物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)FPGA在邊緣設備上的發(fā)展

作者 / 周萬(wàn)木 IHS Markit工業(yè)自動(dòng)化組高級分析師(上海 200122)

周萬(wàn)木，碩士，研究方向包括工業(yè)自動(dòng)化、電機和驅動(dòng)、運動(dòng)控制、新能源汽車(chē)、工業(yè)電子等。

摘要：本文介紹了“云管端”的FPGA應用，分析了FPGA廠(chǎng)商在其中扮演的角色。

　　隨著(zhù)大數據和云計算的落地，FPGA(現場(chǎng)可編程邏輯器件)在數據中心，基站等IT通信設備上正成為主流，風(fēng)起云涌的人工智能更加速了FPGA在超級數據中心中的應用，而即將到來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)也將推動(dòng)

　　FPGA的應用進(jìn)一步擴展到消費電子、汽車(chē)電子、工業(yè)控制、測試測量等領(lǐng)域， 不僅僅發(fā)生在對計算要求高的云端，而且還會(huì )出現在數量更加龐大的物聯(lián)網(wǎng)邊緣端。

1 “云管端”

　　2010年華為首先提出“云管端”概念，目前“云管端”概念已經(jīng)延伸到其他行業(yè)。

　　“云(Cloud)”既可以指為用戶(hù)提供云計算和大數據等云服務(wù)的集合， 也可以是一種數據匯聚和計算處理的模式， 還可以指設備的云化、電信業(yè)務(wù)的云化、電信業(yè)自身IT設施的云改造等。當然， 我們也可以簡(jiǎn)單理解為數據中心;

　　“管(Channel)”是指管道，鏈接“云”和“端”之間的設備和服務(wù)都可統稱(chēng)為管道，提供信息傳輸能力， 包括交換機、路由器、無(wú)線(xiàn)基站、有線(xiàn)接入等設備和服務(wù);

　　“端(Device)”比較容易理解，是指智能設備終端(手機、數據卡、平板電腦、機器人、工業(yè)設備等能上網(wǎng)的終端設備)， 主要包括物理終端、操作系統軟件和人機界面接口等。

2 云計算、霧計算和邊緣計算

　　“云管端”可以大致對應云計算、霧計算和邊緣計算, 區別在于計算能力、功能模塊、位置節點(diǎn)和應用場(chǎng)景的不同。

2.1 云計算

　　云計算包括公有云和私有云，有IaaS、PaaS和SaaS的云服務(wù)，可以進(jìn)行大數據處理、云計算，實(shí)現云端的人工智能等。因為有大型的數據中心，云計算能提供的計算和存儲能力最強。例如亞馬遜、騰訊、阿里、百度等云服務(wù)廠(chǎng)商異地部署數據中心，以提供云計算服務(wù)，一個(gè)地方數據中心發(fā)生故障，另一個(gè)地方數據中心仍能保持正常，從而保證業(yè)務(wù)不掉線(xiàn)。

2.2 霧計算

　　霧比云更貼近地面，距離用戶(hù)更近，作為云數據中心和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備/傳感器之間的中間層。 霧計算主要由邊緣網(wǎng)絡(luò )設備，例如路由器、網(wǎng)關(guān)、機頂盒、代理服務(wù)器、基站等構成。這些組件可以提供不同的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò )功能，并支持服務(wù)應用的執行。霧計算促進(jìn)了位置感知、移動(dòng)性支持、實(shí)時(shí)交互、可擴展性和可互操作性。

2.3 邊緣計算

　　顧名思義是指處于網(wǎng)絡(luò )邊緣，更靠近用戶(hù)，更靠近數據發(fā)生的物聯(lián)網(wǎng)終端設備和傳感器。邊緣計算中，有數十億計的物聯(lián)網(wǎng)設備和傳感器的數據存儲和處理(如圖1)，具有多樣化、低延時(shí)、快速響應、功耗低、永遠在線(xiàn)和實(shí)時(shí)喚醒等功能。

3 云管端的FPGA應用

3.1 “云”上的FPGA應用

　　云端的FPGA的主要功能是計算。用于數據中心、人工智能、機器學(xué)習、云計算和工業(yè)云平臺。云端的FPGA應用屬于高端高利潤市場(chǎng)，主要由賽靈思和Intel PSG部門(mén)(注：Intel收購的Altera公司)把持，其他廠(chǎng)商很難進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng)。

　　云端的人工智能最近非常熱門(mén)，主要包括“離線(xiàn)訓練”和“在線(xiàn)判斷和服務(wù)”兩種方式。離線(xiàn)訓練是指利用海量數據輸入，通過(guò)合適的訓練方法，實(shí)現和驗證人工智能算法模型。而在線(xiàn)判斷和服務(wù)是指利用訓練出來(lái)的算法模型做出判斷，在線(xiàn)響應用戶(hù)的請求。

