揭秘FPGA：為什么比 GPU 的延遲低這么多？

　　FPGA 為什么比 GPU 的延遲低這么多?

　　這本質(zhì)上是體系結(jié)構(gòu)的區(qū)別。

　　FPGA 同時擁有流水線并行和數(shù)據(jù)并行，而 GPU 幾乎只有數(shù)據(jù)并行(流水線深度受限)。

　　例如處理一個數(shù)據(jù)包有 10 個步驟，FPGA 可以搭建一個 10 級流水線，流水線的不同級在處理不同的數(shù)據(jù)包，每個數(shù)據(jù)包流經(jīng) 10 級之后處理完成。每處理完成一個數(shù)據(jù)包，就能馬上輸出。

　　而 GPU 的數(shù)據(jù)并行方法是做 10 個計算單元，每個計算單元也在處理不同的數(shù)據(jù)包，然而所有的計算單元必須按照統(tǒng)一的步調(diào)，做相同的事情(SIMD，Single Instruction Multiple Data)。這就要求 10 個數(shù)據(jù)包必須一起輸入、一起輸出，輸入輸出的延遲增加了。

　　當(dāng)任務(wù)是逐個而非成批到達(dá)的時候，流水線并行比數(shù)據(jù)并行可實現(xiàn)更低的延遲。因此對流式計算的任務(wù)，F(xiàn)PGA 比 GPU 天生有延遲方面的優(yōu)勢。

　　計算密集型任務(wù)，CPU、GPU、FPGA、ASIC 的數(shù)量級比較(以 16 位整數(shù)乘法為例，數(shù)字僅為數(shù)量級的估計

　　ASIC 專用芯片在吞吐量、延遲和功耗三方面都無可指摘，但微軟并沒有采用，出于兩個原因：

　　數(shù)據(jù)中心的計算任務(wù)是靈活多變的，而 ASIC 研發(fā)成本高、周期長。好不容易大規(guī)模部署了一批某種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速卡，結(jié)果另一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更火了，錢就白費了。FPGA 只需要幾百毫秒就可以更新邏輯功能。FPGA 的靈活性可以保護(hù)投資，事實上，微軟現(xiàn)在的 FPGA 玩法與最初的設(shè)想大不相同。

　　數(shù)據(jù)中心是租給不同的租戶使用的，如果有的機器上有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速卡，有的機器上有 Bing 搜索加速卡，有的機器上有網(wǎng)絡(luò)虛擬化加速卡，任務(wù)的調(diào)度和服務(wù)器的運維會很麻煩。使用 FPGA 可以保持?jǐn)?shù)據(jù)中心的同構(gòu)性。

　　接下來看通信密集型任務(wù)。

　　相比計算密集型任務(wù)，通信密集型任務(wù)對每個輸入數(shù)據(jù)的處理不甚復(fù)雜，基本上簡單算算就輸出了，這時通信往往會成為瓶頸。對稱加密、防火墻、網(wǎng)絡(luò)虛擬化都是通信密集型的例子。

　　▲通信密集型任務(wù)，CPU、GPU、FPGA、ASIC 的數(shù)量級比較(以 64 字節(jié)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包處理為例，數(shù)字僅為數(shù)量級的估計)

　　對通信密集型任務(wù)，F(xiàn)PGA 相比 CPU、GPU 的優(yōu)勢就更大了。

　　從吞吐量上講，F(xiàn)PGA 上的收發(fā)器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的網(wǎng)線，以線速處理任意大小的數(shù)據(jù)包;而 CPU 需要從網(wǎng)卡把數(shù)據(jù)包收上來才能處理，很多網(wǎng)卡是不能線速處理 64 字節(jié)的小數(shù)據(jù)包的。盡管可以通過插多塊網(wǎng)卡來達(dá)到高性能，但 CPU 和主板支持的 PCIe 插槽數(shù)量往往有限，而且網(wǎng)卡、交換機本身也價格不菲。

　　從延遲上講，網(wǎng)卡把數(shù)據(jù)包收到 CPU，CPU 再發(fā)給網(wǎng)卡，即使使用 DPDK 這樣高性能的數(shù)據(jù)包處理框架，延遲也有 4~5 微秒。更嚴(yán)重的問題是，通用 CPU 的延遲不夠穩(wěn)定。例如當(dāng)負(fù)載較高時，轉(zhuǎn)發(fā)延遲可能升到幾十微秒甚至更高(如下圖所示);現(xiàn)代操作系統(tǒng)中的時鐘中斷和任務(wù)調(diào)度也增加了延遲的不確定性。

　　ClickNP(FPGA)與 Dell S6000 交換機(商用交換機芯片)、Click+DPDK(CPU)和 Linux(CPU)的轉(zhuǎn)發(fā)延遲比較，error bar 表示 5% 和 95%。來源：[5]

　　雖然 GPU 也可以高性能處理數(shù)據(jù)包，但 GPU 是沒有網(wǎng)口的，意味著需要首先把數(shù)據(jù)包由網(wǎng)卡收上來，再讓 GPU 去做處理。這樣吞吐量受到 CPU 和/或網(wǎng)卡的限制。GPU 本身的延遲就更不必說了。

　　那么為什么不把這些網(wǎng)絡(luò)功能做進(jìn)網(wǎng)卡，或者使用可編程交換機呢?ASIC 的靈活性仍然是硬傷。

　　盡管目前有越來越強大的可編程交換機芯片，比如支持 P4 語言的 Tofino，ASIC 仍然不能做復(fù)雜的有狀態(tài)處理，比如某種自定義的加密算法。

　　綜上，在數(shù)據(jù)中心里 FPGA 的主要優(yōu)勢是穩(wěn)定又極低的延遲，適用于流式的計算密集型任務(wù)和通信密集型任務(wù)。

　　微軟部署FPGA的實踐

　　2016 年 9 月，《連線》(Wired)雜志發(fā)表了一篇《微軟把未來押注在 FPGA 上》的報道 [3]，講述了 Catapult 項目的前世今生。

　　緊接著，Catapult 項目的老大 Doug Burger 在 Ignite 2016 大會上與微軟 CEO Satya Nadella 一起做了 FPGA 加速機器翻譯的演示。

　　演示的總計算能力是 103 萬 T ops，也就是 1.03 Exa-op，相當(dāng)于 10 萬塊頂級 GPU 計算卡。一塊 FPGA(加上板上內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)接口等)的功耗大約是 30 W，僅增加了整個服務(wù)器功耗的十分之一。

　　▲Ignite 2016 上的演示：每秒 1 Exa-op (10^18) 的機器翻譯運算能力