说,这些数据是杂乱无章的,数据量的增长既不是线性的,也不是指数级的,而是“爆炸性”的。这些数据以各种各样的形态存在,“叠加了流媒体、视频等等”。1M8EETC-电子工程专辑

“这些数据达到一定数据量之后,对计算要求、实时性的要求就越来越高,边缘侧就需要去参与做计算,并实时产生结果。”这本身就是边缘计算产生的背景。由于数据形态的多样性,提供算力的单一架构无法完成独立的海量数据处理,于是就有了异构计算。1M8EETC-电子工程专辑

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Xilinx大中华区解决方案和业务发展总监朱勇1M8EETC-电子工程专辑

新基建的核心是数据

5G的出现,实际上推动了这样的趋势。“以前4G时代,数据离服务应用相对比较远。而5G时代来了,数据产生的地方本身就需要各种计算。这样才能让数据变得更有意义,才能释放数据的能量。”1M8EETC-电子工程专辑

说白了,计算是数据有序、高效应用的必然选择;也是数据真正能够产生价值和意义之所在——虽然感觉这是给废话。但如今考虑更多的其实是怎么计算,在哪里计算,这是前文提到异构计算、边缘计算,乃至AI诞生的原因。1M8EETC-电子工程专辑

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在朱勇看来,国家“新基建”的关键也在数据。上面这张图展示了,新基建包含的几个核心领域,包括5G、人工智能、大数据中心、充电桩、城际高速、特高压、工业物联网等。其中,5G、人工智能、大数据中心,实质都是数字的产业化,因为这些本身都是数字构成的;而新能源汽车充电桩、工业物联网等,其核心都是对传统行业的数字化过程。1M8EETC-电子工程专辑

但无论如何,不管是数字产业化,还是产业数字化,这两者都是围绕数据开展的。所以新基建的核心就在数据,成为“数据新基建”。“新基建就是要数据能够做一些事,数据作为能量聚焦点,吸引了很多服务和应用。”1M8EETC-电子工程专辑

但芯片迭代周期越来越慢

这些数据的量级如此之大,种类如此之多,自然就对硬件算力提出了要求,从端到云。从直觉来看,随着摩尔定律的发展,芯片的算力提升似乎也是理所应当的,此间产品迭代周期越来越快才是。但这其中却伴随一个问题。1M8EETC-电子工程专辑

我们在去年《摩尔定律失效,FPGA迎来黄金时代?》一文中曾经提到过,随半导体工艺制程的推进,如今投入研发的成本越来越高,包括人力成本、时间成本和最直接的金钱成本:这种成本提升不仅在芯片制造上,也在芯片设计方面。当时赛灵思中央工程部芯片技术副总裁吴欣跟我们提过具体的原因。1M8EETC-电子工程专辑

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朱勇则表示,“芯片设计的演进,产品迭代周期反倒是越来越慢的,而非越来越快。在20nm工艺之后,芯片设计周期明显减缓,成本也显著增加。”另一方面,在这个AI时代、数据“爆炸性增长”的时代,“一篇论文就能产生一个不同的世界,行业标准在发生变化”。1M8EETC-电子工程专辑

这话的意思是说,数据、计算能够产生的创新,给人类带来的便利,其发展速度与当前芯片研发周期的减缓,是不匹配的。这是赛灵思推“自适应计算”的原因所在。即上层的业务创新、数据价值,不需要被“芯片周期限制”,而赛灵思在做的就是“从硬件层面去支撑创新”。1M8EETC-电子工程专辑

自适应计算与新基建的契合

早前,我们曾不止一次地总结过,ACAP的本质是期望以AI和部分模块的固化,实现更高的效率,同时又一定程度保持FPGA的灵活性。赛灵思在各种硬件形态的迭代后,达成了现如今的自适应计算平台。从最早的FPGA,到在芯片中集成Arm核,“实现软件领域的需求”,达成软件、硬件都可编程;再到后续的MPSoC;以及数字模拟结合的RFSoC,以及2018年推出的ACAP。1M8EETC-电子工程专辑

“随着数据增长、创新速度的提升,你会发现自适应非常重要,对数据爆炸来说,能够起到很好的自适应的作用。”1M8EETC-电子工程专辑

“过去两年,赛灵思完成从芯片公司到平台公司的转型。不只是给客户提供芯片、硬件,我们也提供全可编程(软件可编程、硬件可编程)平台。对平台而言,我们期望给客户提供差异化的设计方法,不只是软件,还有硬件层面的差异化。因为只有产品实现差异化,客户的产品才有竞争力。”1M8EETC-电子工程专辑

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从朱勇展示的赛灵思的软件发展路线来看,不仅是先前我们曾探讨过的HLS(高层次综合),实现用高级语言来给FPGA编程,甚至“有些AI、算法工程师,直接用Python来开发硬件实现”;后续还有统一软件平台——这些还是能够体现出赛灵思的转型的,而且也更大程度体现“灵活”这个特点。1M8EETC-电子工程专辑

我们感觉,将自适应计算和新基建挂钩的说法很有趣,虽然似乎自适应计算在很多领域、很多概念都挺契合,而新基建显然是现在很热的一个词汇。另一方面,如去年我们撰文提到的,赛灵思目前的市场宣传逻辑主要在于:企业自己造芯的成本正变得越来越高,而很多行业的产品出货量现在也很难走得起芯片设计+先进工艺制程所需耗费的成本(即便是一些上市公司),所以自己造芯或许已经越来越不现实了;但另一方面又要体现企业产品在市场上的差异化——用自己定制的芯片当然是最好的选择。1M8EETC-电子工程专辑

这个时候,赛灵思的自适应平台也便应运而生,用先前我们采访吴欣的话来说:“当你没有4000人/年的设计成本,没有上千万、上亿的市场时,你也可以做自己需要的domain-specific的芯片,我们可以让你做到。你可能只需要400人,甚至40人就可以做出来。”“而当每次场景、架构发生变化的时候,你也不需要再用4000人/年去重新做一颗芯片,而只需要花20分钟,重新编程,重新修改。”1M8EETC-电子工程专辑

这仍是一个亘古不变的话题。最后值得一提的是,摩尔定律减缓很大程度上是给FPGA这个产品形态带来了冲击的,而赛灵思前两年就在转变思路,为其加入新的硬化模块,在很多领域弥补FPGA效率不及ASIC的短板,提出“自适应计算”的概念。实际上,赛灵思作为一家跨国企业,由于涉足领域和客户的多样性,针对性的“定制”,甚至采用最新工艺,都是赛灵思有能力承受的。1M8EETC-电子工程专辑

责编:Luffy Liu1M8EETC-电子工程专辑

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黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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