　　GPU有很好的計算能力, 目前主要用在離線(xiàn)訓練上，而在在線(xiàn)判斷和服務(wù)方面，FPGA的能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/價(jià)格)都比GPU更好。在云端數據中心領(lǐng)域，采用FPGA的服務(wù)器應用越來(lái)越多。亞馬遜Web Services和百度大腦都在采用賽靈思和Intel PSG的FPGA支持云服務(wù)，作為在線(xiàn)判斷和服務(wù)的人工智能專(zhuān)用芯片。 百度的AI Silicon FPGA集群擁有數十萬(wàn)臺服務(wù)器，已經(jīng)部署成為國內最大的GPU/FPGA集群，采用先進(jìn)的集群操作系統來(lái)統一管理，成為國內率先推出可用的FPGA云服務(wù)的廠(chǎng)商。

3.2 “管”中的FPGA應用

　　通信行業(yè)的管道(基站、基站控制、承載、傳輸等)大量使用FPGA。通信行業(yè)是需要實(shí)際功能測試和現場(chǎng)測試來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品迭代設計的， 不能等到標準成熟才做芯片和產(chǎn)品。 所以各設備廠(chǎng)家為了縮短上市時(shí)間，搶占技術(shù)先機，會(huì )在標準還未凍結之前就推出原型樣機，甚至小批量產(chǎn)品。所以FPGA成為通信廠(chǎng)商們的不二選擇，一邊討論協(xié)議，一邊用FPGA開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，在客戶(hù)那里一邊測試，一邊修改版本。

　　通信行業(yè)下一個(gè)增長(cháng)的大潮應該是5G和物聯(lián)網(wǎng)，3GPP第一個(gè)5G標準今年12月初凍結，預計將于2020年開(kāi)始部署，并在2023年達到頂峰。而即將到來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，NB-IoT等物聯(lián)網(wǎng)標準也在不斷演進(jìn)，協(xié)議不斷更新，快速的發(fā)展變化推動(dòng)了FPGA在5G和物聯(lián)網(wǎng)的應用。

　　在整個(gè)通信管道中，越靠近終端側，設備的數量越多，用的FPGA量也越多，而越靠近核心網(wǎng)側，用的FPGA數量越少，但價(jià)格更貴。在協(xié)議完全凍結后，各設備廠(chǎng)家會(huì )逐步以ASIC來(lái)替代之前的FPGA，因此FPGA在通信領(lǐng)域主要在初、中期應用比例高，后期可能會(huì )被ASIC替代，只留下一些接口類(lèi)的FPGA。在通信管道領(lǐng)域，主要是賽靈思和Intel PSG之間的競爭，別的廠(chǎng)商很難進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng)。

3.3 “端“里的FPGA應用

　　FPGA目前在智能終端設備上已經(jīng)開(kāi)始廣泛應用，如無(wú)人駕駛汽車(chē)、機器人、安防監控、電子半導體測試設備、醫療設備、工廠(chǎng)自動(dòng)化設備、軍用設備、消費電子產(chǎn)品、物流運輸、AR/VR和游戲設備等。FPGA在這些終端設備中的應用主要考慮能耗效率(性能/能耗)和成本效率(性能/價(jià)格)，而在消費電子行業(yè)中，這種對功耗和性?xún)r(jià)比的追求更是達到了極致。

　　FPGA在智能終端的應用主要包括三方面：互聯(lián)(感知周?chē)氖澜?，與外界建立連接)、計算(對收集到的數據和信息進(jìn)行處理和判斷，通過(guò)人工智能和機器學(xué)習等建立對外界的認知)和控制(智能地響應外部請求，做出相應的動(dòng)作和反饋)。

4 計算、互聯(lián)、控制

4.1 計算

　　實(shí)時(shí)性要求高的應用場(chǎng)景需要終端具備較強的計算能力，例如無(wú)人機的避障算法，無(wú)人駕駛的環(huán)境感知，ADAS系統中圖像識別算法， 工業(yè)機器人的機器視覺(jué)檢測，自動(dòng)倉庫的物料搬運......如果在這些應用場(chǎng)景中將收集到的數據和信息都上傳到云端再進(jìn)行計算，數據網(wǎng)絡(luò )傳輸會(huì )產(chǎn)生延遲，而嚴重的延遲有可能對這些實(shí)時(shí)系統造成非常嚴重的后果。

　　在云端上一般用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算(CNN)做海量大數據分析， 而在邊緣端上其實(shí)不需要那么復雜，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化到8位、4位，甚至到1位這樣的二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。在邊緣端，使用小尺寸、低功耗、低延遲的FPGA非常關(guān)鍵，這些FPGA既可以做并行運算，也可以利用這些簡(jiǎn)化的二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在性?xún)r(jià)比高、功耗低的消費電子產(chǎn)品上實(shí)現人工智能算法。比如，萊迪思(Lattice)iCE40 UltraPlus就可以在邊緣端做二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，實(shí)現基本的人臉偵測等計算工作。

4.2 互聯(lián)

