機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）技術(shù)和FPGA的聯(lián)系可以體現(xiàn)在下面幾個(gè)維度上：

1. FPGA幫助改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練過程（FPGA應(yīng)用）

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)幫助改進(jìn)FPGA的設(shè)計(jì)代碼/約束（FPGA應(yīng)用）

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)幫助改進(jìn)FPGA軟件（EDA）算法設(shè)計(jì)（FPGA軟件設(shè)計(jì)）

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)幫助改良FPGA芯片硬件設(shè)計(jì)（FPGA硬件設(shè)計(jì)）

本篇先分享從第1個(gè)維度出發(fā)的一些觀點(diǎn)。

FPGA傳統(tǒng)上被用作設(shè)計(jì)新數(shù)字芯片的早期驗(yàn)證原型已經(jīng)很久了，但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，F(xiàn)PGA體現(xiàn)出了有別于傳統(tǒng)應(yīng)用更多的特質(zhì)。

在FPGA在其傳統(tǒng)市場因價(jià)格昂貴、難于上手而步履維艱時(shí)，ML為其打開了一片廣闊的市場。FPGA最大的特點(diǎn)在于其可編程的靈活性，這一點(diǎn)恰好在機(jī)器學(xué)習(xí)這種多變的場景下極為合適。不僅應(yīng)用時(shí)刻在變化，網(wǎng)絡(luò)和模型也在訓(xùn)練的過程中不斷進(jìn)化，針對這種場景，不同F(xiàn)PGA廠商有著各自不同的應(yīng)對方案。

“GPU、FPGA以及ASIC之間，正在進(jìn)行一場曠日持久的戰(zhàn)爭”，Anoop Saha（market development manager at Mentor， a Siemens Business）說道，“如果FPGA廠商無法提供合適的【工具】，他們將在ML這個(gè)市場上毫無機(jī)會(huì)。”

最早的ML應(yīng)用實(shí)現(xiàn)是軟件導(dǎo)向的，并對CPU和GPU產(chǎn)生了巨大影響。但CPU和GPU面臨的挑戰(zhàn)在于其巨大的功耗——即使對于數(shù)據(jù)中心來說也是這樣?！叭藗冊囍密浖?shí)現(xiàn)創(chuàng)新，但卻無法控制功耗，” Patrick Dorsey（general manager and vice president of product marketing，F(xiàn)PGA and power products in Intel’s Programmable Solutions Group）說道。因此，F(xiàn)PGA提供了一套比傳統(tǒng)軟件編程在功耗方面更具吸引力的解決方案。”FPGA由于其并行性特別適合于高性能，低功耗應(yīng)用，“Shakeel Peera（associate vice president in Microchip’s FPGA business unit）說道。

“我們看到在TOPS/W（每瓦進(jìn)行多少萬億次操作）性能方面，Intel的FPGA方案已經(jīng)打敗Nvidia的GPU方案?！?Dorsey（Intel）說。FPGA可以提供軟件解決方案無法企及的低延遲和高性能?！癆SIC 可以達(dá)到5TOPS/W， 而FPGA也可以達(dá)到 1-2TOPS/W，”Mike Fitton（senior director of strategy and planning for Achronix）說道。價(jià)格對于成熟產(chǎn)品來說十分重要，但ML應(yīng)用通常還沒有到形成成熟產(chǎn)品程度，因?yàn)槟Ｐ蜁r(shí)刻不停地在飛速迭代，“FPGA雖然對于應(yīng)用在成熟產(chǎn)品上來說并不合適，”Nick Ni（director of product marketing for AI and software at Xilinx）說道，“但比如一些監(jiān)控?cái)z像頭的應(yīng)用，其識(shí)別算法還遠(yuǎn)未成熟，F(xiàn)PGA則是最好的選擇?！钡膊⒉皇钦f，在AI應(yīng)用中，完全不用考慮成本，畢竟總還是有人會(huì)關(guān)心總持有成本（total cost of ownership，TCO）的。

如果說這種絕對靈活的解決方案統(tǒng)治了早期的AI市場，那么接下來便通常會(huì)演化成ASSP（application-specific standard products）方案，以提供更佳的性能/功耗比，即使ASSP依然要在二者之間做出艱難的平衡。

