Відео: 🏃💨 Subway Surfers - Official Launch Trailer (Листопад 2024)
Однією з найцікавіших тенденцій, яку я бачив у серверних обчисленнях, є відхід від стандартних процесорів та до більш детальної обробки графічних мікросхем (GPU) та налаштованих процесорів, відомих як польові програмовані масиви воріт (FPGA). Це явище часто називають гетерогенними обчисленнями.
Концепція тут не нова - GPU та інші прискорювачі роками все частіше зустрічаються у високопродуктивних обчисленнях (HPC) або суперкомп'ютерах. Але останнім часом ми чуємо більше про те, як Intel налаштовувала деякі пакети чіпів сервера для включення FPGA на додаток до традиційного процесора, орієнтованого головним чином на великі високопоставлені постачальники хмарних обчислень, які мають конкретні алгоритми, які можуть працювати як апаратні інструкції на FPGA. Це має бути набагато швидше, ніж їх виконання як програмного забезпечення на більш загальних інструкціях процесора.
Це було ключовим рушієм недавнього плану Intel придбати виробник FPGA Altera. Генеральний директор Intel Брайан Крзаніч заявив, що очікує, що до кінця десятиліття до 30 відсотків хмарних навантажень матиме якесь прискорення FPGA. Microsoft уже використовує FPGA Altera для живлення багатьох своїх хмарних сервісів, таких як пошук Bing.
У більшості компаній, що використовують FPGA, або для цього питання GPU, є одна велика перешкода у більш типових випадках корпоративних обчислень: змусити програмне забезпечення одночасно працювати на цих чіпах поряд із процесором просто важко. (Для корпоративних навантажень і навіть HPC вам завжди знадобляться деякі процесори; в інших видах програм, таких як мережеві роботи, апаратні компанії можуть просто використовувати FPGA.) Для обчислень GPU ми бачили такі речі, як CUDA Nvidia та Khronos Стандарт OpenCL групи, який полегшує справи, і ми, звичайно, бачили, що багато алгоритмів HPC та машинного навчання використовують графічні процесори. Зараз виробники FPGA, такі як Altera, також підтримують OpenCL, але в більш загальному випадку корпоративних обчислень це виявляється занадто складно.
Останнім часом я спілкувався з парою компаній, які сподіваються зробити це простіше.
Bitfusion - це запуск, який я вперше побачив у TechCrunch Disrupt; його технологія спрямована на те, щоб ви могли перенести додаток з процесора до GPU або FPGA, не переписуючи його для кожної платформи. Як пояснив генеральний директор Subbu Rama, пакет тепер працює, шукаючи загальні бібліотеки з відкритим кодом, які використовуються розробниками програмного забезпечення, і замінюючи функції в них функціями, які можуть скористатися GPU або FPGA. Як він пояснив, великі компанії, можливо, зможуть переписати свій код, але компанії середнього ринку не можуть. До заявок належать наукові обчислення, фінансові програми, такі як аналіз ризиків і високочастотна торгівля, та аналітика даних, наприклад робота з датчиками нафти та газу.
Врешті-решт, він сказав, що це може працювати з будь-якою мовою, яка називає такі бібліотеки. Він зазначив, що заміна бібліотек може бути не настільки ефективною, як написання спеціального коду для FPGA або GPU, але це набагато простіше.
Bitfusion планує пропонувати свою продукцію в трьох різних моделях - як чисте програмне забезпечення для компаній, які вже мають свої прискорювачі; попередньо встановлений на приладах; або для додатків, розгорнутих у хмарі, через партнерство з Rackspace. Спочатку для цього використовуються FPGA Altera, хоча компанія каже, що вона може працювати і з іншими процесорами. Рама каже, що початкові замовники користуються цим зараз, причому доступність населення планується в найближчі пару місяців.
SRC застосовує дещо інший підхід. Він створює "настроювані сервери" для державних установ з 1999 року і зараз приймає рішення, спрямоване на гіпермасштабні центри обробки даних та веб-операції. Називається сервером Saturn 1, це картридж, який підключається до шасі Moonshot HP, і SRC стверджує, що він може забезпечити продуктивність комп'ютера, яка, як правило, в 100 разів швидша, ніж у традиційних мікропроцесорних конструкцій. (Компанія також продає більш великі системи, встановлені на стелажних і повнорозмірних системах, як правило, для великих клієнтів.)
Від цього залежить спеціальний компілятор, відомий як Carte, який перетворює код у кремнієву конструкцію, яка може працювати на архітектурі FPGA, повідомляє генеральний директор Джон Хуппентал. Він сказав мені, що SRC витрачав роки на створення компілятора, спочатку для ділових клієнтів, оскільки фірма була заснована піонером суперкомп'ютерів Сеймуром Крей та Джимом Гузі у 90-х. За його словами, одна з різниць у підході SRC полягає в тому, що Carte не призначений для загальних систем, а скоріше пов'язаний з архітектурою SRC, що дає їй більше продуктивності та послідовності. Saturn 1 використовує два FPGA Altera - той, який працює з кодом користувача; інший, що забезпечує швидку роботу системи разом з одним процесором Intel. В даний час, додав він, компанія нараховує 12-е покоління перенастроюваних процесорів.
Це більш дороге рішення, спрямоване здебільшого на досить великі обчислювальні центри, але воно все ще доступніше, ніж попередні підходи.
Ідея використовувати FPGA або перенастроювані процесори для більш основних завдань не нова. Однак пройшло багато часу, щоб це стало навіть можливістю для більш традиційних клієнтів за межами дизайнерів обладнання або військових застосувань. Ці нові підходи можуть передбачити початок використання цієї технології більш часто використовуваним, але лише в тому випадку, якщо поліпшення ціни та продуктивності дійсно співпадають із заявами постачальників і технологія стає легшою у використанні. Нові підходи - це крок у цьому напрямку.