　　智能終端產(chǎn)品和工業(yè)產(chǎn)品的通信協(xié)議和接口種類(lèi)繁多，沒(méi)有統一標準，各家大公司和聯(lián)盟都在推廣自己的通訊協(xié)議，另外，一些通信協(xié)議也在不斷更新?lián)Q代。因此芯片間通信往往需要一些橋接(bridge)芯片。事實(shí)上，因為FPGA具有可配置性，業(yè)界普遍使用FPGA芯片作為接口或者芯片間通信的橋接。例如，Apple在iPhone7中集成了一小塊Lattice的FPGA芯片，據推測就是為了實(shí)現芯片間的通信中介和可配置互聯(lián)。

　　在未來(lái)的智能產(chǎn)品中，遠程升級是非常重要的功能，就像Apple手機在線(xiàn)遠程升級一樣，FPGA可隨意定制內部邏輯陣列，可以在用戶(hù)現場(chǎng)進(jìn)行即時(shí)編程，以修改內部的硬件邏輯，并且可通過(guò)因特網(wǎng)進(jìn)行遠程升級，從而實(shí)現邏輯功能的更新。

4.3 控制

　　FPGA在工廠(chǎng)自動(dòng)化領(lǐng)域的測試設備中應用非常廣泛^[1]，在這些測試設備中，很多功能和接口很可能是非標的，很難找到合適的ASIC芯片，這時(shí)FPGA就是很好的解決方案。另外，工業(yè)控制、工業(yè)機器人和物流倉儲這些領(lǐng)域的FPGA應用成長(cháng)也非?？?，這些領(lǐng)域不需要高端的FPGA，只要用一些入門(mén)級的FPGA就可以同時(shí)控制多個(gè)馬達，接收多個(gè)傳感器傳來(lái)的信息。

　　實(shí)時(shí)控制是FPGA的優(yōu)勢之一，在一些對時(shí)間延遲要求很高的場(chǎng)合中，可以用CPU + FPGA的方案用FPGA進(jìn)行硬件加速。BMS(電池管理系統)是整個(gè)電動(dòng)車(chē)的核心，低功耗的FPGA可以永遠在線(xiàn)，對動(dòng)力電池進(jìn)行在線(xiàn)檢測和實(shí)時(shí)監控，實(shí)時(shí)檢測動(dòng)力電池的電壓、電流、溫度信號，遇到過(guò)載等緊急情況，可以在很短時(shí)間里立刻斷電，不然電池就會(huì )發(fā)生爆炸。

5 主要的廠(chǎng)商

　　在FPGA市場(chǎng)上，賽靈思、Intel PSG、萊迪思等廠(chǎng)商都有各自的優(yōu)勢^[4]。賽靈思、Intel PSG偏重于云端和管道，萊迪思偏重于邊緣端。 讓我們來(lái)看看這三家公司股價(jià)表現。

　　賽靈思在云端和管道的業(yè)績(jì)一直不錯，所以股價(jià)一直穩定增長(cháng)，如圖2。

　　2015年業(yè)界對Intel 投入167億美元收購Altera的有效整合是有疑慮的，所以收購前后股價(jià)變化不大。2017年9月在深度學(xué)習領(lǐng)域，Intel 14 nm制程的Stratix 10 FPGA被微軟(Microsoft)采用為即時(shí)AI(real-time AI)云端平臺Project Brainwave的DPU，Intel和Altera的整合得到了認可，因此Intel的股價(jià)還不錯，如圖3。

　　萊迪思的股價(jià)一直不溫不火，可能是因為FPGA的主流高利潤市場(chǎng)依然在云端和管道，而這些市場(chǎng)被賽靈思和Intel PSG把持。邊緣上的FPGA運用仍處于發(fā)展階段，市場(chǎng)還不具備規模優(yōu)勢，消費電子客戶(hù)和工業(yè)客戶(hù)對價(jià)格的要求也比較高，邊緣端的FPGA市場(chǎng)利潤相對較低，如圖4。

　　實(shí)際上，邊緣端上的FPGA應用非常廣泛，橫跨汽車(chē)、消費電子、醫療、工業(yè)、軍事等多個(gè)行業(yè)，對FPGA的需求多種多樣，覆蓋高中低端。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算市場(chǎng)的分散性也可以從萊迪思的客戶(hù)分類(lèi)圖中可見(jiàn)一斑，如圖5。

　　賽靈思和Intel PSG的FPGA路數和萊迪思完全不同，產(chǎn)品市場(chǎng)定位，技術(shù)路線(xiàn)和商業(yè)模式?jīng)Q定了這兩家公司不太可能大規模進(jìn)入消費電子和工業(yè)等分散的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算市場(chǎng)，所以萊迪思在FPGA市場(chǎng)有其獨特性。雖然FPGA的應用從云計算轉移到邊緣計算還需時(shí)日，但一兩個(gè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的爆發(fā)就可能帶動(dòng)邊緣計算FPGA市場(chǎng)的增長(cháng)。

　　參考文獻：

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　　本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第1期第4頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。