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FPGA具多重優勢 擴大深度學習雲端推論晶片市場

  • 胡明傑
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DIGITIMES Research觀察2017年雲端深度學習(Deep learning)用途處理器(Processor)、加速器(Accelerator)相關產品發展,NVIDIA通用圖形處理器(General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit;GPGPU)產品布局橫跨消費型產品到雲端伺服器,在雲端人工智慧訓練市場由NVIDIA GPGPU及Google藉由張量處理器(Tensor Processing Unit;TPU)提供的基礎建設即服務(Infrastructure as a Service;IaaS)形成寡佔局面。

雲端推論用途處理器市場競爭激烈,GPGPU將受由現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array;FPGA)方案提供的異構運算 (Heterogeneous computing)方案衝擊。

雲端服務商針對深度學習推出由FPGA建構的相關服務,如阿里雲(Alibaba Cloud)採Altera Arria 10推出的F1執行個體(最小採購單位),及採賽靈思(Xilinx) KU115的F2執行個體,又如微軟(Microsoft)用以改善Bing搜尋引擎服務與Azure雲端運算服務的投石器(Catapult)計畫等,顯示FPGA方案在深度學習用途處理器市場的影響力漸增。

FPGA方案因具可編程性(Programmable),故開發速度較快,能快速進入市場搶佔先機,也因可重新編程,故可減少修改與調整程式錯誤的負擔。其藉由硬體描述語言(Hardware Description Language;HDL)改變電路邏輯與配置,針對不同深度學習演算法進行加速,能適應深度學習快速演進的各種算法。

另一項具有競爭力的方案則為由Google所帶動的特定用途積體電路(Application Specific Integrated Circuit;ASIC)方案,透過最佳化特定用途的運算資源配置,使處理器能在特定任務中將能效最佳化,並精簡硬體設計,達到最小化的晶片尺寸,搭載於終端裝置上具有較大優勢。

對比ASIC與FPGA方案,成本、上市速度與編程彈性等,為業者採用關鍵,本文亦分析在出貨量提升與製程提升的情境中,ASIC與FPGA兩方案的成本差異。

出貨規模與價格敏感度成業者採FPGA與ASIC方案關鍵
資料來源:DIGITIMES Research,2017/9

內文目錄

  • ASIC與CPU+FPGA方案成GPGPU競爭者
  • 採ASIC並降低精度提高能源效率
  • FPGA具編程彈性與短開發週期 成本為關鍵
  • 結語

圖表目錄

  • Google擁ASIC方案自成一系 英特爾挾FPGA爭雲端推論市場主流
  • NVIDIA產品布局完整 然推論市場競爭激烈
  • Google透過降低精度的ASIC方案提升運算速度
  • GPGPU最適平行運算 然功耗與散熱問題較大
  • 6 個圖表

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