В компании Intel сообщили, что чип Lunar Lake, который должен появиться в 2024 году, будет оптимизирован для сверхпортативных устройств с TDP 15 Вт и ниже. Подтверждено также, что чип Meteor Lake, выпуск которого был запланирован на 2023 год, все еще находится в разработке. Перспективы такого рода процессоров в Intel связывают с «дезагрегированными» конструкциями – компонентами, из которых будут складываться согласованно работающие системы для конкретных приложений.

Все это планируется обсудить на конференции Hot Chips, где исследователи, инженеры и конструкторы микропроцессорных систем анализируют разработанные к сегодняшнему дню продукты. Генеральный директор Intel Пат Гелсингер выступит с докладом «Полупроводники правят миром», в котором намерен рассказать о том, что благодаря интеграции различных функций электронные компоненты становятся все более специализированными. Такие компании, как Tesla, и ряд стартапов присоединятся к крупным разработчикам чипов, включая AMD, ARM, Mediatek, Nvidia и Samsung, чтобы рассказать о собственных достижениях.

Маловероятно, что от Intel мы услышим какие-то важные новости. Тем не менее, компания намерена представить доклад о Meteor Lake и Arrow Lake, акцентировав внимание на объединении «плиток» (tile) в рамках архитектуры Intel Foveros с вертикальной ориентацией программируемых логических матриц (FPGA). Впервые она была представлена в 2019 году в чипе Lakefield.

В настоящее время упор делается на объединении дискретных FPGA в рамках одного пакета. Десять лет назад все матрицы были обычными логическими блоками одного монолитного чипа. Теперь они являются отдельными элементами плиточной архитектуры Meteor Lake, представленной Intel в феврале. Хотя компания относит Meteor Lake к производственной технологии Intel 4, на самом деле это не совсем так. Плитка графического процессора Meteor Lake будет изготавливаться TSMC в рамках процесса N5, а плитки расширения ввода-вывода и однокристальной системы выполнены по технологии TSMC N6. Плитка центрального процессора изготавливается Intel по собственной технологии Intel 4. Все эти компоненты соединяются между собой с помощью пассивного интерфейса в рамках архитектуры Foveros.

Нынешние планы Intel предполагают, что процессор Meteor Lake будет готов для тестирования в 2022 году, а его поставки начнутся в 2023 году. Выпуск Arrow Lake на основе процесса Intel 20A запланирован на 2024 год.

Процессоры Meteor Lake и Arrow Lake планируется устанавливать в ноутбуки, настольные ПК и серверы. Процессор Lunar Lake, который должен появиться в 2024 году на основе технологического процессора 18A, будет оптимизирован для TDP 15 Вт и ниже. Ранее в Intel сообщали лишь об оптимизации Arrow Lake для работы в условиях сверхнизкого энергопотреблении. Раскрытие такой информации в сочетании с публикацией о целевых рынках свидетельствует о том, что Lunar Lake может оказаться специализированной архитектурой для тонких и легких ноутбуков или планшетов.

Компания AMD намерена рассказать на Hot Chips о процессоре Ryzen 6000, выпущенном в феврале. Многие презентации будут посвящены искусственному интеллекту и встроенным приложениям. Nvidia планирует представить свою платформу Orin, предназначенную для создания автономных машин и роботов, а также «суперчип» Grace. MediaTek расскажет о процессоре для смартфонов Density 9000. В интригующем анонсе исследователей из Йельского университета представлена HALO – «обладающая низким энергопотреблением вычислительная структура для построения интерфейсов между человеческим мозгом и компьютером».

Теперь, когда Dell EMC и Fujitsu стали поставлять готовые серверы с платами Intel Arria 10 GX Programmable Acceleration Card предприятиям будет проще воспользоваться возможностями, предоставляемыми программируемыми логическими матрицами (FPGA) корпорации Intel.

В Dell начали устанавливать платы программируемых ускорителей с FPGA-чипами Intel Arria 10 GX в свои серверы PowerEdge R640, R740 и R740XD, а Fujitsu уже сейчас готова предоставить серверы Primergy RX2540 M4 с уже установленными в них платами избранным клиентам.

Микросхемы FPGA предназначены для удовлетворения совместно с процессорами Intel Xeon повышенных требований к интенсивной обработке данных.

Можно говорить о переходе к очередному этапу развития, поскольку до сих пор чипы FPGA (field-programmable gate array) не находили широкого применения в серверах, ориентированных на корпоративные ЦОД.

«Все это является частью новой стратегии обеспечения доступа широкого круга пользователей к ускорителям на базе FPGA», – подчеркнула вице-президент Intel Programmable Solutions Group по маркетингу Райнетт Ау.

Адаптация FPGA к конкретным задачам

FPGA можно запрограммировать уже после их выпуска, с тем чтобы они играли роль специализированных ускорителей при решении различных задач. Соответствующее оборудование все чаще находят применение там, где требуется параллельная обработка – в сфере машинного обучения и геномики, при выполнении финансовых приложений и перекодировании видео. Задачи такого рода, как правило, возникают в отраслях, для которых характерен взрывообразный рост данных, и предприятиям, вынужденным обрабатывать эти данные, развертывание серверов с FPGA сулит немалую выгоду.

