近年來，現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 因其可定制性、并行處理和低延遲而成為高性能計算 (HPC) 的可行技術(shù)。

高性能計算 (HPC) 是一個計算領(lǐng)域，涉及使用先進的硬件和軟件資源，以比傳統(tǒng)計算系統(tǒng)更高的速度和更大的規(guī)模執(zhí)行復雜的計算和數(shù)據(jù)處理任務。HPC 旨在解決計算密集型問題并在盡可能短的時間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)集。它涉及使用先進的計算技術(shù)（包括軟件開發(fā)）來執(zhí)行需要大量處理能力的復雜任務。這些任務包括科學模擬、數(shù)據(jù)分析和機器學習。HPC 在金融、醫(yī)療保健、石油和天然氣勘探等各個行業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

行業(yè)報告預測，F(xiàn)PGA 市場預計將從 2023 年的 97 億美元增長到 2028 年的 191 億美元。復合年增長率 (CAGR) 為 14.6%。

20 世紀 80 年代左右，計算機設計變得標準化，使得小公司很難與大公司競爭。然而，1984 年，Xilinx 推出了第一款 FPGA。這創(chuàng)造了一個新興市場，使較小的公司能夠生產(chǎn)以前不可能生產(chǎn)的芯片。FPGA 是可以在制造后重新編程的半導體器件。這允許用戶配置數(shù)字邏輯電路并為特定應用創(chuàng)建定制硬件加速器，這一過程稱為FPGA 設計。

最初，由于與專用集成電路 (ASIC) 相比容量有限，F(xiàn)PGA 主要用于利基應用。多年來，F(xiàn)PGA 在容量、速度和效率方面取得了顯著進步。這使得它們在包括高性能計算 (HPC) 在內(nèi)的各個行業(yè)中越來越重要。它們的可重構(gòu)性和并行處理能力使它們成為 HPC 環(huán)境中常見的計算密集型任務的理想選擇。FPGA 可以無縫集成到現(xiàn)有的 HPC 基礎設施中，補充傳統(tǒng)的基于 CPU 的集群和基于 GPU 的系統(tǒng)。通過將特定任務卸載到 FPGA，HPC 系統(tǒng)可以實現(xiàn)更高的性能、更低的功耗并提高效率。

FPGA 在高性能計算中的優(yōu)勢

提高性能：FPGA 可以通過從傳統(tǒng)處理器卸載計算密集型任務來顯著提高性能。它們提供并行處理能力，能夠以極快的速度執(zhí)行復雜的算法，超越傳統(tǒng) CPU 的性能。

節(jié)能：與 CPU 或 GPU 相比，F(xiàn)PGA 具有卓越的能源效率。CPU 和 GPU 被設計為能夠運行廣泛應用的通用處理器，而 FPGA 則不同，F(xiàn)PGA 可以通過編程直接在硬件中實現(xiàn)特定功能或算法。這意味著 FPGA 可以針對特定任務進行優(yōu)化，并且可以比通用處理器以更高的效率執(zhí)行這些任務。

減少延遲：FPGA 可以消除不同組件之間的數(shù)據(jù)傳輸，從而大幅減少數(shù)據(jù)處理延遲。通過利用 FPGA 加速并直接在 FPGA 硬件上執(zhí)行任務，可以最大限度地減少延遲，從而實現(xiàn)對時間敏感的應用程序的實時處理。

FPGA 在高性能計算中的用例

FPGA 在這些不同的 HPC 應用中的部署強調(diào)了它們的適應性和多功能性。隨著 FPGA 技術(shù)的不斷進步，其在 HPC 中的相關(guān)性預計將進一步增長，使研究人員和行業(yè)能夠應對復雜的挑戰(zhàn)并推動各個領(lǐng)域的創(chuàng)新。

機器學習和人工智能：FPGA 現(xiàn)在是設計基于人工智能和機器學習的應用程序的有用工具。由于 FPGA 可以并行管理復雜的計算，因此它們可以更快、更有效地運行神經(jīng)網(wǎng)絡模型。通過將一些任務委托給 FPGA，高性能計算系統(tǒng)可以更快地執(zhí)行機器學習模型并減少能耗。這使得 FPGA 成為實際應用的理想選擇。FPGA可以快速處理海量數(shù)據(jù)，促進各種人工智能應用的高效運行。

金融建模：在快節(jié)奏的金融世界中，實時數(shù)據(jù)分析、風險分析和算法交易需要高速處理能力。FPGA 使交易者和金融分析師能夠低延遲地執(zhí)行金融模型和模擬，從而更快、更準確地做出決策。每一微秒都很重要的高頻交易環(huán)境受益于 FPGA 處理并發(fā)數(shù)據(jù)流和復雜計算的能力。

視頻和圖像處理：從監(jiān)控系統(tǒng)到醫(yī)學成像再到多媒體和娛樂，視覺數(shù)據(jù)的有效處理在各種應用中至關(guān)重要。FPGA 的并行架構(gòu)使其在處理圖像和視頻方面表現(xiàn)出色。基于 FPGA 的實時視頻分析、目標檢測、圖像識別和計算機視覺算法加速功能可在緊急情況下實現(xiàn)快速分析和決策。

FPGA 在高性能計算中的未來

FPGA 有潛力通過有效處理大數(shù)據(jù)、改進機器學習、推進科學研究和提高人工智能應用的性能來改變 HPC。解決與標準化和技能要求相關(guān)的挑戰(zhàn)對于釋放 FPGA 在 HPC 中的全部潛力并實現(xiàn)其對各個工業(yè)領(lǐng)域的影響至關(guān)重要。此外，F(xiàn)PGA 還為人工智能應用提供了顯著的增強功能，這些應用越來越成為許多 HPC 使用案例的組成部分。加速實時圖像分析、自然語言理解和決策等人工智能推理任務的能力對于自動駕駛汽車、醫(yī)療診斷和機器人等領(lǐng)域至關(guān)重要。

總之，F(xiàn)PGA 在過去幾年中取得了重大進展，并且越來越多地被考慮用于 HPC 應用，因為它們可以重新編程以執(zhí)行特定任務。傳統(tǒng) CPU 和 GPU 難以與 FPGA 的靈活性和性能相媲美。總體而言，F(xiàn)PGA 在高性能計算領(lǐng)域似乎有著光明的前景。隨著 FPGA 的強度、效率和編程簡易性不斷增強，它們可能會成為 HPC 領(lǐng)域更重要的組成部分。

審核編輯：劉清