物聯(lián)網(wǎng)推動FPGA在邊緣設備上的發(fā)展

作者 / 周萬木 IHS Markit工業(yè)自動化組高級分析師(上海 200122)

周萬木，碩士，研究方向包括工業(yè)自動化、電機和驅動、運動控制、新能源汽車、工業(yè)電子等。

摘要：本文介紹了“云管端”的FPGA應用，分析了FPGA廠商在其中扮演的角色。

　　隨著大數(shù)據(jù)和云計算的落地，FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯器件)在數(shù)據(jù)中心，基站等IT通信設備上正成為主流，風起云涌的人工智能更加速了FPGA在超級數(shù)據(jù)中心中的應用，而即將到來的物聯(lián)網(wǎng)也將推動

　　FPGA的應用進一步擴展到消費電子、汽車電子、工業(yè)控制、測試測量等領域， 不僅僅發(fā)生在對計算要求高的云端，而且還會出現(xiàn)在數(shù)量更加龐大的物聯(lián)網(wǎng)邊緣端。

1 “云管端”

　　2010年華為首先提出“云管端”概念，目前“云管端”概念已經(jīng)延伸到其他行業(yè)。

　　“云(Cloud)”既可以指為用戶提供云計算和大數(shù)據(jù)等云服務的集合， 也可以是一種數(shù)據(jù)匯聚和計算處理的模式， 還可以指設備的云化、電信業(yè)務的云化、電信業(yè)自身IT設施的云改造等。當然， 我們也可以簡單理解為數(shù)據(jù)中心;

　　“管(Channel)”是指管道，鏈接“云”和“端”之間的設備和服務都可統(tǒng)稱為管道，提供信息傳輸能力， 包括交換機、路由器、無線基站、有線接入等設備和服務;

　　“端(Device)”比較容易理解，是指智能設備終端(手機、數(shù)據(jù)卡、平板電腦、機器人、工業(yè)設備等能上網(wǎng)的終端設備)， 主要包括物理終端、操作系統(tǒng)軟件和人機界面接口等。

2 云計算、霧計算和邊緣計算

　　“云管端”可以大致對應云計算、霧計算和邊緣計算, 區(qū)別在于計算能力、功能模塊、位置節(jié)點和應用場景的不同。

2.1 云計算

　　云計算包括公有云和私有云，有IaaS、PaaS和SaaS的云服務，可以進行大數(shù)據(jù)處理、云計算，實現(xiàn)云端的人工智能等。因為有大型的數(shù)據(jù)中心，云計算能提供的計算和存儲能力最強。例如亞馬遜、騰訊、阿里、百度等云服務廠商異地部署數(shù)據(jù)中心，以提供云計算服務，一個地方數(shù)據(jù)中心發(fā)生故障，另一個地方數(shù)據(jù)中心仍能保持正常，從而保證業(yè)務不掉線。

2.2 霧計算

　　霧比云更貼近地面，距離用戶更近，作為云數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備/傳感器之間的中間層。 霧計算主要由邊緣網(wǎng)絡設備，例如路由器、網(wǎng)關、機頂盒、代理服務器、基站等構成。這些組件可以提供不同的計算、存儲、網(wǎng)絡功能，并支持服務應用的執(zhí)行。霧計算促進了位置感知、移動性支持、實時交互、可擴展性和可互操作性。

2.3 邊緣計算

　　顧名思義是指處于網(wǎng)絡邊緣，更靠近用戶，更靠近數(shù)據(jù)發(fā)生的物聯(lián)網(wǎng)終端設備和傳感器。邊緣計算中，有數(shù)十億計的物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器的數(shù)據(jù)存儲和處理(如圖1)，具有多樣化、低延時、快速響應、功耗低、永遠在線和實時喚醒等功能。

3 云管端的FPGA應用

3.1 “云”上的FPGA應用

　　云端的FPGA的主要功能是計算。用于數(shù)據(jù)中心、人工智能、機器學習、云計算和工業(yè)云平臺。云端的FPGA應用屬于高端高利潤市場，主要由賽靈思和Intel PSG部門(注：Intel收購的Altera公司)把持，其他廠商很難進入這個市場。

　　云端的人工智能最近非常熱門，主要包括“離線訓練”和“在線判斷和服務”兩種方式。離線訓練是指利用海量數(shù)據(jù)輸入，通過合適的訓練方法，實現(xiàn)和驗證人工智能算法模型。而在線判斷和服務是指利用訓練出來的算法模型做出判斷，在線響應用戶的請求。