При решении аналогичных задач применяются и графические процессоры, которым также присущ высокий уровень параллельной обработки. Но микросхемы FPGA можно полностью адаптировать к конкретной рабочей нагрузке. В этом случае разработчики просто отключают неиспользуемые элементы, что позволяет уменьшить энергопотребление.

FPGA используются главным образом госсектором и научными учреждениями, а также гигантами производственной и технологической отраслей наподобие Microsoft, которые предъявляют особые требования к интенсивной обработке данных и обладают достаточными средствами для закупки серверов со встроенными ускорителями.

Чипы FPGA предъявляют дополнительные требования и к программистам. На протяжении многих лет настройка FPGA осуществлялась средствами языка Hardware Description Language в отличие от других микросхем, где применялись языки высокого уровня.

Программные барьеры

«FPGA долгое время не получали широкого распространения, потому что программировать их было труднее, чем центральные процессоры, а предназначенные для этого инструменты уступали в зрелости инструментам для графических процессоров», – пояснил основатель компании Moor Insights and Strategy Патрик Мурхед.

Но в последние годы производители FPGA инвестировали большие деньги в создание дополняющего их чипы программного стека. Для плат Arria 10 GX, например, Intel предлагает FPGA SDK for OpenCL, программное обеспечение Quartus Prime Pro Edition и Acceleration Stack for Intel Xeon CPU with FPGA.

«Мы обращаемся к глобальному сообществу разработчиков программного обеспечения, предлагая им программный стек, облегчающий программирование FPGA, – указала Ау. – Таким образом, барьеры на пути к применению FPGA при решении широкого спектра массовых приложений существенно снижаются».

Тем не менее, для программирования FPGA разработчикам по-прежнему нужны специальные знания, которые отличаются от навыков программирования центральных процессоров. Чтобы ускорить внедрение своего оборудования на предприятиях, не имеющих специалистов такого уровня, Intel привлекает независимых разработчиков, которые создают готовые стеки для решения конкретных задач.

После выпуска плат ускорителей для серверов Fujitsu и Dell в Intel рассказали о работе, которая уже проделана их партнерами. Компания Levyx, специализирующуюся на приложениях больших данных, сообщила, что серверы Dell R640 с платами Arria 10 FX FPGA обеспечивают двукратное ускорение моделирования торговых операций с ценными бумагами по сравнению с традиционными решениями Spark.

Компания Swarm64, разрабатывающая системы реляционных баз данных, использует сервер Dell R640 с Arria 10 GX FPGA и ОС CentOS 7.4 для ускорения анализа данных. В отличие от системы Levyx в этом сервере установлен другой процессор Xeon.

Серверы Fujitsu и Dell с платами Arria 10 GX помимо CentOS 7.4 испытываются также с операционной системой Red Hat Enterprise Linux 7.4.

Семейство FPGA Arria досталось Intel после покупки в декабре 2015 года компании Altera за 16,7 млрд долл. Помимо всех прочих продуктов команда Altera разработала и более новое семейство FPGA Stratix. Корпорация Intel рассматривает возможность перспективного применения плат Stratix в серверах уровня предприятия. Продукты Stratix 10 выпускаются по 14-нанометровому технологическому процессу Tri-Gate, тогда как Arria 10 (а также Cyclone 10) изготавливаются на основе планарного 20-нанометрового процесса TSMC.

Стек Xilinx

Компания Xilinx, основной конкурент Altera, также разрабатывает программный стек для собственных семейств продуктов FPGA. Недавно она анонсировала новую категорию программируемых микросхем Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP). Разработчики могут программировать ACAP с использованием стандартных инструментов Си/C++, OpenCL и Python.

При принятии решения о том, подходят ли чипы FPGA или графические процессоры для решения конкретной задачи, и что лучше выбрать: FPGA-чипы Intel или Xilinx, системные инженеры внимательно изучают доступные инструменты, с которыми им придется иметь дело.

«При рассмотрении данных задач любой из этих продуктов имеет шансы стать потенциальным победителем, – указал Мурхед. – Лично мне кажется, что речь идет прежде всего о том, кто построит всеобъемлющую экосистему быстрее».

В условиях, когда на ЦОДы возлагается задача масштабной обработки неструктурированных данных в различных современных приложениях, будущее микросхем FPGA выглядит весьма оптимистичным.

Программируемые логические матрицы (field programmable gate array, FPGA), представляющие собой, по сути, чипы, которые программируются уже после их производства, выступают в роли настраиваемых ускорителей при решении задач машинного обучения, сложного анализа данных, кодирования видео и изучения генома – то есть любых приложений, призванных сыграть важную роль в дальнейшем развитии связи, сетевых технологий, сферы здравоохранения, индустрии развлечений и прочих видов бизнеса.

Приложения эти поддаются параллельной обработке – важной особенности микросхем FPGA, конфигурацию которых можно менять прямо на ходу для реализации новых функций в процессе изменения стоящих перед ними задач.

