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深度|FPGA异构计算平台及其应用

北极星输配电网  来源:电力信息与通信技术  作者:胡雷钧 等  2016/8/5 10:15:45  我要投稿  
所属频道: 电网建设  关键词:电力系统 浪潮 电机控制

北极星输配电网讯:本文引用自胡雷钧,陈乃刚,李健,等编写的FPGA异构计算平台及其应用,作者团队来自浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室的主要研究人员。

当前大规模数据中心面临的挑战

随着芯片工艺技术发展到10nm阶段,摩尔定律遇到瓶颈,单芯片计算能力的纵向扩展受到限制,处理器单核心的计算能力接近极限,使其无法在保持功耗基本不变的情况下实现性能的大幅提升,通用处理器在计算性能和能效方面越来越无法满足日益庞大和多样化的数据处理需求。

当前新型企业计算形式如深度学习等对数据中心服务器的能耗和计算性能提出更大的挑战,使得数据中心逐渐向集中化、规模化发展,通过增大集群节点规模实现性能的提升。然而数据中心横向扩展带来的超高能耗严重影响了数据中心业务的可持续发展,数据中心能效问题益发严重。2015年,中国数据中心的年耗电量占全国总能耗的2%,对于大多数数据中心,服务器能耗占比50%以上,数据中心的散热开支已占总电费的50%-60%,使得数据中心的运行成本高昂。因此,如何提高数据中心处理器的能效是当前大规模数据中心面临的挑战。

FPGA与CPU相配合的异构计算是解决当前数据中心能效问题的有效手段

异构计算作为一种特殊形式的并行计算方式,能够根据每个计算子系统的结构特点为其分配不同的计算任务,在提高服务器的计算性能、能效比和计算实时性方面体现出了传统架构所不具备的优势,因此采用异构计算技术成为了解决数据中心能效问题的重要手段。目前,将GPU、FPGA等专用芯片作为加速设备与CPU相配合形成异构计算平台能够在降低服务器功耗的基础上提升其计算性能,成为了学术界和工业界共识。但是,GPU高能耗、小缓存等特点限制了其能效的提升与应用范围。

相比较于GPU,FPGA在异构计算领域具有更多的优势。FPGA是一种可编程的专用处理器,由可编程的逻辑块和互联网络组成,可在不同逻辑执行多个线程,实现流水线并行处理,具有较强的并行处理能力。在高性能计算应用中,FPGA专用逻辑电路通过并行计算硬件电路直接执行,无需遵循冯诺伊曼存储程序执行的结构。因此,与GPU相比,FPGA具备更强大的计算能力和更低的功耗。

FPGA异构计算平台的关键技术

1)软硬件划分与协同

FPGA板卡采用自动化的平台映射技术,实现了板卡设计硬件计算逻辑与OpenCL程序的协同开发。该平台首先在主机端进行用户程序的开发和任务分配,然后将用户程序发送到OpenCL主机上进行算法的优化设计和综合,综合成功后的逻辑网表通过Kernel调用进入到FPGA板卡平台上进行验证,完成开发程序向FPGA板卡的高效移植。FPGA板卡的硬件逻辑设计依赖于平台厂商提供的平台驱动和外围设备,实现了FPGA异构大数据处理平台的软硬件划分和协同。

图1软件划分与协同平台

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