從數(shù)據(jù)中心到邊緣計(jì)算

FPGA在數(shù)據(jù)中心加速應(yīng)用中找到了自己的用武之地——作為CPU和GPU的協(xié)處理引擎。在數(shù)據(jù)中心的訓(xùn)練（training）方面確實(shí)如此，而且目前的應(yīng)用也已擴(kuò)展到了推理（inference）中。

另外，大量的推理工作集中在邊緣側(cè)進(jìn)行—特別是汽車應(yīng)用。汽車應(yīng)用大都對成本和功耗非常敏感，但是由于ASSP方案的缺乏以及設(shè)計(jì)的快速更新迭代，F(xiàn)PGA得以在和傳統(tǒng)處理器的PK中脫穎而出?！癋PGA在邊緣側(cè)優(yōu)勢巨大，尤其是在性能方面?！盨aha（Mentor）說道。

同時(shí)，根據(jù)Synopsys的說法，“accumulation”市場也是一個(gè)增長點(diǎn)——例如數(shù)據(jù)中心和邊緣之間網(wǎng)絡(luò)上的路由和開關(guān)器件?！坝泻芏鄳?yīng)用場景是用戶只是想和‘AI’沾點(diǎn)邊而已，”Dorsey（Intel）說道，“三到四成的傳統(tǒng)嵌入式業(yè)務(wù)都在討論如何和AI進(jìn)行結(jié)合。”

設(shè)計(jì)模型面臨挑戰(zhàn)

硬件編程解決方案既然具有如此多的優(yōu)勢，那么問題來了，“為什么不是所有人都在使用FPGA呢？”回答也很簡單：FPGA是純硬件。這也是FPGA的“阿克琉斯之踵”。

根據(jù)美國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，全美在2018年5月軟件工程師（包括應(yīng)用編程和系統(tǒng)軟件開發(fā)）的數(shù)量大約是硬件工程師的21.5倍。硬件開發(fā)工作專注于低層次的硬件描述語言（HDL，更多的是描述硬件結(jié)構(gòu)而不是描述算法本身），這和軟件開發(fā)的思路完全不同，絕大多數(shù)工程師無法跨越這兩種開發(fā)理念而做到融會(huì)貫通。

FPGA大部分時(shí)候需要硬件設(shè)計(jì)，這使得FPGA應(yīng)用工程師的門檻很高?；谟布O(shè)計(jì)的ML策略往往開發(fā)量巨大，Saha （Intel）曾聽一個(gè)用戶說道，“我們知道FPGA的優(yōu)勢，但在得知設(shè)計(jì)需要4-5個(gè)工程師8-10個(gè)月才能完成之后，我們放棄了。..”

大多數(shù)FPGA解決方案包括軟件編程引擎——無論是硬編碼還是IP。這部分灰色區(qū)域造成了FPGA解決方案往往是既包含硬件開發(fā)又包含軟件開發(fā)。對于ML來說最大的挑戰(zhàn)并不僅僅來自硬件/軟件在開發(fā)理念上的不同。對于精通高層次開發(fā)語言的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說（他們并非純軟件開發(fā)者，但依然和真正的硬件開發(fā)有些距離），他們依然無法做到得心應(yīng)手。因此FPGA廠商要做的是在工具中將硬件的部分“抽離”出去，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家們得以進(jìn)入FPGA開發(fā)圈。

硬件結(jié)構(gòu)對于ML計(jì)算來說十分重要，其可由硬件工程師來設(shè)計(jì)，但進(jìn)一步優(yōu)化則可以交給軟件工程師來進(jìn)行。軟件工程師通過高層次工具例化各類IP，從而避免了大量硬件方面的工作。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，必須考慮兩個(gè)重要因素：設(shè)計(jì)流程和設(shè)計(jì)工具。一些FPGA公司將設(shè)計(jì)流程進(jìn)行了分離，使得硬件設(shè)計(jì)從模型設(shè)計(jì)中解耦出來，這類做法使得FPGA對于非硬件工程師來說更加友好。

FPGA設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)一般以碼流的形式下載到器件中，但在ML中，有的公司將整個(gè)模型實(shí)現(xiàn)在碼流中，有的則只用碼流實(shí)現(xiàn)硬件部分，而轉(zhuǎn)用軟件二進(jìn)制文件來描述ML模型細(xì)節(jié)。