Компания Xilinx, на протяжении нескольких десятилетий соперничающая со своим конкурентом Altera (входит сейчас в состав корпорации Intel) за технологическое лидерство в сфере FPGA, представила новую категорию продуктов на базе платформы Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP), возможности которых выходят за рамки возможностей существующих микросхем FPGA.

Что такое ACAP?

Первое семейство продуктов в этой категории, разрабатываемое под кодовым наименованием Everest, должно быть готово в этом году, а поставки клиентам планируется начать в следующем. Будет ли это постепенной эволюцией существующих микросхем FPGA или чем-то более радикальным, сказать сложно, поскольку компания представила новую модель, в которой отсутствуют многие технические детали – неясно, например, в каких приложениях и процессорах реального времени будут использоваться эти чипы.

Возможности, о которых известно уже сейчас, свидетельствуют о поступательном движении вперед. Продукты Everest будут поддерживать в качестве стандартной функциональности «сеть на чипе» (Network-On-a-Chip, NOC) и использовать межсоединение CCIX (Cache Coherent Interconnect for Accelerators). Ничего из этого в существующих микросхемах FPGA не применяется.

Чипы Everest, поддерживающие программируемость как оборудования, так и программных компонентов, станут первыми на рынке интегральными схемами, выпускаемыми по 7-нанометровой технологии (в данном случае, изготавливаться они будут на предприятиях TSMC). Чем меньше норма проектирования, тем выше плотность транзисторов в процессорах, что ведет к удорожанию производства и повышению быстродействия.

Хотя в информации о номенклатуре производственного процесса и достоинствах технологических процессов Intel и TSMC есть некоторые противоречия, известно, что при переходе на 7-нанометровую технологию геометрические размеры в пересчете на квадратный миллиметр уменьшатся примерно вдвое по сравнению с нынешним поколением FPGA, а производительность вырастет в четыре раза. В устройствах Everest будет присутствовать до 50 млрд транзисторов, тогда как в Stratix 10, FPGA корпорации Intel (ранее Altera), выпускаемых по 14-нанометровой технологии, транзисторов насчитывается 30 млрд.

Первый продукт Xilinx Everest, использующий технологию ACAP, будет выпускаться на основе производственных процессов TSMC. «Мы рассматриваем это как совершенно другую категорию продуктов», – указал генеральный директор Xilinx Виктор Пен. За последние четыре года на реализацию проекта, к которому были привлечены 1,5 тыс. инженеров, в Xinix потратили около миллиарда долларов.

В Xilinx утверждают, что благодаря возможности адаптации к различной рабочей нагрузке скорость выполнения процедур логического вывода при машинном обучении увеличивается в 40 раз, обработки видео и изображений – в 10 раз, а моделирования генома – в 100 раз по сравнению с системами на базе центральных и графических процессоров. ACAP в сравнении с существующей архитектурой FPGA ускорит выполнение процедур вывода приложений искусственного интеллекта в 20 раз, а скорость связи 5G – в четыре раза.

Микросхемы FPGA традиционно предлагали набор конфигурируемых логических блоков, объединенных программными средствами. Реконфигурация FPGA на протяжении многих лет выполнялась с помощью языка HDL (Hardware Description Language), но в последнее время разработчики чипов начали настраивать архитектуру устройств с использованием языков программирования высокого уровня.

Представленная недавно Xilinx однокристальная система Zynq All Programmable SoC объединяет программируемость интегрированного в этот продукт процессора ARM на программной основе с аппаратной программируемостью FPGA.

«Различные преобразования у нас выполнялись постоянно, но ACAP, если хотите – точка перегиба, – указал Пен. – FPGA и раньше были гибкими и адаптируемыми, но теперь степень всего этого заметно возросла, мы позволяем больше делать на программном уровне, и охват соответствующего класса продуктов становится значительно шире. Таким образом, по сравнению с тем, что мы видели раньше, сделан огромный шаг вперед».

Xilinx представила новую категорию продуктов на базе платформы Adaptive Compute Acceleration Platform Источник: Xilinx

Использование высокоуровневых языков программирования

Разработчики программного обеспечения смогут настраивать Everest с помощью инструментов Си/C++, OpenCL и Python. Чипы Everest можно программировать также и на аппаратном уровне регистровых передач (register-transfer level, RTL) с помощью инструментов HDL, таких как Verilog и VHDL.

По словам аналитика Moor Insights & Strategy Карла Фройнда, Everest представляет собой скорее эволюцию стратегии Xilinx, чем какой-то радикальный шаг вперед, но при этом нужно понимать, что как аппаратные, так и программные компоненты Everest были усовершенствованы весьма существенно.

«Действительно, это целая новая категория, но формирует ее не только сам чип, но и программное обеспечение, библиотеки и даже модели веб-разработки, – пояснил он. – Xilinx много инвестирует в программные стеки – так называемые стеки ускорения, которые помогают ускорить развертывание решений FPGA, предоставляя стандартизированные библиотеки, инструменты и алгоритмы. Достаточно просто выбрать нужные компоненты и развернуть их на FPGA».

