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Microsoft数据中心中的大规模可重配置计算

更新时间：2019-01-11 14:22:38 大小：6M 上传用户：z00查看TA发布的资源 标签：microsoft数据心中 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web服务的规模却在指数级增长。人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。FPGA (Field Programmable Gate Array)正是一种硬件可重构的体系结构，常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。

FPGA 为什么快？「都是同行衬托得好」。CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。FPGA之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。

冯氏结构中，由于执行单元（如 CPU核）可能执行任意指令，就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。由于指令流的控制逻辑复杂，不可能有太多条独立的指令流，因此GPU 使用 SIMD（单指令流多数据流）来让多个执行单元以同样的步调处理不同的数据，CPU 也支持 SIMD指令。而 FPGA 每个逻辑单元的功能在重编程（烧写）时就已经确定，不需要指令。


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HC26.12.520-Recon-Fabric-Pulnam-Microsoft-Catapult.pdf 6M

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