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CSDN|一场由FPGA触发的芯片战争( 三 )


利基技术软件设计师总是会说 ， “如果它能在软件中实现 ， 它就会在软件中实现” ， 而ASIC设计师会说 ， “如果它能在ASIC中实现 ， 它就会在ASIC中完成 。 ”最有趣的是 ， “如果可以用软件完成 ， 那么你就不必和那些像FPGA一样思考的人打交道 。 ”与制造ASIC所需的庞大“军队”以及世界范围内的软件程序员的数量相比 ， FPGA拥有一个很小的社区 ， 其中包含许多有时表现古怪的程序员 。 FPGA公司规模较小 。 FPGA社区也较小 。英特尔正在推动FPGA的灵活性 。 它遵循构建硬件以运行现有软件的原则 ， 并成为这一领域最成功的公司 。FPGA可以比CPU和GPU更快 ， 但是行业和投资界的艰难教训是 ， 在计算机存在的大部分时间里 ， 速度无关紧要 ， 而实时性也无关紧要 。 因此 ， 很少有仅为了速度而购买计算机 。 确实有这种情况 ， 但这更多是随机事件 ， 而不是一个建立业务的市场 。 另外 ， FPGA没有标准、开源、友好的编程模型——因此 ， 对于在所有FPGA芯片上均可工作或易于交叉编译的FPGA程序 ， 也没有标准的市场 。 Maxeler Technologies可以提供此类接口作为一种高级解决方案 ， 但广泛的行业采用需要信任 。 为了从早期采用者发展到让所有人受益 ， 信任需要数据中心领域中既有供应商的协调和支持 。现实世界中的应用程序人员说：“我不在乎它是什么 ， 只是给我一种方法去做我想做的事情就行了 。 ”尚未广泛探索的FPGA可能有哪些应用领域？对于实时计算、制造业、无人机的计算机视觉 ， 这是FPGA的重量和功耗优势能展现的地方 。 在卫星上进行硬件升级是非常昂贵的 ， 因此FPGA提供了至关重要的长期灵活性 。 FPGA需要找到一种能产生共鸣的产品 ， 并且它们必须易于编程 ， 不只是硬件或软件 ， 还包括生态系统 。 这是完整的解决方案 。超越当前市场限制的一种方法是实时编译和自动FPGA程序生成 。 这说起来容易做起来难 ， 但随着AI破坏了应用程序空间 ， 机会越来越多 。 如今 ， 一切都由AI完成 。 甚至诸如石油和天然气地震成像之类的传统算法也都采用了AI 。 我们需要用科学和工程解决方案来处理AI 。 FPGA可能是一个很好的起点 ， 可能最初是连接AI模块 ， 然后将它们整合到FPGA架构中 ， 例如Xilinx的下一代芯片——带有AI架构、CPU、100G接口和FPGA单元都集成在同一个7纳米芯片中 。从另一个角度来看 ， 随着AI芯片产生并消耗大量数据 ， 我们将需要FPGA来满足需求并能迅速转移输出 。 随着用于所有AI处理的新型ASIC的面世 ， FPGA可以为AI芯片公司提供差异化服务 。
预测我们是否可以提前10或25年预测下述发展？尽管世界在变化 ， 但预测似乎保持不变 。1.将会有成功的CPU+ FPGA服务器芯片 ， 或直接访问CPU缓存层次结构的FPGA 。 有人说会有 ， 有人说不会有 。2. SoC（片上系统）FPGA芯片将不断发展壮大 ， 推动医疗、下一代电信和汽车行业等 。3.开发人员将使用FPGA做一些令人惊奇的事情 ， 让世界变得更美好 ， 但必须掩盖内部存在FPGA的事实 。4.将保留FPGA的名字 ， 并制造被称为FPGA的芯片 ， 但内部的一切将完全不同 。5.当我们放弃（数据流）优化以使FPGA易于编程时 ， FPGA的性能将降低 ， 因此它们将不再与CPU竞争 ， 而CPU总是更易于编程 。6.将有具有动态路由、演进互动以及运行时灵活的数据移动的FPGA 。7.放置和布线软件以及FPGA顶部的完整软件堆栈将是开源的 。 Yosys和Lattice FPGA已经开始努力 。8.所有半导体架构都将与TPU、GPU、CPU、ASIC和FPGA组合成单个芯片 。 一些可能是每个整体的组合 ， 其它将是每个部分的组合 。9.更多的芯片将集中在有限的应用空间上 ， 而更少的集中在通用芯片上 。 从某种意义上说 ， 一切都变成了SoC 。
评论本文解决了多少个冲突 ， 并创造了多少个新冲突？从这个意义上讲 ， 冲突是对现有工作方式的挑战 。 这种现有的做事方式可能会影响人们的思维方式 ， 从而影响他们的行为方式 。 但也许更重要的是 ， 这将影响开发者的谋生方式 。原文链接： https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3411759更多精彩推荐点分享点点赞点在看


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