В дополнение к многоядерным однокристальным системам, спецификации которых еще не определены, Everest предложит поддержку PCIe, а также соединений CCIX, мультирежимных контроллеров Ethernet, интегрированных блоков управления безопасностью и энергопотреблением, а также программируемых интерфейсов ввода-вывода. Сюда же относятся различные типы трансиверов SerDes, преобразующих параллельные данные в последовательные и наоборот. Предлагаются, в частности, интерфейсы NRZ (с кодированием без возврата к нулю) с пропускной способностью 33 Гбит/с, PAM-4 (с модуляцией амплитуды импульса) со скоростью 58 Гбит/с и PAM-4 SerDes, рассчитанный на 112 Гбит/с. В общем случае, технология PAM обеспечивает более высокую пропускную способность, чем NRZ.

Некоторые чипы Everest предлагают также память с высокой пропускной способностью HBM (high bandwidth memory) и программируемые аналого-цифровые (ADC) и цифро-аналоговые (DAC) конвертеры.

Поддержка сети и когерентный кэш

Основным отличием между FPGA и ACAP является поддержка сетевых компонентов NOC (Network on a Chip), соединяющих различные подсистемы устройств – процессоры и компоненты ввода-вывода. До сих пор у микросхем FPGA не было NOC на системном уровне, и разработчикам приходилось создавать инфраструктуру соединений с помощью программируемой логики чипа. «Запрограммировать работу подсистем с помощью программируемой логики можно и сейчас, но вы не получите тех же характеристик производительности», – отметил Пен.

Еще один ключевой элемент – CCIX. «Революционной здесь является когерентность кэша, – пояснил Фройнд. – Впервые вы можете построить с использованием стандартного сетевого протокола ускоритель с когерентным кэшем, и ничего подобного в отрасли пока нет».

CCIX – это набор спецификаций, разработанных группой CCIX Consortium для решения проблемы когерентности кэша – исключения ошибок в тех случаях, когда разные процессоры пытаются изменить одну и ту же область памяти или обращаются к устаревшим копиям данных.

Главной целью Everest является искусственный интеллект. Никто не ждет от этих чипов конкуренции с центральными процессорами Intel или графическими процессорами Nvidia, которые используются для обработки терабайтных наборов данных в масштабных нейронных сетях машинного обучения стоуровневой глубины.

Но адаптируемость Everest по образу традиционных FPGA делает эти чипы идеальным инструментом для логического вывода и использования нейронных сетей в сценариях реальной жизни. Дело в том, что на каждом уровне нейронной сети в целях экономии времени и электроэнергии обработку следует выполнять с минимально возможным уровнем точности. В отличие от центральных процессоров, выполняющих операции с фиксированной точностью, микросхемы FPGA можно запрограммировать для обработки каждого уровня нейронной сети с минимально подходящей для этого уровня точностью.

Главная цель – оконечные устройства сети

И хотя в Xilinx заявляют, что главной их целью являются ЦОДы, именно оконечные узлы сети и устройства Интернета вещей становятся тем полем, где Everest может проявить себя во всем блеске. Приложения машинного обучения все чаще интегрируются в устройства оконечных узлов сети, на которые накладываются жесткие ограничения в части энергопотребления, что делает их идеальными кандидатами на использование FPGA.

Корпорация Microsoft, ставшая первым крупным облачным провайдером, анонсировавшим развертывание FPGA при построении инфраструктуры публичных облаков, в прошлом году объявила об использовании их в системах искусственного интеллекта на платформе глубинного обучения Project Brainwave. В Microsoft используют микросхемы FPGA Stratix 10, предлагаемые заклятым врагом Xilinx, Intel/Altera, но, тем не менее, это способствует дальнейшей популяризации применения FPGA при выполнении процедур логического вывода искусственного интеллекта.

Продолжающееся соперничество между Xilinx и Intel развернется с новой силой после перевода производственных процессов на уменьшенную норму проектирования. Intel уже анонсировала микросхемы FPGA с кодовым наименованием Falcon Mesa, которые будут выпускаться по 10-нанометровой технологии. Некоторые эксперты утверждают, что она обеспечит эквивалентную 7-нанометровому процессу TSMC плотность размещения транзисторов.

С учетом того, что Everest и, возможно, Falcon Mesa должны появиться в 2019 году, мы видим, что микросхемы FPGA – или, в случае с Xilinx, ACAP – будут играть еще более важную роль в формировании вычислительных тенденций, чем когда-либо ранее.

Вот уже на протяжении нескольких лет Microsoft выдает быстрые и точные результаты поиска в Bing с помощью экспериментальных серверов Project Catapult, получивших недавно очередное архитектурное обновление.

Серверы Catapult используют программируемые логические матрицы (Field Programmable Gate Array, FPGA), которым отводится центральная роль в улучшении результатов поисковой выдачи. Микросхемы FPGA способны быстро анализировать, фильтровать, ранжировать и оценивать релевантность текстовых запросов и запросов изображений в Bing.

В конструкцию оригинального сервера Catapult был внесен ряд изменений, призванных ускорить обработку. Предложенная архитектура Catapult v2 отличается большей гибкостью при использовании FPGA в качестве ускорителей и помогает преодолеть ограничения традиционных вычислительных ресурсов центров обработки данных применительно к задачам машинного обучения.