　　GPU有很好的計算能力, 目前主要用在離線訓練上，而在在線判斷和服務方面，F(xiàn)PGA的能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/價格)都比GPU更好。在云端數(shù)據(jù)中心領域，采用FPGA的服務器應用越來越多。亞馬遜Web Services和百度大腦都在采用賽靈思和Intel PSG的FPGA支持云服務，作為在線判斷和服務的人工智能專用芯片。 百度的AI Silicon FPGA集群擁有數(shù)十萬臺服務器，已經(jīng)部署成為國內最大的GPU/FPGA集群，采用先進的集群操作系統(tǒng)來統(tǒng)一管理，成為國內率先推出可用的FPGA云服務的廠商。

3.2 “管”中的FPGA應用

　　通信行業(yè)的管道(基站、基站控制、承載、傳輸?shù)?大量使用FPGA。通信行業(yè)是需要實際功能測試和現(xiàn)場測試來進行產(chǎn)品迭代設計的， 不能等到標準成熟才做芯片和產(chǎn)品。 所以各設備廠家為了縮短上市時間，搶占技術先機，會在標準還未凍結之前就推出原型樣機，甚至小批量產(chǎn)品。所以FPGA成為通信廠商們的不二選擇，一邊討論協(xié)議，一邊用FPGA開發(fā)產(chǎn)品，在客戶那里一邊測試，一邊修改版本。

　　通信行業(yè)下一個增長的大潮應該是5G和物聯(lián)網(wǎng)，3GPP第一個5G標準今年12月初凍結，預計將于2020年開始部署，并在2023年達到頂峰。而即將到來的物聯(lián)網(wǎng)時代，NB-IoT等物聯(lián)網(wǎng)標準也在不斷演進，協(xié)議不斷更新，快速的發(fā)展變化推動了FPGA在5G和物聯(lián)網(wǎng)的應用。

　　在整個通信管道中，越靠近終端側，設備的數(shù)量越多，用的FPGA量也越多，而越靠近核心網(wǎng)側，用的FPGA數(shù)量越少，但價格更貴。在協(xié)議完全凍結后，各設備廠家會逐步以ASIC來替代之前的FPGA，因此FPGA在通信領域主要在初、中期應用比例高，后期可能會被ASIC替代，只留下一些接口類的FPGA。在通信管道領域，主要是賽靈思和Intel PSG之間的競爭，別的廠商很難進入這個市場。

3.3 “端“里的FPGA應用

　　FPGA目前在智能終端設備上已經(jīng)開始廣泛應用，如無人駕駛汽車、機器人、安防監(jiān)控、電子半導體測試設備、醫(yī)療設備、工廠自動化設備、軍用設備、消費電子產(chǎn)品、物流運輸、AR/VR和游戲設備等。FPGA在這些終端設備中的應用主要考慮能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/價格)，而在消費電子行業(yè)中，這種對功耗和性價比的追求更是達到了極致。

　　FPGA在智能終端的應用主要包括三方面：互聯(lián)(感知周圍的世界，與外界建立連接)、計算(對收集到的數(shù)據(jù)和信息進行處理和判斷，通過人工智能和機器學習等建立對外界的認知)和控制(智能地響應外部請求，做出相應的動作和反饋)。

4 計算、互聯(lián)、控制

4.1 計算

　　實時性要求高的應用場景需要終端具備較強的計算能力，例如無人機的避障算法，無人駕駛的環(huán)境感知，ADAS系統(tǒng)中圖像識別算法， 工業(yè)機器人的機器視覺檢測，自動倉庫的物料搬運......如果在這些應用場景中將收集到的數(shù)據(jù)和信息都上傳到云端再進行計算，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳輸會產(chǎn)生延遲，而嚴重的延遲有可能對這些實時系統(tǒng)造成非常嚴重的后果。

　　在云端上一般用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算(CNN)做海量大數(shù)據(jù)分析， 而在邊緣端上其實不需要那么復雜，可以通過網(wǎng)絡優(yōu)化到8位、4位，甚至到1位這樣的二值神經(jīng)網(wǎng)絡。在邊緣端，使用小尺寸、低功耗、低延遲的FPGA非常關鍵，這些FPGA既可以做并行運算，也可以利用這些簡化的二值神經(jīng)網(wǎng)絡在性價比高、功耗低的消費電子產(chǎn)品上實現(xiàn)人工智能算法。比如，萊迪思(Lattice)iCE40 UltraPlus就可以在邊緣端做二值神經(jīng)網(wǎng)絡算法，實現(xiàn)基本的人臉偵測等計算工作。

