2016年底,亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)宣布將通過(guò)云交付模式提供高端XilinxFPGA服務(wù),同時(shí),國(guó)內(nèi)云服務(wù)商騰訊云也宣布推出FPGA云服務(wù)器,使FPGA為數(shù)據(jù)中心提供云端服務(wù)引起熱議。今天就關(guān)于FPGA的云端服務(wù),以及技術(shù)提供商的商業(yè)機(jī)會(huì)做分析。這里所說(shuō)的技術(shù)提供商指的是通過(guò)云服務(wù)商的云端平臺(tái),提供FPGA的軟硬件技術(shù),包括提供各種算法加速的模塊IP,如深度學(xué)習(xí)的DNN庫(kù),為云服務(wù)使用者在各種算法,包括人工智能的算法模型方面提供云端加速服務(wù)。
自從Intel收購(gòu)Altera以來(lái),關(guān)于FPGA在數(shù)據(jù)中心的作用就一直引起注意。甚至Intel首席執(zhí)行官Brian Krzanich在收購(gòu)?fù)瓿珊笤迹?020年,將有高達(dá)三分之一的云端服務(wù)提供商使用混合的CPU-FPGA服務(wù)器(配合Xeon服務(wù)器)節(jié)點(diǎn)。目前FPGA在很多方面都已經(jīng)得到使用案例,包括加密、安全、基因組學(xué)、金融服務(wù),以及一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,在大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算、人工智能等。盡管FPGA在雙精度性能和總體價(jià)格上沒(méi)有優(yōu)勢(shì),但是FPGA也有GPU不能提供的優(yōu)勢(shì),如并行性、低功耗等方面。
本文的分析主要采用傳統(tǒng)的行業(yè)分析模型,主要是希望通過(guò)對(duì)各利益相關(guān)者的分析,把整個(gè)交易結(jié)構(gòu)闡述清楚。
就行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)者而言,目前還不是很多,主要分為兩類,一類是原來(lái)一直專注于FPGA的開(kāi)發(fā),在特定行業(yè)內(nèi)已經(jīng)積累多年經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)業(yè)者;另一類是側(cè)重算法,特別是隨著深度學(xué)習(xí)的興起,基于FPGA開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)算法。就商業(yè)模式來(lái)看,就目前來(lái)說(shuō),由于國(guó)內(nèi)的云服務(wù)商自身也有數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù),如騰訊、阿里等,有大量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要處理,F(xiàn)PGA技術(shù)提供商可以為他們提供軟硬件的平臺(tái),包括FPGA硬件板卡,插入到他們的云端服務(wù)器中。當(dāng)然FPGA技術(shù)提供商也可以提供FPGA IP,由云服務(wù)商提供硬件,F(xiàn)PGA技術(shù)提供商按照客戶需求提供技術(shù)平臺(tái)服務(wù),客戶可以按需提供付費(fèi)的模式。交易方式可以多種,取決于整個(gè)結(jié)構(gòu)及利益的平衡。目前來(lái)看,由于FPGA在編程上的問(wèn)題,該領(lǐng)域進(jìn)入的門檻相對(duì)較高,競(jìng)爭(zhēng)者相對(duì)還比較少,目前各家都是針對(duì)一些云服務(wù)商提供特定領(lǐng)域的解決方案。
就供應(yīng)商來(lái)說(shuō),F(xiàn)PGA芯片的提供商主要是兩家,Xilinx和Intel的Altera。這兩家一直就FPGA的可編程環(huán)境努力,目的是降低使用的門檻,推廣FPGA在云端的應(yīng)用。如Intel一直在增加對(duì)OpenCL開(kāi)發(fā)環(huán)境的支持。同時(shí),尚不確定的是Intel是否會(huì)就它的CPU與FPGA做進(jìn)一步的綁定,如就Xeon-FPGA做單一封裝混合,在硬件接口上、整個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境上做改變。同時(shí),Xilinx也在積極地推進(jìn),包括針對(duì)云端服務(wù)提供可重配置加速堆棧,積極與一些FPGA技術(shù)提供商合作開(kāi)發(fā)。FPGA芯片廠商的努力,有利于促進(jìn)FPGA的應(yīng)用,但同時(shí)也一定程度上拉低了門檻,因此,這是把雙刃劍。