Впервые новая архитектура Catapult v2 была представлена Microsoft на конференции Scaled Machine Learning, проходившей в августе в Стэнфорде.

Сегодня ЦОД Microsoft обслуживают сервисы Cortana и Skype Translator, и корпорация постоянно стремится наращивать производительность своих серверов. В частности, совместно с Intel в Microsoft работают над более широким применением кремниевой фотоники, заменяя медные кабели волоконно-оптическими каналами, обеспечивающими более быстрый обмен данными между серверами в ЦОД.

В Catapult v2 возможности FPGA используются шире — теперь с их помощью можно управлять остальными вычислительными ресурсами и поддерживать связь с оперативной памятью, центральным процессором и сетевыми коммутаторами.

FPGA способны не только ускорять работу локальных приложений, но и выступать в роли мощного вычислителя, работающего с моделями глубинного обучения.

Новые серверы существенно улучшены по сравнению с прежней моделью Catapult, в которой область действия FPGA была ограничена небольшой сетью внутри серверов.

Catapult v2 можно использовать для распознавания образов в облаке, обработки естественного языка и других задач, связанных обычно с машинным обучением.

Вторая версия Catapult способна заложить основы использования FPGA в системах машинного обучения. В настоящее время многие модели машинного обучения построены на базе графических процессоров. Между тем китайская интернет-компания Baidu также использовала микросхемы FPGA для организации глубинного обучения в своем ЦОД.

Микросхемы FPGA позволяют быстро получать результаты глубинного обучения, но потребляют слишком много ресурсов, если их не запрограммировать правильно. Они допускают перепрограммирование для настройки на конкретные задачи, но все же недостаточно универсальны. Графические процессоры обладают гораздо более высокой гибкостью и могут управлять разными расчетами, однако FPGA зачастую превосходят их по производительности при выполнении специализированных вычислений.

К FPGA проявляют интерес многие крупные производители компьютерных систем. В нынешнем году, к примеру, известный разработчик микросхем FPGA, Altera, был куплен корпорацией Intel, которая планирует применять чипы FPGA в автомобилях, серверах, роботах, дронах и других устройствах.

Помимо ЦОД самой Microsoft, серверы Catapult для машинного обучения развернуты в центре Texas Advanced Computing Center Техасского университета в Остине. Система, собранная в этом центре, объединяет 32 двухпроцессорных сервера на базе Intel Xeon, каждый из них оснащен 64 Гбайт памяти и чипом FPGA Altera Stratix V D5 с собственной кэш-памятью DDR3 объемом 8 Гбайт.

Пока конкуренты в лице Nvidia и AMD наперебой предлагают рынку графические процессоры, корпорация Intel решила обратиться к сопроцессорам, выполненным в форме FPGA.

Программируемые логические матрицы (field programmable gate arrays, FPGA) представляют собой высокопроизводительные микросхемы, которые подвергаются перепрограммированию для решения специальных задач. В прошлом году в Intel, решив выйти за рамки возможностей универсальных центральных процессоров и предложить для выполнения наиболее требовательных к ресурсам вычислительных задач сопроцессоры, приобрели с этой целью за 16,7 млрд долл. компанию Altera.

Недавно в рамках экспериментальной программы корпорация начала поставлять серверные процессоры, интегрированные с FPGA. Матрица Altera Arria 10 размещается в одном модуле с процессором Xeon E5-2600, разрабатывавшимся под кодовым наименованием Broadwell-EP. Чипы Xeon E5 были представлены в марте.

Со временем технологию FPGA планируется интегрировать с центральным процессором на одном кристалле.

О начале поставок новых продуктов было объявлено на конференции Intel Developer Forum в Шэнчьжэне.

Известно, что FPGA используются корпорацией Microsoft для ускорения выборки результатов поиска Bing, а Baidu применяет их для поиска изображений. Программируемые логические матрицы уступают в универсализме центральным процессорам, посскольку действуют в соответствии с запрограммированной в чипе функциональностью. С некоторыми задачами они справляются быстрее, чем центральный процессор, но при этом потребляют много электроэнергии.

Intel планирует применять FPGA в автомобилях, роботах, серверах, суперкомпьютерах и устройствах Интернета вещей. Уже есть примеры программирования FPGA для изучения генома и выполнения специальных функций в автомобилях. Интеграция FPGA в чипы позволит уменьшить их энергопотребление и организовать прямой канал связи с центральным процессором.

Микросхемы FPGA используются и в телекоммуникационном оборудовании, на рынке, который очень интересен Intel в связи с ожидающимся стремительным развитием технологий 5G. Компоненты и оборудование Intel могли бы составить основу многих систем Интернета вещей, в которых FPGA уже применяются для подключения устройств к облачным сервисам.

Корпорация IBM в партнерстве с производителем микросхем Xilinx намерена расширить использование процессоров IBM Power в серверах и отвоевать часть рынка ЦОД у Intel.

