现场可编程门阵列 Field-programmable Gate Array
现场可编程门阵列 (Field-programmable gate array, 简称 FPGA) 是基于通过可编程互连连接的可配置逻辑块 (CLB) 矩阵的半导体器件。它在制造后可以根据所需的应用或功能要求重新编程。 FPGA 因其可定制性、并行处理和低延迟而成为高性能计算 (HPC) 的可行技术。
FPGA 在高性能计算中的优势
- 提高性能：FPGA 可以通过从传统处理器卸载计算密集型任务来大幅提高性能。它们提供的并行处理能力能够以极快的速度执行复杂的算法，超越传统 CPU 的性能。
- 节能：与 CPU 或 GPU 相比，FPGA 具有卓越的能源效率。 CPU 和 GPU 被设计为能够运行广泛应用的通用处理器，而 FPGA 则不同，FPGA 可以通过编程直接在硬件中实现特定功能或算法。这意味着 FPGA 可以针对特定任务进行优化，并且可以比通用处理器更高效地执行这些任务。
- 减少延迟：FPGA 可以消除不同组件之间的数据传输，从而大幅减少数据处理延迟。通过利用 FPGA 加速并直接在 FPGA 硬件上执行任务，可以最大限度地减少延迟，从而实现对时间敏感的应用程序的实时处理。
FPGA 在高性能计算中的应用
FPGA 在不同的 HPC 应用中的部署主要体现在它们的适应性和多功能性。随着 FPGA 技术的不断进步，其在 HPC 中的相关性将进一步增长，包括但不限于以下领域：
- 机器学习和人工智能：FPGA 现在可以用做设计基于人工智能和机器学习的应用程序的工具。由于 FPGA 可以并行管理复杂的计算，因此它们可以更快、更有效地运行神经网络模型。通过将一些任务委托给 FPGA，高性能计算系统可以更快地执行机器学习模型并减少能耗。这使得 FPGA 成为实际应用的理想选择。 FPGA 可以快速处理海量数据，促进各种人工智能应用的高效运行。
- 金融建模：在快节奏的金融世界中，实时数据分析、风险分析和算法交易需要高速处理能力。 FPGA 使交易者和金融分析师能够低延迟地执行金融模型和模拟，从而更快、更准确地做出决策。
- 视频和图像处理：从监控系统到医学成像再到多媒体和娱乐，视觉数据的有效处理在各种应用中至关重要。 FPGA 的并行架构使其在处理图像和视频方面表现得很出色。基于 FPGA 的实时视频分析、目标检测、图像识别和计算机视觉算法加速功能可在紧急情况下实现快速分析和决策。
FPGA 在高性能计算中的未来
FPGA 有通过有效处理大数据、改进机器学习、推进科学研究和提高人工智能应用的性能来改变 HPC 的潜力。 FPGA 还为人工智能应用提供了显著的增强功能，这些应用越来越成为许多 HPC 使用案例的组成部分。它的加速实时图像分析、自然语言理解和决策等人工智能推理任务的能力对于自动驾驶汽车、医疗诊断和机器人等领域至关重要。传统 CPU 和 GPU 难以与 FPGA 的灵活性和性能相媲美。总体而言，FPGA 在高性能计算领域有着光明的前景。随着 FPGA 的强度、效率和编程简易性不断增强，它们可能会成为 HPC 领域更重要的组成部分。
参考来源
【1】https://www.xilinx.com/products/silicon-devices/fpga/what-is-an-fpga.html