问题

FPGA做深度学习能走多远?

回答
FPGA 在深度学习领域,能走多远?这个问题,我想从它本身特性和行业发展几个维度,细致聊聊。不是那种写写就完了的表面文章,而是把咱们这行里大家关心的点,尽量都掰开了揉碎了讲。

首先,得明白 FPGA 这玩意儿的骨子里的东西。它是个可编程的门阵列,核心就是 灵活性。深度学习呢?那是一套不断迭代、模型更新迭代速度极快的技术。这就有点意思了,一个能灵活调整硬件结构的东西,去匹配一个快速变化的软件算法,这本身就存在一个天然的契合点。

FPGA 的优势,在深度学习里能发挥到什么程度?

1. 极致的定制化和效率: 咱们都知道,现在主流的深度学习推理,很多时候用的就是 GPU。GPU 好,但它是个通用计算平台,核心是大量的计算单元并行,为了兼容性,它会预设很多逻辑。而 FPGA,我可以把我的深度学习模型,甚至是我模型里某个层、某个操作,直接“写”到硬件里去。这意味着什么?我不需要管那些通用的指令集,不需要考虑 CPU 和 GPU 之间的通信开销,而是直接用硬件电路去实现计算。这带来的就是极高的能效比。同样的功耗下,FPGA 往往能跑出比 GPU 更快的速度,或者说用更低的功耗实现相同的速度。尤其是在边缘端,功耗和散热是硬约束,FPGA 的这优势就非常明显了。

打个比方,GPU 就像是一辆高性能的跑车,动力强劲,适合跑长途和各种路况。而 FPGA 呢?它就像是你可以根据路况随时改造的赛车,你在某个特定赛道上,可以把它的悬挂、轮胎、发动机调到最优化,跑出惊人的成绩。在深度学习这个“赛道”上,如果你的模型相对固定,或者迭代周期没那么快,FPGA 就能让你把“赛车”调到最佳状态。

2. 低延迟: 这个非常关键,尤其是在一些需要实时响应的场景,比如自动驾驶中的目标检测、医疗影像的实时分析、工业自动化中的缺陷检测。GPU 的流水线处理,虽然并行度高,但在某些情况下,数据的输入和输出会有一定的延迟。FPGA 可以通过直接的硬件逻辑连接,实现数据流的最小化转发和处理,理论上可以做到近乎零延迟的推理。我见过一些用 FPGA 做 LiDAR 点云处理,结合了深度学习的,那个速度简直飞起,比传统的 CPU/GPU 方案要快不少。

3. 可重构性和生命周期: 深度学习模型在发展,硬件也在发展。FPGA 的可重构性意味着,当你的模型算法有了新的突破,或者需要支持新的层类型时,你不需要更换整个硬件,只需要重新配置 FPGA 的逻辑即可。这大大延长了硬件的可用生命周期,也降低了升级换代的成本。对于那些需要长期部署、但又可能面临算法升级的设备来说,这是个不小的吸引力。

那它能走多远?挑战在哪里?

1. 开发难度和门槛: 这是 FPGA 推广的最大拦路虎。设计 FPGA 逻辑,用的语言是 Verilog/VHDL,这跟我们熟悉的 Python、C++ 完全是两个维度。需要懂硬件设计、了解时序约束、寄存器传输级(RTL)设计等等。虽然现在有很多高层次综合(HLS)工具,比如 Xilinx 的 Vivado HLS(现在叫 Vitis HLS)或者 Intel 的 OpenCL SDK,可以允许我们用 C/C++ 来描述硬件,但这仍然需要开发者对硬件的理解,而且很多时候,为了达到极致的性能,HLS 生成的代码还是需要进行大量的优化和调整,才能媲美手写的 RTL 代码。深度学习算法工程师通常更擅长算法本身,让他们去搞硬件设计,难度太大了。

2. 生态系统和工具链: GPU 背后有 NVIDIA 强大的 CUDA 生态,有 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的良好支持。你只需要写几行 Python 代码,就能把模型部署到 GPU 上。而 FPGA 呢?虽然有厂商在努力构建更友好的工具链,比如支持 TensorFlow Lite for Microcontrollers 的厂商,或者提供专门的深度学习推理引擎的 FPGA 公司,但总体来说,整个生态的成熟度、易用性和社区支持,跟 GPU 相比还有很大差距。很多时候,你可能需要自己写一些底层驱动,或者针对特定模型进行优化。