Альянс был сформирован в рамках стартовавшей в прошлом году инициативы Open Power, которая призвана вдохнуть новую жизнь в процессоры IBM за счет передачи другим организациям лицензий на право использования архитектуры Power.

Высокопроизводительные компьютеры на базе процессоров архитектуры Power выпускают сегодня компании Penguin Computing и E4 Computer Engineering. Партнером IBM является также компания Nvidia, графические процессоры которой устанавливаются в суперкомпьютер IBM Watson – возможно, самую известную систему, построенную на базе Power.

В стратегии IBM происходят серьезные перемены. На протяжении долгого времени корпорация оставалась единственным производителем серверов Power, используя при этом главным образом собственные технологии. Но в условиях спада на рынке систем Unix ей пришлось открыть свою платформу и позволить независимым вендорам создавать собственные продукты с процессорами Power.

Компания Xiinix специализируется на разработке программируемых логических матриц (field programmable gate array, FPGA), позволяющие ускорить выполнение некоторых серверных задач. «Соглашение позволит IBM и ее партнерам интегрировать микросхемы Xilinx в системы Power, – отметил президент OpenPower Foundation Брэд Маккреди. – По мере замедления действия закона Мура микросхемы FPGA становятся непременным атрибутом серверных систем, помогающим повышать их производительность. Таким образом удается улучшать стоимостные характеристики и производительность компьютеров, продлевая жизнь закону Мура».

Микросхемы Xilinx будут работать через интерфейс IBM CAPI (Coherent Accelerator Processor Interface), который предоставит им прямой доступ к кэш-памяти процессоров Power, что будет способствовать дальнейшему увеличению производительности.

IBM Power – одна из двух платформ, пытающихся нарушить доминирующее положение архитектуры Intel x86 на серверном рынке. Другой является ARM. Компания Qualcomm анонсировала планы по разработке первого серверного чипа ARM и также объявила о сотрудничестве с Xilinx, предусматривающем интеграцию FPGA с процессорами ARM.

IBM и ARM выстраивают экосистему из оборудования и программного обеспечения, которое могло бы успешно конкурировать с продукцией Intel. А Intel также связывает свои процессоры с микросхемами FPGA. Приобретение Intel компании Altera призвано ускорить реализацию этой стратегии.

Многие клиенты приветствуют развитие альтернативных серверных платформ с более выгодным соотношением цены и производительности. Да и обострение конкуренции должно пойти на пользу отрасли.

Компания Penguin анонсировала новую систему высокопроизводительных вычислений, построенную на основе процессора IBM Power8. Система Magna 2001, занимающая в стойке отсек высотой 2U, имеет 32 слота для установки модулей DIMM и поддерживает до 2 Тбайт оперативной памяти. Как и другие системы Penguin, она работает под управлением Linux.

«Системе, объединяющей до 96 процессорных ядер, вполне может быть отведена роль платформы виртуализации, – указал президент Penguin Том Каул. – Процессоры Power8 поддерживают больший объем оперативной памяти и увеличенную пропускную способность памяти, это делает их пригодными для создания облачных средств хранения. Мы убеждены в том, что архитектура Power станет достойным конкурентом архитектуры x86».

Система Magna 2001, представленная на недавней суперкомпьютерной конференции SC15 в Остине, уже готова к продажам.

Среди других серверов OpenPower, уже присутствующих на рынке, можно отметить две модели тайваньской компании Tyan, систему Cirrascale с графическими процессорами Nvidia и несколько моделей RedPower, продаваемых в Китае.

Свои продукты анонсировали также компания RackSpace и три китайских производителя – Inspur, NeuCloud и Chuanghe. В Китае перед IBM открываются очень большие возможности, потому что китайское правительство поощряет разработку продуктов внутри страны, а модель OpenPower позволяет китайским компаниям налаживать производство как процессоров, так и серверов Power.

Корпорация Intel согласилась заплатить колоссальную сумму в 16,7 млрд долл. за приобретение Altera – компании, у которой имеется как раз то, чего так не хватает Intel: программируемых логических матриц (Field-Programmable Gate Array, FPGA). В прошлом далеко не все крупные приобретения Intel оказывались удачными, и лишь время покажет, чем обернется нынешняя покупка.

Интерес Intel к Altera обусловлен пятью основными причинами.

