弹性因应运算需求变革 FPGA显著强化AI/大数据处理

物联网(IoT)、人工智能(AI)蓬勃发展，数据处理需求不仅日益庞大，也越来越多元化；尤其以AI应用来说，现行CPU/GPU硬件配置越来越难因应算法进化、多元情境转换，现场可程序逻辑门阵列(FPGA) 进而逐渐成为发展智能联网的另一选项。 为此，英特尔(Intel)自2015年收购Altera起持续投入FPGA研发，近来则陆续推出各种相关解决方案，协助微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)等厂商/机构强化运算业务，以期加速实现智能连网世界。

英特尔可编程解决方案事业部亚太区副总裁庄秉翰表示，待影音串流等服务更为普及、自驾车与智能工厂等新技术应用落地，未来将有500亿个联网装置，创造每年多达2,300EB的海量数据，如何安全、有效率地处理数据会是一大挑战 ；为求有效缩短云/端之间的传输、运算、转换流程，FPGA加速器可望成为理想的解决方案。

基于FPGA的高度弹性/可扩充性，庄秉翰指出，由CPU、FPGA加速器等机制构成之异质运算架构(Heterogeneous Architecture)可对不同数据类型、业务内容作调整，进行更有效率的运算作业。 以深度学习来说，现阶段考虑到算法没几个月就会革新一次，比方人脸辨识机制可能从16位降至8位或更低，相较CPU/GPU的固定架构缺乏弹性，FPGA可透过重新编译等方式调整作业与分工模式，减少CPU运算上的浪费。

再者，以数据中心为例，FPGA可在白天数据用量较高时加速实时运算，夜间用户较不活跃时转而协助进行数据压缩/解压缩或存储作业等，达成更具运算、耗能效率的配置。 庄秉翰透露，微软数据中心现已全面导入FPGA，并将在下一代深度学习解决方案中采用该公司最新的Stratix FPGA加速器，也激发亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等大厂纷纷跟进。

目前英特尔已有Stratix 10、Cyclone 10等4个系列的FPGA加速器，近日亦已发布代号Falcon Mesa、支持第四代PCIe等次世代技术的10奈米FPGA芯片，因应包括5G、数据中心、智能城市、自动驾驶等， 涉及海量数据处理的应用。 除了前述几大云端服务商，尚有中兴通讯、京东商城、奥迪汽车等厂商采用FPGA解决方案，亦已导入哈佛大学、麻省理工学院(MIT)、欧洲核子研究组织(CERN)等研究机构。物联网(IoT)、人工智能(AI)蓬勃发展，数据处理需求不仅日益庞大，也越来越多元化；尤其以AI应用来说，现行CPU/GPU硬件配置越来越难因应算法进化、多元情境转换，现场可程序逻辑门阵列(FPGA) 进而逐渐成为发展智能联网的另一选项。 为此，英特尔(Intel)自2015年收购Altera起持续投入FPGA研发，近来则陆续推出各种相关解决方案，协助微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)等厂商/机构强化运算业务，以期加速实现智能连网世界。

英特尔可编程解决方案事业部亚太区副总裁庄秉翰表示，待影音串流等服务更为普及、自驾车与智能工厂等新技术应用落地，未来将有500亿个联网装置，创造每年多达2,300EB的海量数据，如何安全、有效率地处理数据会是一大挑战 ；为求有效缩短云/端之间的传输、运算、转换流程，FPGA加速器可望成为理想的解决方案。

基于FPGA的高度弹性/可扩充性，庄秉翰指出，由CPU、FPGA加速器等机制构成之异质运算架构(Heterogeneous Architecture)可对不同数据类型、业务内容作调整，进行更有效率的运算作业。 以深度学习来说，现阶段考虑到算法没几个月就会革新一次，比方人脸辨识机制可能从16位降至8位或更低，相较CPU/GPU的固定架构缺乏弹性，FPGA可透过重新编译等方式调整作业与分工模式，减少CPU运算上的浪费。

再者，以数据中心为例，FPGA可在白天数据用量较高时加速实时运算，夜间用户较不活跃时转而协助进行数据压缩/解压缩或存储作业等，达成更具运算、耗能效率的配置。 庄秉翰透露，微软数据中心现已全面导入FPGA，并将在下一代深度学习解决方案中采用该公司最新的Stratix FPGA加速器，也激发亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等大厂纷纷跟进。

目前英特尔已有Stratix 10、Cyclone 10等4个系列的FPGA加速器，近日亦已发布代号Falcon Mesa、支持第四代PCIe等次世代技术的10奈米FPGA芯片，因应包括5G、数据中心、智能城市、自动驾驶等， 涉及海量数据处理的应用。 除了前述几大云端服务商，尚有中兴通讯、京东商城、奥迪汽车等厂商采用FPGA解决方案，亦已导入哈佛大学、麻省理工学院(MIT)、欧洲核子研究组织(CERN)等研究机构。