1.数据中心的计算任务是灵活多变的，而 ASIC 研发成本高、周期长。好不容易大规模部署了一批某种神经网络的加速卡，结果另一种神经网络更火了，钱就白费了。FPGA 只需要几百毫秒就可以更新逻辑功能。FPGA 的灵活性可以保护投资，事实上，微软现在的 FPGA 玩法与最初的设想大不相同。
2.数据中心是租给不同的租户使用的，如果有的机器上有神经网络加速卡，有的机器上有必应搜索加速卡，有的机器上有网络虚拟化加速卡，任务的调度和服务器的运维会很麻烦。使用 FPGA 可以保持数据中心的同构性。
接下来看通信密集型任务。相比计算密集型任务，通信密集型任务对每个输入数据的处理不甚复杂，基本上简单算算就输出了，这时通信往往会成为瓶颈。对称加密、防火墙、网络虚拟化都是通信密集型的例子。 对通信密集型任务，FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。从吞吐量上讲，FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线，以线速处理任意大小的数据包；而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才能处理，很多网卡是不能线速处理 64 字节的小数据包的。尽管可以通过插多块网卡来达到高性能，但 CPU 和主板支持的 PCIe 插槽数量往往有限，而且网卡、交换机本身也价格不菲。 从延迟上讲，网卡把数据包收到 CPU，CPU 再发给网卡，即使使用 DPDK 这样高性能的数据包处理框架，延迟也有 4~5 微秒。更严重的问题是，通用 CPU 的延迟不够稳定。例如当负载较高时，转发延迟可能升到几十微秒甚至更高（如下图所示）；现代操作系统中的时钟中断和任务调度也增加了延迟的不确定性。
ClickNP（FPGA）与 Dell S6000 交换机（商用交换机芯片）、Click+DPDK（CPU）和 Linux（CPU）的转发延迟比较，error bar 表示 5% 和 95%。 虽然 GPU 也可以高性能处理数据包，但 GPU 是没有网口的，意味着需要首先把数据包由网卡收上来，再让 GPU 去做处理。这样吞吐量受到 CPU 和/或网卡的限制。GPU 本身的延迟就更不必说了。
那么为什么不把这些网络功能做进网卡，或者使用可编程交换机呢？ASIC 的灵活性仍然是硬伤。尽管目前有越来越强大的可编程交换机芯片，比如支持 P4 语言的 Tofino，ASIC 仍然不能做复杂的有状态处理，比如某种自定义的加密算法。 综上，在数据中心里 FPGA 的主要优势是稳定又极低的延迟，适用于流式的计算密集型任务和通信密集型任务。
FPGA 相比 GPU 的核心优势在于延迟 如何评价微软在数据中心使用FPGA架构？ 如何评价微软在数据中心使用FPGA架构？
页:
1
[2]