FPGA上實(shí)現(xiàn)的2個(gè)ML簡單設(shè)計(jì)模型。左邊，設(shè)計(jì)的所有細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)在一個(gè)碼流中。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在高層次上進(jìn)行設(shè)計(jì)，由EDA工具將其轉(zhuǎn)化并交給硬件編譯器。右邊，高層次模型數(shù)據(jù)存在了一個(gè)單獨(dú)的軟件二進(jìn)制文件中，而模型何時(shí)變化的信息則存在硬件碼流之中。Source： Bryon Moyer/Semiconductor Engineering

設(shè)計(jì)模型包含了已現(xiàn)場部署的FPGA器件中正在運(yùn)行的設(shè)計(jì)修改和更新。第一種情況由于整個(gè)設(shè)計(jì)信息包含在碼流之中，模型的變化仍然將繼續(xù)使用低層次的FPGA硬件工具去創(chuàng)建和更新碼流文件，即使高層次設(shè)計(jì)工具已經(jīng)將設(shè)計(jì)師從硬件設(shè)計(jì)中解放出來。

另一種情況，模型的變化僅僅會(huì)導(dǎo)致軟件二進(jìn)制文件的變化，而軟件二進(jìn)制文件的編譯速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于硬件碼流的生成速度，因此底層硬件通常不變，而僅僅是模型參數(shù)發(fā)生變化而已，而軟件和硬件具體如何變化，由架構(gòu)設(shè)計(jì)來自行決定。

高層次綜合（HLS）的出現(xiàn)，減輕了硬件設(shè)計(jì)的負(fù)擔(dān)，因?yàn)槠淇梢灾苯訉算法轉(zhuǎn)化為硬件設(shè)計(jì)。很多算法都從軟件設(shè)計(jì)開始（通常是C或者C++），將其直接轉(zhuǎn)化為硬件設(shè)計(jì)將極大地節(jié)省設(shè)計(jì)時(shí)間（盡管使用HLS仍然需要一些硬件專業(yè)知識(shí)）。目前HLS最大的挑戰(zhàn)來自于調(diào)試Debug過程。

優(yōu)化推理模型

所有的FPGA工具鏈均工作在抽象層級(jí)，并和云端的標(biāo)準(zhǔn)模型訓(xùn)練框架相連。在頂層，訓(xùn)練過程會(huì)對參數(shù)（或權(quán)重）進(jìn)行定義，并將其放入常用的模型（比如ResNet， MobileNet， 或者 YOLO）之中。這些參數(shù)可以僅僅是簡單的數(shù)字并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)文件中。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身則是下一層級(jí)。層級(jí)的精簡和融合就是在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化的過程，在一些引擎中，這個(gè)過程由軟件原語完成，而在另一些引擎中，則會(huì)導(dǎo)致硬件變化。

為了能夠進(jìn)行在線升級(jí)，修改碼流意味著重置整個(gè)FPGA設(shè)計(jì)。如果更新只是影響到軟件二進(jìn)制文件，則只需要修改這個(gè)文件即可，硬件碼流此時(shí)無需更換?！澳憧梢愿鶕?jù)不同模型準(zhǔn)備不同的軟件二進(jìn)制文件，”Joe Mallett（senior marketing manager at Synopsys）說道。如果涉及到硬件修改，部分重配（PR）也能幫上你的忙，因?yàn)橥辉O(shè)計(jì)模型用來建立不同的算法，可以通過部分重配來實(shí)現(xiàn)算法間的切換。這項(xiàng)技術(shù)在數(shù)據(jù)中心加速板卡上顯得十分強(qiáng)大，而這類板卡在不同類型的推理和訓(xùn)練中不可或缺。Intel聲稱他們的重配時(shí)間大概需要100ms左右，并且該公司正在致力于將這個(gè)時(shí)間降低到幾十個(gè)毫秒，從而實(shí)現(xiàn)FPGA加速卡的快速再部署。

不同F(xiàn)PGA廠商的策略

就在眾多start-up公司廣泛地在ML領(lǐng)域展開探索的同時(shí)，F(xiàn)PGA廠商也在嘗試各種不同的方法，以至于他們的FPGA做的“越來越不像”FPGA了?，F(xiàn)代的FPGA大都同時(shí)提供硬件編程性以及軟件編程性（嵌入式處理器核心作為硬核直接在FPGA中工作）。這造就了不同F(xiàn)PGA廠商有著自己的實(shí)現(xiàn)策略。