1. Приобретая технологию FPGA, в Intel готовятся выйти за рамки конструирования и производства центральных процессоров, задачи которых все чаще берут на себя графические процессоры и прочие ускорители.
2. Обладание собственным семейством FPGA поможет Intel укрепить свои позиции на рынке серверов. Серверные процессоры являются для корпорации надежным источником денежных поступлений, что приобретает еще большую важность в условиях замедления рынка ПК и тех трудностей, которые Intel испытывает с продажами чипов для смартфонов и планшетов на процветающем мобильном рынке. Сегодня Intel предлагает производителям серверов и компаниям, занимающимся строительством ЦОД, дополнить собственные серверные процессоры программируемыми логическим матрицами независимых разработчиков. Микросхемы FPGA используются для реализации специальных функций: организации поиска, сортировки и сравнения символьных наборов. Microsoft и Baidu широко применяют FPGA в своих ЦОД.
3. Фабрики Intel работают не с полной загрузкой, а выпуск достаточно сложных микросхем FPGA поможет повысить эффективность использования мощностей и оправдать многомиллиардные инвестиции в развитие производственных технологий.
4. Intel надеется закрепиться на рынке Интернета вещей. Микросхемы FPGA активно используются при создании решений для умных городов, систем промавтоматизации и коммуникационного оборудования, одной из основных инфраструктурных составляющих стремительно растущего Интернета вещей. Приобретение Altera открывает здесь перед Intel новые горизонты и сулит соответствующее наращивание объемов продаваемой продукции.
5. Вхождение Altera в состав Intel затруднит конкурентам доступ к ее разработкам. Если сделка пройдет успешно – ожидается, что для ее завершения понадобится от шести до девяти месяцев, – IBM и ARM придется искать альтернативные источники FPGA для своих серверных продуктов. Конкурентами Altera являются Xilinx, Microsemi, Lattice и ряд других компаний.

По словам Дайаны Брайант, производство сборок Xeon-FPGA планируется начать уже скоро. Источник: Intel

Intel расширяет деятельность по созданию на заказ чипов для онлайн-гигантов вроде eBay и Facebook: специализированные процессоры дают им прибавку в быстродействии и, как надеются в корпорации, еще одну причину продолжать покупать продукцию Intel.

Чипы, разрабатываемые в Intel, содержат серверный процессор Xeon и программируемую логическую матрицу (Field Programmable Gate Array, FPGA), которые помещены в общем корпусе. На FPGA исполняются алгоритмы, разработанные специально для нужд конкретного заказчика.

«По нашим оценкам, при выполнении определенных приложений матрицы FPGA позволяют увеличить быстродействие на порядок по сравнению с обычными Xeon», — отметила Дайана Брайант, генеральный менеджер подразделения Intel по центрам обработки данных.

Для Intel это новая стратегия — еще несколько лет тому назад все клиенты корпорации фактически получали одни и те же процессоры общего назначения. Можно было выбирать разные тактовые частоты, количества ядер и другие особенности, но по сути конструкция чипа была для всех одинаковой.

С появлением онлайн-гигантов наподобие Google, Facebook, Amazon и eBay ситуация изменилась. У этих компаний относительно небольшой набор приложений, но обслуживают они колоссальное число пользователей: единственная рабочая задача может выполняться на десятках тысяч серверов. А еще у онлайн-компаний большие покупательские возможности.

В результате экономика процессорного бизнеса начала меняться. Если заказчик закупает тысячи серверов для какой-то одной рабочей нагрузки, Intel становится экономически выгодно оптимизировать процессор только для этой задачи. Заказчик готов заплатить за проектирование процессора больше, если тот позволит увеличить быстродействие или экономить энергию.

В Intel уже проектировали специализированные чипы на заказ. В прошлом году в корпорации создали примерно полтора десятка уникальных конструкций, в том числе процессоры для Facebook и eBay. Но эти чипы были относительно мало изменены по сравнению с типовыми, к примеру, у них могли быть частично отключены ядра или добавлены дополнительные порты ввода/вывода.

Интеграция FPGA с Xeon — уже другой уровень. В некоторых случаях, по словам Брайант, в Intel «прошивают» в Xeon инструкции алгоритма, отлаженного перед этим на программируемой логической матрице. В этом году в Intel планируют создать уже больше 30 уникальных конструкций чипов.

По мнению Натана Бруквуда, аналитика Insight 64, в Intel поступают разумно: у крупнейших заказчиков корпорации теперь будет меньше заинтересованности в лицензировании конкурентных конструкций процессоров, например ARM, и в оптимизации их для своих алгоритмов. Еще один конкурент x86 — Power8, процессорная архитектура, разработанная в IBM, которую корпорация с недавних пор предоставляет по открытой лицензии. Power8 тестируют в Google.

Как отметила Брайант, есть два варианта использования матриц FPGA. Один из них — провайдер онлайн-сервиса тестирует какую-либо рабочую нагрузку на сборке из Xeon и FPGA, чтобы выяснить, обеспечивает ли она желаемые преимущества. Если да, в Intel аппаратно реализуют специализированный алгоритм в Xeon и выпускают такой процессор отдельно, без FPGA.

Во втором варианте используются возможности перепрограммирования FPGA. Сервис-провайдер покупает серверы на двухчиповой сборке и программирует матрицу в зависимости от рабочей задачи, которую нужно оптимизировать. Если в дальнейшем потребности меняются, чип можно перепрограммировать.

Использование FPGA для ускорения рабочих задач — не новшество, но обычно матрица представляет собой дискретный компонент на системной плате, соединенный с процессором по шине PCIe. По словам Брайант, благодаря размещению FPGA в одном корпусе с процессором, с которым матрица связана интерфейсом Intel QIP, она получает доступ к встроенному кэшу Xeon и его основной памяти. В результате прибавка в производительности, обеспечиваемая FPGA, удваивается по сравнению с использованием матрицы в качестве дискретного компонента, утверждают в Intel.

