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在嵌入式系统投资回报率的战役中,SoC如何化身主宰者?

2015年12月14日 ?? 收藏0

精细粒度异构计算

那么,精细粒度异构计算到底是什么呢?即大CPU+小CPU+FPGA架构。FPGA逻辑可以用于建立可定制、差异化的加速器,实现具体的任务。Altera SoC FPGA集成了这3类,其中小CPU可以是DSP或者Nios II处理器。

实践是检验真理的唯一标准。Altera通过三项基准测试验证了精细粒度异构计算能够打破功耗/性能的壁垒:将Stratix V用于数据中心加速时,其性能/功耗指标比GPU解决方案好12倍;将Arria 10 FPGA用于基因排序的单倍型召集,其性能/功耗比难以置信地比GPU方案增大了233倍;在金融建模中,Stratix V比GPU方案好5.6倍。

乍看起来这难以相信,其实又是情理之中。Ty Garibay先生解释道:“首先是因为在FPGA中能实现大量的浮点算法;其次是20 nm工艺的低功耗优点,这有助于在同样性能水平下进一步降低功耗;还因为DSP模块中的IEEE 754兼容硬核浮点运算,这是Arria 10以及Stratix 10 FPGA和SoC的新特性之一。”

图3:精细粒度计算由OpenCL提供工具支持,打破功耗/性能的壁垒。
图3:精细粒度计算由OpenCL提供工具支持,打破功耗/性能的壁垒。

“金无足赤,人无完人”,精细粒度方法也有一个缺点,即编程有些复杂,系统程序员必须针对不同的体系结构进行编程,而FPGA传统上是在VHDL/Verilog硬件设计语言(HDL)中进行编程。解决可编程难题的方法就是OpenCL。它是业界标准方法,在底层基于C语言的环境中针对不同的单元进行编程,不同的计算引擎实现了并行处理,之后通过Altera提供的业界首款针对FPGA的OpenCL SDK。极大地提高了效能,同时多个计算引擎实现了并行处理。而Altera是最先采用OpenCL的厂商之一。

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ROI? 摩尔定律? FPGA? 嵌入式系统?

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