4.2 互聯(lián)

　　智能終端產(chǎn)品和工業(yè)產(chǎn)品的通信協(xié)議和接口種類繁多，沒有統(tǒng)一標準，各家大公司和聯(lián)盟都在推廣自己的通訊協(xié)議，另外，一些通信協(xié)議也在不斷更新?lián)Q代。因此芯片間通信往往需要一些橋接(bridge)芯片。事實上，因為FPGA具有可配置性，業(yè)界普遍使用FPGA芯片作為接口或者芯片間通信的橋接。例如，Apple在iPhone7中集成了一小塊Lattice的FPGA芯片，據(jù)推測就是為了實現(xiàn)芯片間的通信中介和可配置互聯(lián)。

　　在未來的智能產(chǎn)品中，遠程升級是非常重要的功能，就像Apple手機在線遠程升級一樣，F(xiàn)PGA可隨意定制內部邏輯陣列，可以在用戶現(xiàn)場進行即時編程，以修改內部的硬件邏輯，并且可通過因特網(wǎng)進行遠程升級，從而實現(xiàn)邏輯功能的更新。

4.3 控制

　　FPGA在工廠自動化領域的測試設備中應用非常廣泛^[1]，在這些測試設備中，很多功能和接口很可能是非標的，很難找到合適的ASIC芯片，這時FPGA就是很好的解決方案。另外，工業(yè)控制、工業(yè)機器人和物流倉儲這些領域的FPGA應用成長也非?？欤@些領域不需要高端的FPGA，只要用一些入門級的FPGA就可以同時控制多個馬達，接收多個傳感器傳來的信息。

　　實時控制是FPGA的優(yōu)勢之一，在一些對時間延遲要求很高的場合中，可以用CPU + FPGA的方案用FPGA進行硬件加速。BMS(電池管理系統(tǒng))是整個電動車的核心，低功耗的FPGA可以永遠在線，對動力電池進行在線檢測和實時監(jiān)控，實時檢測動力電池的電壓、電流、溫度信號，遇到過載等緊急情況，可以在很短時間里立刻斷電，不然電池就會發(fā)生爆炸。

5 主要的廠商

　　在FPGA市場上，賽靈思、Intel PSG、萊迪思等廠商都有各自的優(yōu)勢^[4]。賽靈思、Intel PSG偏重于云端和管道，萊迪思偏重于邊緣端。 讓我們來看看這三家公司股價表現(xiàn)。

　　賽靈思在云端和管道的業(yè)績一直不錯，所以股價一直穩(wěn)定增長，如圖2。

　　2015年業(yè)界對Intel 投入167億美元收購Altera的有效整合是有疑慮的，所以收購前后股價變化不大。2017年9月在深度學習領域，Intel 14 nm制程的Stratix 10 FPGA被微軟(Microsoft)采用為即時AI(real-time AI)云端平臺Project Brainwave的DPU，Intel和Altera的整合得到了認可，因此Intel的股價還不錯，如圖3。

　　萊迪思的股價一直不溫不火，可能是因為FPGA的主流高利潤市場依然在云端和管道，而這些市場被賽靈思和Intel PSG把持。邊緣上的FPGA運用仍處于發(fā)展階段，市場還不具備規(guī)模優(yōu)勢，消費電子客戶和工業(yè)客戶對價格的要求也比較高，邊緣端的FPGA市場利潤相對較低，如圖4。

　　實際上，邊緣端上的FPGA應用非常廣泛，橫跨汽車、消費電子、醫(yī)療、工業(yè)、軍事等多個行業(yè)，對FPGA的需求多種多樣，覆蓋高中低端。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算市場的分散性也可以從萊迪思的客戶分類圖中可見一斑，如圖5。

　　賽靈思和Intel PSG的FPGA路數(shù)和萊迪思完全不同，產(chǎn)品市場定位，技術路線和商業(yè)模式?jīng)Q定了這兩家公司不太可能大規(guī)模進入消費電子和工業(yè)等分散的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算市場，所以萊迪思在FPGA市場有其獨特性。雖然FPGA的應用從云計算轉移到邊緣計算還需時日，但一兩個物聯(lián)網(wǎng)市場的爆發(fā)就可能帶動邊緣計算FPGA市場的增長。

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　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第1期第4頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。