目前最大的兩個(gè)FPGA玩家—Xilinx以及Intel有著截然不同的發(fā)展思路。Intel通過寬廣的產(chǎn)品線來實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略，F(xiàn)PGA只是其中一個(gè)拼圖。Intel同時(shí)擁有Xeon處理器，該處理器是數(shù)據(jù)中心上絕對暴力的存在，并且Intel還在不斷完善其現(xiàn)有解決方案。Intel的FPGA還只由傳統(tǒng)資源組成，截止到目前，還沒有看到ML專用處理資源模塊的出現(xiàn)。

內(nèi)存獲取是ML正在面臨的一大挑戰(zhàn)，對于FPGA解決方案來說也是一樣。Intel的思路則是引入HBM（高帶寬存儲(chǔ)）技術(shù)?！拔覀冊贔PGA中加入了許多HBM，并將其放在離邏輯運(yùn)算模塊很近的位置，從而幫助循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN（recurrent neural networks）進(jìn)行語音識(shí)別”， Dorsey （Intel）說道。目前，HBM和FPGA的2D集成通過Intel的EMIB（嵌入式片間互連橋）連接器來實(shí)現(xiàn)。 Xilinx則朝向另一個(gè)方向前進(jìn)，將ML引擎加入到Versal家族器件中去。該硬模塊讓Xilinx在犧牲一定芯片靈活性為代價(jià)獲得更高的效率。ML引擎由軟件驅(qū)動(dòng)，因此不那么依賴硬件設(shè)計(jì)的考慮。

Achronix則和Intel一樣采取了同質(zhì)策略，盡管他們聲稱微調(diào)了DSP模塊，使其更加適應(yīng)ML工作。其老版DSP的優(yōu)化方向更傾向于傳統(tǒng)數(shù)字信號(hào)處理，例如濾波器，因此聚焦于18-bit數(shù)據(jù)。ML則傾向于更小的數(shù)據(jù)單元——特別是在邊緣側(cè)——因此，新型DSP的優(yōu)化方向聚焦于80bit整形數(shù)據(jù)。值得注意的是，Achronix同時(shí)提供FPGA成片和可供嵌入到SoC中的eFPGA IP。

Lattice則一直專注于低成本，低功耗市場，并且在ML應(yīng)用中，Lattice依然保持了他們的特點(diǎn)。他們將一些小功能（例如語音喚醒識(shí)別）加入到邊緣器件中，作為ML處理的初步嘗試?！拔覀兯龅耐评砉ぷ髦饕莻蓽y（detection），比如識(shí)別關(guān)鍵語句和手勢?！監(jiān)sman（Lattice）說道。

Lattice’s sensAI offering. Source： Lattice Microchip方面，正在推出其全新的VectorBlox工具，用以服務(wù)于其PolarFire系列 FPGA。他們的策略則認(rèn)為硬件設(shè)計(jì)工作并不是在FPGA上做ML所必需的。Microchip在FPGA提供可例化的引擎IP，剩下的模型信息則用軟件來處理并最終生成一個(gè)軟件二進(jìn)制文件——這個(gè)文件通常被稱為BLOB（binary large object），且文件體積很大。

使用該BLOB文件，Microchip可以同時(shí)管理多種ML模型。例化多個(gè)引擎可以使得其具有完全并發(fā)的處理方式，除此之外，例化單一引擎仍可以通過順序或者類并發(fā)的方式控制多個(gè)模型。

該引擎可以將模型信息從內(nèi)存中的BLOB中抽離出來。如果有多個(gè)軟件二進(jìn)制文件，則由指針的指向決定某一時(shí)刻使用哪一個(gè)BLOB中的信息，而這個(gè)被指定的BLOB并不是完全加載進(jìn)來，而是只用到和模型相關(guān)的部分?！扒袚QBLOB就像改變指針位置一樣。當(dāng)某個(gè)MXP（矩陣處理器，matrix processor）運(yùn)行時(shí)，它BLOB中的layer信息便被抽離出來。在多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間切換幾乎可以不耗費(fèi)任何時(shí)間，”Jamie Freed（senior architect for the FPGA Business Unit at Microchip）說道。

