🇺🇸
Аппаратное ускорение работы AIВ AMD поддержали идею гибридного чипа CPU-FPGAХотя сами по себе процессоры созданные на базе FPGA (ПЛИС) как правило проигрывают специализированным процессорам, они являются предпочтительным выбором, когда требуется ускорить решение отдельных классов задач. Среди таких задач, например, создание фабрик обработки данных в крупных дата-центрах, когда требуется ускорить работу AI. Да и в целом, опытный специалист может существенно разгрузить CPU с помощью FPGA при решении самых разных задач.
Не удивительно, что несколько компаний с разной степенью активности двигались в этом направлении, стараясь добиться интеграции FPGA и CPU. В частности, в Intel пытались "поженить" Xeon с FPGA в течение последних шести лет. Но ни одного коммерческого продукта компания пока что не выдала.
Ситуация может измениться в ближайшие месяцы, поскольку опубликован патент AMD, что позволяет предположить, что этот новичок на рынке FPGA заинтересовался темой и готов попробовать свои силы в выпуске интегрированного продукта.
А учитывая, что в октябре 2020 года сообщалось о планах компании AMD приобрести Xilinx, известную своими компетенциями в области FPGA, предположения имеют под собой достаточно веские основания.
Суть патента - в структуре процессора может быть один или несколько модулей, которые можно программировать на обработку различных типов пользовательских наборов команд. Конечно от публикации патента до выпуска коммерчески доступных изделий, скорее всего, пройдет еще какое-то заметное время, но важно то, что в игру включился такой успешный и активный игрок. Вполне вероятно, что это, как минимум, заставит Intel ускорить собственные разработки.
Программируемый модуль CPU-FPGA, описанный в патенте Intel, как ожидается, позволит совместно использовать регистры модулями, работающими с вычислениями с плавающей точкой и с целыми числами, что было бы сложно реализовать (либо все работало бы медленно), если только не сделать это в одной упаковке. Такая интеграция должна существенно облегчить жизнь разработчикам, поскольку они смогут включать в приложения пользовательский набор инструкций, и CPU будет понимать, что этот код следует залить в свой FPGA, превращая его в специализированный процессор, отвечающий задачам конкретного приложения. Благодаря такому подходу можно будет быстро обрабатывать различные данные, включая нетипичные, например, FP16 (половинной точности), которые сейчас нередко используются для ускорения обучения AI и ускорения работы с ним.
Если CPU интегрировать с несколькими программируемыми модулями, то каждый из них можно запрограммировать своим набором пользовательских инструкций, то есть добиться ускорения работы процессора с самыми различными задачами, в том числе, перепрограммируя модули "на лету". То есть когда процессор будет загружать программу, которую ему необходимо исполнить, он также будет загружать бинарный файл, программирующий исполнительный модуль (модули) для ускорения решения определенных задач.
В AMD это уже не первая попытка ускорить вычисления для оптимизации работы AI. Ранее компания анонсировала и выпустила линейку ускорителей AI Radeon Impact с использованием мощных графических процессоров с настраиваемыми клиентами драйверами. Объединение процессора и модулей FPGA может стать очередным удачным ходом компании в ее конкуренции с Intel.
https://abloud.blogspot.com/2021/01/cpu-fpga-amd.html_______
Источник:
https://t.me/RUSmicro/1446
