数据洪流中英特尔FPGA为云上业务提供高性能支持

【编者按：据Intel及业内数据分析师分析得出，2020年预计平均每位互联网用户每天将产生1.5GB流量，自动驾驶汽车每天产生4TB数据，联网的飞机每天产生5TB数据，智能工厂每天产生1PB数据，云视频提供商每天将产生750PB视频。随着数据洪流奔腾而来，智能和互联给我们带来众多新的机遇与挑战。】

面对接踵而来的挑战与机遇，云计算数据中心网络的基础设施层要做出何种调整才能满足新的需求与挑战？全球云计算大会上，Intel可编程解决方案事业部的FPGA软件解决方案高级总监Bernhard Friebe向畅享网记者表明了自己的观点。

Intel可编程解决方案事业部的FPGA软件解决方案高级总监Bernhard Friebe

Bernhard Friebe先生介绍，在基础架构方面，数据洪流带来了对异构架构的需求。计算加速意味着需要更多异构计算，包括CPU中央处理器；类似ASIC或ASSP专用集成电路和专用标准的专用加速器为指定的不变的功能提供更高的计算效率；同时，FPGA作为通用加速器的工具，能够很好的满足动态过程中对与网络、存储、计算等方面的需求。

FPGA是什么？

FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列是定制的集成电路以支持在线路或旁路加速。现场可编程本身没有预定义功能，可以对其进行编程及任意次数的调整和变化，这是一个非常灵活的概念，可以实时地根据需求定制FPGA模块。FPGA具有硬件可编程、低功耗、低延时的特性，代表了高性能计算的未来发展趋势。在人工智能（AI）里面火热的深度学习领域，同样可以将FPGA用于深度学习的检测阶段，FPGA还可应用于金融分析、图像视频处理、基因组学等需要高性能计算的领域。

Bernhard Friebe先生还介绍了FPGA在应用案例中给企业解决了何种实际难题。

FPGA应用案例

1、SWARM64：数据库加速

当前，关系型数据库使用越来越频繁，随着数量越来越大，单纯靠CPU在数据库中进行计算的难度也逐步增大，成本居高不下。SWARM64就很好的利用了FPGA的并行处理的能力，做到实时数据的加速和分析，实现传统数据仓储方面的提升。以简单一站式的PCI插入式即插即用，加载驱动后立刻实现五倍实时数据分析，传统数据仓储效益达到两倍以上，存储压缩性能达到三倍以上，三年时间节省40%的成本。

2、BROAD：基因测序

FPGA能够帮助解决医学遗传领域的一些尖端的问题，Broad研究所合作的基因测序就是很好的案例。基因测序会产生海量数据，此刻将软件包作为一个基因分析工具，利用基因测序Pair-HMM算法加速这个分析流程，从而加快医药领域创新的过程。这同样也是利用FPGA的并行处理能力，将算法的能力提高50倍，总业务流提速1.2倍。

3、ATTALA：存储NVME OVER FABRIC

ATTALA的愿景是使用NVMe over Fabric系统从根本性上改变云或数据中心的基础设施，主要任务就是加速存储以及NVMe。通过FPGA的Fabric，将RDMA连接到聚合以太网上的数据节点降低数据的延迟，与传统存储系统延迟相比降低了57%-72%。

FPGA在混合云中加速工作负载

在数据中心和云的基础设施层面，都需要利用FPGA带来性能提升。Intel能够帮助第三方或内部开发人员、企业服务供应商用好FPGA的加速功能进行开发；其次，进行从私有云到公有云的无缝迁移，反向也可以实现；最后，Intel的开源社区和开源标准技术打造健康的生态系统，帮助客户更快更好的采用新的技术。

Intel至强CPU和FPGA的加速堆栈解决方案帮助应用的开发人员轻松使用FPGA，同时也能够帮助数据中心和运营者嵌入FPGA进行使用。如果用户层面希望用到FPGA加速功能，只需要简单地做liberal report、调库、发起请求，编排软件，就可以直接接收请求后下送到计算模块，接下来生成虚拟机来跑应用即可。FPGA的模块功能都是标准化的，对于数据中心的操作人员来说，如果要在不同硬件平台，包括企业云和公有云之间来回进行迁移就变得非常容易，使得不同的平台之间的互动操作性大大增强。

FPGA具有硬件可编程、低功耗、低延时的特性，代表了高性能计算的未来发展趋势。可以预见，借助于FPGA，我们的数据中心会更加绿色高效。

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