Брайант сообщила, что программируемые матрицы тестируют сразу несколько облачных провайдеров. Она не уточнила, кто выпускает FPGA для Intel, но известно, что у корпорации есть партнерское соглашение с компанией Altera, которая может быть вероятным кандидатом.

По словам Брайант, производство сборок Xeon-FPGA планируется начать уже скоро. Они будут совместимыми на уровне разъема с обычными Xeon, благодаря чему заказчики смогут устанавливать их в стандартные серверы.

Брайант назвала две тенденции, способствующие спросу на специализированные чипы: появление крупномасштабных облачных приложений, работающих на огромных серверных пулах, и переход на более гибкую программно-конфигурируемую инфраструктуру.

Брайант отметила, что приложения меняются так быстро, что разработчики не успевают проектировать и выпускать на рынок все новые чипы. Использование программируемых логических матриц — отличный способ идти в ногу с инновацией в мире программного обеспечения, добавила она.

Компания Microsoft объявила о том, что новая плата Catapult, построенная на базе специальных процессоров, существенно увеличит производительность поискового механизма Bing. Как ожидается, новая технология появится в ЦОД в 2015 году. Аналогичную информацию сообщил и крупнейший китайский поисковик Baidu.

Повышение эффективности и производительности поисковых алгоритмов, которые сулит Katapult, несомненно, обрадует каждого

Обе компании представили свои доклады на конференции Hot Chips в Купертино, посвященной последним достижениям в области создания микропроцессоров и сопутствующих технологий.

Сегодня в ПК и игровых консолях широко применяются графические процессоры. Несколько лет назад не меньшей популярностью пользовались и звуковые платы. И те и другие чипы эффективно справлялись с порученными им специализированными функциями. В отличие от них Intel Core, AMD A-серии и ARM Cortex представляют собой программируемые процессоры общего назначения, которые служат для решения самого широкого спектра задач.

Программируемые логические матрицы (field-programmable gate array, FPGA) занимают в этой классификации промежуточное положение. Они обладают ограниченными возможностями программирования, но их производительность ниже, чем у специализированных чипов с фиксированным функционалом. «У нас возникла идея использовать микросхемы FPGA, чтобы продлить жизнь старым системам и добавить им гибкости, – отметил старший инженер-исследователь Microsoft Эндрю Путнэм. – А если вы приобретаете машину для ЦОД, она, как правило, остается там надолго».

Дополнительная гибкость очень значима для ускорения программных алгоритмов (в частности поиска), которые постоянно адаптируются и совершенствуются. Со временем ускоритель с фиксированным набором функций становится все менее и менее эффективным, продолжая занимать ценное пространство и потреблять электроэнергию.

По итогам испытаний команда Путнэма решила отказаться от специализированной платы, в которой использовалось шесть микросхем Xilinx, крупнейшего производителя FPGA. Эти платы заметно усложняли конструкцию серверов, становились дополнительным источником ошибок и выделяли слишком много тепла, что не могло не беспокоить администраторов ЦОД, поддерживавших функционирование Bing и других облачных сервисов Microsoft. Зато плата Catapult, на которой размещались микросхема Altera Stratix V G5 D5, 8 Гбайт оперативной памяти, 32 Гбайт флэш-памяти и восемь разъемов PCI 3, проявила себя самым лучшим образом.

Она прекрасно умещалась в серверах Microsoft Open Compute, чья конструкция стала популярной благодаря Facebook и не требовала специальных доработок со стороны производителей готового оборудования (HP или Dell). В серверах Microsoft установлены два восьмиядерных процессора Xeon с тактовой частотой 2,1 ГГц, 64 Гбайт оперативной памяти, четыре жестких диска объемом 2 Тбайт и два твердотельных накопителя емкостью 512 Гбайт. В половине стойки умещается 48 таких серверов, и в каждый была установлена плата FPGA. Посредством кабелей платы объединили в матрицу 6x8, имеющую тороидальную топологию.

В производственных испытаниях было задействовано 1632 сервера ЦОД. Выяснилось, что платы FPGA ускоряют поиск документов, отвечающих параметрам, задаваемым пользователями. Скорость поисковых операций выросла в два раза, а время задержки сократилось на 29%. Достигнутая экономия позволила Microsoft наполовину уменьшить число требуемых серверов.

Результаты испытаний оказались настолько успешными, что в 2015 году планируется оснастить новыми платами все серверы Bing. Соответственно возникает вопрос, где еще технология FPGA могла бы найти применение?

Компания Baidu, которой принадлежат десятки тысяч серверов в Китае, применяет микросхемы FPGA для ускорения работы нейронных сетей и реализации самых разных алгоритмов — от традиционного поиска до распознавания речи и поиска и распознавания изображений. Плату FPGA Xilinx K7 480t-2l, используемую Baidu, можно устанавливать в любые типы серверов высотой 1U или 2U. Испытания при различной рабочей нагрузке показали, что платы FPGA в несколько раз эффективнее центральных и графических процессоров.

Улучшение качества поисковых операций Bing и Baidu ощутят на себе все пользователи без исключения. Повышение эффективности и производительности поисковых алгоритмов, несомненно, обрадует каждого.