Fpgas hoặc bộ xử lý cấu hình lại có thể đi chính thống?

Một trong những xu hướng thú vị nhất tôi từng thấy trong điện toán máy chủ là tránh xa CPU tiêu chuẩn và hướng tới xử lý nhiều hơn trên chip đồ họa (GPU) và bộ xử lý có thể cấu hình lại được gọi là mảng cổng lập trình trường (FPGA). Hiện tượng này thường được gọi là điện toán không đồng nhất.

Khái niệm ở đây không phải là GPU GPU mới và các bộ tăng tốc khác đã ngày càng phổ biến trong điện toán hiệu năng cao (HPC) hoặc siêu máy tính trong nhiều năm. Nhưng gần đây, chúng tôi đã nghe nhiều hơn về cách Intel đã tùy chỉnh một số gói chip máy chủ để bao gồm các GPU ngoài CPU truyền thống, chủ yếu nhắm vào các nhà cung cấp điện toán đám mây siêu lớn có thuật toán cụ thể mà họ có thể chạy theo hướng dẫn phần cứng trên các GPU. Điều này sẽ nhanh hơn nhiều so với việc thực hiện chúng dưới dạng phần mềm theo các hướng dẫn CPU tổng quát hơn.

Đây là một động lực chính trong kế hoạch gần đây của Intel để mua lại nhà sản xuất đồ họa Altera. Giám đốc điều hành Intel Brian Krzanich cho biết ông hy vọng có tới 30% khối lượng công việc trên đám mây sẽ có một số loại tăng tốc đồ họa vào cuối thập kỷ này. Microsoft đã sử dụng Altera FPGA để cung cấp năng lượng cho nhiều dịch vụ đám mây của mình như tìm kiếm Bing.

Đã có một trở ngại lớn đối với hầu hết các công ty sử dụng GPU GPU hoặc đối với vấn đề đó GPU GPU trong các trường hợp điện toán công ty điển hình hơn: làm cho phần mềm hoạt động đồng thời trên các chip này cùng với CPU chỉ là khó khăn. (Đối với khối lượng công việc của công ty và thậm chí HPC, bạn sẽ luôn cần một số CPU; trong các loại ứng dụng khác, chẳng hạn như mạng, các công ty phần cứng có thể chỉ sử dụng một GPU.) Để tính toán GPU, chúng tôi đã thấy những thứ như CUDA của Nvidia và Khronos Tiêu chuẩn OpenCL của nhóm, giúp mọi việc dễ dàng hơn và chắc chắn chúng ta đã thấy rất nhiều thuật toán HPC và máy học sử dụng GPU. Bây giờ các nhà sản xuất đồ họa như Altera cũng hỗ trợ OpenCL, nhưng trong trường hợp tính toán chung của công ty, nó đã được chứng minh là quá khó.

Gần đây, tôi đã nói chuyện với một vài công ty hy vọng sẽ làm cho việc này dễ dàng hơn.

Bitfusion là một startup tôi lần đầu tiên nhìn thấy tại TechCrunch Disrupt; công nghệ của nó nhằm mục đích cho phép bạn di chuyển một ứng dụng từ CPU sang GPU hoặc GPU mà không cần viết lại cho mỗi nền tảng. Như CEO Subbu Rama đã giải thích, gói này hiện hoạt động bằng cách tìm kiếm các thư viện nguồn mở phổ biến được sử dụng bởi các nhà phát triển phần mềm và thay thế các chức năng trong đó bằng các chức năng có thể tận dụng GPU hoặc FPGA. Như ông giải thích, các công ty lớn có thể viết lại mã của họ, nhưng các công ty trung cấp thì không thể. Các ứng dụng bao gồm máy tính khoa học, các ứng dụng tài chính như phân tích rủi ro và giao dịch tần số cao và phân tích dữ liệu như làm việc với dữ liệu cảm biến dầu khí.

Cuối cùng, ông nói điều này có thể hoạt động với bất kỳ ngôn ngữ nào gọi các thư viện như vậy. Ông lưu ý rằng việc thay thế các thư viện có thể không hiệu quả bằng việc viết mã tùy chỉnh cho các GPU hoặc GPU, nhưng nó dễ dàng hơn nhiều.

Bitfusion có kế hoạch cung cấp các sản phẩm của mình theo ba mô hình khác nhau như một phần mềm thuần túy cho các công ty đã có máy gia tốc riêng; cài đặt sẵn trên các thiết bị; hoặc cho các ứng dụng được triển khai trên đám mây, thông qua quan hệ đối tác với Rackspace. Ban đầu, nó sẽ sử dụng Altera FPGA, mặc dù công ty cho biết nó cũng có thể hoạt động với các bộ xử lý khác. Rama nói rằng các khách hàng ban đầu đang sử dụng điều này ngay bây giờ, với kế hoạch công khai được lên kế hoạch trong vài tháng tới.

SRC đang có một cách tiếp cận hơi khác. Nó đã tạo ra "các máy chủ có thể cấu hình lại" cho các cơ quan chính phủ từ năm 1999, và hiện đang thực hiện một giải pháp nhằm vào các trung tâm dữ liệu siêu tốc và hoạt động Web. Được gọi là máy chủ Saturn 1, nó là một hộp mực cắm vào khung Moonshot của HP và SRC tuyên bố nó có thể cung cấp hiệu suất máy tính nhanh hơn 100 lần so với thiết kế bộ vi xử lý truyền thống. (Công ty cũng bán các hệ thống kích thước đầy đủ và gắn trên giá lớn hơn, thường dành cho các khách hàng lớn hơn.)

Điều làm cho sự khác biệt này là một trình biên dịch đặc biệt được gọi là Carte, giúp chuyển đổi mã thành một thiết kế silicon có thể chạy trên kiến ​​trúc FPGA, theo Giám đốc điều hành Jon Huppenthal. Ông nói với tôi SRC đã dành nhiều năm để tạo ra trình biên dịch, ban đầu cho khách hàng doanh nghiệp, vì công ty được thành lập bởi nhà tiên phong siêu máy tính Seymour Cray và Jim Guzy vào những năm 90. Một điểm khác biệt trong cách tiếp cận của SRC, ông nói, đó là Carte không dành cho các hệ thống chung, mà là gắn liền với kiến ​​trúc của SRC, mang lại cho nó hiệu suất và tính nhất quán cao hơn. Saturn 1 sử dụng hai Altera FPGAs một, chạy mã người dùng; cái khác giữ cho hệ thống chạy nhanh, cùng với một bộ xử lý Intel. Hiện tại, ông nói thêm, công ty đang ở thế hệ thứ 12 của bộ xử lý có thể cấu hình lại.

Đây là một giải pháp đắt tiền hơn, chủ yếu nhắm vào các trung tâm điện toán khá lớn, nhưng nó vẫn dễ tiếp cận hơn các phương pháp trước đây.

Ý tưởng sử dụng các GPU hoặc bộ xử lý có thể cấu hình lại cho các tác vụ chính hơn không phải là một ý tưởng mới. Tuy nhiên, phải mất một thời gian dài để điều này trở thành khả năng cho những khách hàng truyền thống hơn bên ngoài các nhà thiết kế phần cứng hoặc ứng dụng quân sự. Những cách tiếp cận mới này có thể báo trước sự khởi đầu của công nghệ này trở nên được sử dụng phổ biến hơn nhưng chỉ khi những cải tiến về giá / hiệu suất thực sự phù hợp với tuyên bố của nhà cung cấp và công nghệ trở nên dễ sử dụng hơn. Các cách tiếp cận mới là một bước theo hướng đó.