3. 模型复杂度和训练: FPGA 的优势主要体现在推理端。虽然理论上 FPGA 也可以用来做训练,但由于其计算资源的限制和动态配置的开销,相比于 GPU 动辄成千上万个 CUDA Core,FPGA 在模型训练方面,在性能和成本上都很难与 GPU 抗衡。目前 FPGA 主要定位是高效的推理加速器,而不是训练平台。另外,一些非常巨大的、参数量爆炸的模型,比如一些超大规模的 Transformer 模型,如果完全塞进 FPGA,其所需的逻辑资源和片内存储可能会超出单颗 FPGA 的能力范围,或者导致性能下降。

4. 成本: 中高端 FPGA 价格不菲,尤其是那些拥有大容量逻辑单元和高速接口的型号。如果你的应用场景对性能要求不是特别苛刻,或者只是小规模部署,那么购买专用的 ASIC 推理芯片,或者甚至使用一些高效的 CPU 配合优化库,可能在整体成本上更具优势。FPGA 更适合那些对性能、延迟或功耗有极高要求,且有一定开发能力或愿意投入开发成本的场景。

所以,FPGA 在深度学习能走多远?

我认为,它会在特定领域继续深耕,并发挥不可替代的作用。

边缘智能的终极解决方案之一: 在功耗受限、需要低延迟、对模型可以进行一定程度固化的边缘设备上,比如智能摄像头、工业机器人、可穿戴设备、无人机等,FPGA 将是性能和能效的首选方案。它能让你在不增加过多功耗和成本的前提下,实现越来越复杂的感知和决策能力。
高性能计算领域的特定加速器: 在一些对实时性要求极高的高性能计算场景,例如金融量化交易中的实时分析、通信基站的信号处理、科学计算中的某些环节,FPGA 通过其低延迟和定制化能力,可以提供 GPU 和 CPU 无法比拟的性能优势。
配合 ASIC 的灵活补充: 当 ASIC(专用集成电路)的开发周期和成本太高,或者模型迭代速度太快,不适合直接设计 ASIC 时,FPGA 可以作为原型验证平台,或者作为小批量生产的推理加速器。甚至在一些场景下,FPGA 可以与 ASIC 协同工作,例如 ASIC 负责最核心、最固定的计算,FPGA 负责前期的预处理、后期的控制或者一些新兴的、需要快速迭代的算法模块。

未来趋势?

工具链的持续优化: 厂商会不断努力降低 FPGA 的开发门槛,提升 HLS 的编译效率和代码质量,让更多深度学习工程师能够轻松地将模型迁移到 FPGA 上。
异构计算的融合: FPGA 并非要取代 GPU,而是成为异构计算架构中的重要一环。未来,我们可能会看到更复杂的系统集成,其中 CPU、GPU 和 FPGA 协同工作,各司其职,实现最优的整体性能。
软硬件协同设计: 深度学习模型的设计将更加注重硬件的适应性。模型压缩、量化、剪枝等技术不仅是为了减小模型体积,也是为了更好地适配 FPGA 等硬件平台的计算特性。
AIoT 的普及: 随着物联网设备的智能化需求爆炸式增长,对低功耗、高性能边缘智能的需求会持续推高 FPGA 的市场空间。

总而言之,FPGA 在深度学习领域,不是要做“全能选手”,而是要做“专才”。它不会像 GPU 那样在云端训练市场占据主导地位,但在需要极致性能、低延迟、高能效的特定应用场景,它会展现出强大的生命力,并且这个生命力会随着技术和工具的进步而不断延续。能走多远?我认为,只要深度学习在边缘和特定领域的需求还在,FPGA 的舞台就在。关键在于开发者如何去驾驭它,让它的灵活性真正转化为性能优势。

网友意见

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18年初的时候,阿里云搞了一些xilinx的FPGA,要先在内部试用。我去打听了下,价格,功耗,性能,都接近英伟达的p4卡。问题是,服务部署在p4上,模型下载完直接启动,一分钟内搞定。FPGA把模型数据烧录进去,阿里云的同事告诉我要1周。模型有迭代需要重新烧进去,也是一周。当时我的感觉就是,这东西没前途了。

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