這種近似并發(fā)的特性則通過時(shí)間分片（time-slicing）技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。如果一個(gè)視頻在同一時(shí)間被多個(gè)模型所處理，則這些模型依次運(yùn)行完整的一幀。一旦所有模型都處理了完了這一幀，將切換到下一幀繼續(xù)這個(gè)循環(huán)。

Microchip’s VectorBlox 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎。 CNN IP完成所有的卷積運(yùn)算; MXP 完成預(yù)/后處理、激活和池化; Mi-V （本地化SiFive部署） 核完成控制和其他軟件操作。

Source： Microchip

Flex Logix則隱藏了自己的FPGA特性。他們將配置在可編程產(chǎn)品內(nèi)部進(jìn)行了固化，這意味著用戶將無法再將其作為FPGA使用。Flex Logix的路線基本游走在可編程FPGA和ML專用ASIC的邊緣?！拔覀兊漠a(chǎn)品是混合型ASIC/FPGA，”Geoff Tate（Flex Logix CEO）說道。用戶直接對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行編程，而不是什么低層級(jí)的東西，包括eFPGA，就像Intel的用戶不會(huì)去寫是什么微代碼或者緩存算法一樣。

Flex Logix的模塊圖顯示芯片中嵌入了一個(gè)eFPGA，但只能被用來部署模型的高層次工具所調(diào)用，設(shè)計(jì)者無法直接和該eFPGA在底層產(chǎn)生互動(dòng)。

Flex Logix’s InferX block. The eFPGA is not available for general-purpose use. Source： Flex Logix

對各個(gè)FPGA廠商的總結(jié)

Intel工具可以創(chuàng)建一個(gè)“shell”來覆蓋FPGA本身的硬件部分以及其所依附的板卡，就像高層次工具使用的板卡支持包（board support package）一樣。這些工具可以支持所有Intel支持的各類解決方案，無論是硬件的還是軟件的。所有改動(dòng)都會(huì)影響最終FPGA碼流，即使改動(dòng)是在高層次上進(jìn)行的。至于軟件層面能修改什么，取決于AI引擎中可供使用的原語。Runtime模型可根據(jù)支持的原語進(jìn)行修改。Intel支持部分重配功能。

Xilinx聚焦于改進(jìn)工具滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求，將模型設(shè)計(jì)抽象到更高的，不需要使用HDL的層級(jí)。對于大型設(shè)計(jì)，Xilinx將FPGA碼流從參數(shù)（可直接從memory中加載）中進(jìn)行分離。Xilinx也支持部分重配功能。

Achronix擁有兩套不同的設(shè)計(jì)模型。其一使用了“overlays”將模型實(shí)現(xiàn)在一個(gè)底層硬件模板上，從而讓數(shù)據(jù)科學(xué)家免于應(yīng)付HDL。其二則使用“direct graph”將定制的有向圖編譯進(jìn)硬件中。

Lattice將設(shè)計(jì)文件和層layer、神經(jīng)元neuron以及權(quán)重weight進(jìn)行剝離，使其完全獨(dú)立于FPGA碼流之外。

Microchip通過例化ML引擎IP來針對特定應(yīng)用。其硬件部分主要由其軟件工具控制。開發(fā)者只需將注意力放在模型上，用單獨(dú)的BLOB來解決網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)的問題。Microchip也支持硬件工程師自定義的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。

Flex Logix的推理引擎通過專用邏輯實(shí)現(xiàn)，并依托于eFPGA。

雖然由于如今的一些ML應(yīng)用在幾年以后才會(huì)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，導(dǎo)致FPGA看起來在ML應(yīng)用中如日中天，但真正要等到ASSP進(jìn)入市場后，F(xiàn)PGA的活力才能得到真正的檢驗(yàn)。“新型ASSP專注于特定配置，當(dāng)這些ASSP出現(xiàn)之后，業(yè)界才能繼續(xù)向前發(fā)展，計(jì)劃總是趕不上變化?！盢i（Xilinx）說道。

無論那些所謂的ASSP能否大獲成功，F(xiàn)PGA顯然還是在產(chǎn)品研發(fā)階段和小批量產(chǎn)品上有著自己無法替代的位置，因此在可以預(yù)見的將來，F(xiàn)PGA仍然還會(huì)是ML應(yīng)用中一道靚麗的風(fēng)景線。

審核編輯 ：李倩