就云服務(wù)廠商來(lái)說(shuō),包括阿里巴巴、亞馬遜、百度、Facebook、谷格、微軟和騰訊這“超七大”數(shù)據(jù)中心,他們的身份是多重的。它們既是供應(yīng)商,又是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,同時(shí)又是客戶。它們可以提供云服務(wù)平臺(tái),與FPGA技術(shù)提供商合作,為云服務(wù)使用者提供更好的服務(wù)。同時(shí),由于這些公司往往自己的業(yè)務(wù)也需要這樣的服務(wù),比如搜索業(yè)務(wù),F(xiàn)PGA可以在某些方面提供更好的加速服務(wù),因此可以作為客戶。但同時(shí),這些公司的研發(fā)能力很強(qiáng),他們可以直接與FPGA芯片廠商合作,自己研發(fā)技術(shù)。所以,F(xiàn)PGA技術(shù)提供商在與他們合作時(shí),先需要摸清這些廠商的發(fā)展策略,區(qū)別對(duì)待,因?yàn)楫吘姑恳患业膽?zhàn)略重點(diǎn)是不一樣的。有可能有些云服務(wù)廠商,在原來(lái)的云服務(wù)提供方面沒(méi)有那么強(qiáng),需要與第三方緊密合作,盡快推動(dòng)FPGA的云服務(wù),擴(kuò)大自己的生態(tài)和應(yīng)用范圍,因?yàn)檫@也是他們超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的好機(jī)會(huì)。但對(duì)FPGA技術(shù)提供商來(lái)說(shuō),通過(guò)與這些廠商的合作,盡快建立自己的技術(shù)能力和客戶資源。同時(shí),擴(kuò)大與云服務(wù)使用者的聯(lián)系,理解并滿足他們的多樣化的實(shí)際需求,才是可持續(xù)的。
就替代者而言,目前云服務(wù)的主流技術(shù)還是CPU+GPU的HPC計(jì)算。FPGA只是作為協(xié)處理器的角色,本身還有一些局限性。包括基本單元的計(jì)算能力有限,為了實(shí)現(xiàn)可重構(gòu)特性,F(xiàn)PGA 內(nèi)部有大量極細(xì)粒度的基本單元,但是每個(gè)單元的計(jì)算能力(主要依靠LUT 查找表)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CPU 和GPU 中的ALU模塊。速度與功耗相對(duì)專用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距。FPGA 價(jià)格較為昂貴,在規(guī)模放量的情況下單塊FPGA 的成本要遠(yuǎn)高于專用定制芯片。所以目前的觀點(diǎn)認(rèn)為,F(xiàn)PGA是異構(gòu)計(jì)算里面一個(gè)很好的補(bǔ)充,有可能原來(lái)需要采購(gòu)10塊GPU,現(xiàn)在改為8塊GPU加1塊FPGA。但即便如此,由于整個(gè)市場(chǎng)在快速增長(zhǎng),也仍然是可觀的。
就新進(jìn)入者而言,起碼到現(xiàn)在為止,由于FPGA的整個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境的復(fù)雜度,以及在算法、模型集成、優(yōu)化方面仍然需要有較大的門檻,能夠進(jìn)來(lái)的廠商不多。但是隨著FPGA芯片廠商、云服務(wù)廠商的不斷推進(jìn)、甚至部分開(kāi)源,未來(lái)會(huì)不會(huì)把進(jìn)入的門檻拉低,還有很大的不確定性。
就客戶來(lái)說(shuō),剛才有提到很多的云服務(wù)廠商本身也是客戶。但是基于FPGA的云服務(wù),未來(lái)會(huì)有更多的客戶,隨著基于云端SaaS部署的全面推進(jìn),基于云服務(wù)的使用者會(huì)越來(lái)越多。而且大數(shù)據(jù)和人工智能的更廣泛應(yīng)用,對(duì)FPGA的使用場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越廣泛,而這正是FPGA技術(shù)提供商未來(lái)之所在。每個(gè)客戶的需求不一樣,比如圖像壓縮、ADAS、人臉識(shí)別、醫(yī)療、工業(yè)數(shù)據(jù)處理等,基于他們的需求,對(duì)FPGA內(nèi)各功能單元的部署及劃分、算法模型的設(shè)計(jì)等會(huì)有很大的不同。對(duì)FPGA技術(shù)提供商來(lái)說(shuō),如果云服務(wù)商限定在只提供硬件資源,或簡(jiǎn)單的通用服務(wù)內(nèi),那未來(lái)想象空間會(huì)非常大。當(dāng)然這是整個(gè)格局反復(fù)博弈的結(jié)果。
綜上所述,上圖是針對(duì)剛才分析的雷達(dá)圖。未來(lái)格局的走向,需要我們時(shí)刻保持關(guān)注。
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FPGA
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