[资料贡献]英特尔还没追上赛灵思，半路又杀出个“FPGA即服务” [复制链接]

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提示：会员销售的附件,下载积分 = 版块积分 + 销售积分只看楼主倒序阅读使用道具 0楼发表于: 2017-10-25

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“FPGA即服务”(FPGA as a service)正成为数据中心新兴的云端应用并准备起飞…针对此趋势，英特尔(Intel)与赛灵思(Xilinx)等FPGA供应商将如何因应？
云端服务几乎改变了每一种业务；通常这种趋势迫使硬件供应商去用一种“服务”模式来供应产品(以大幅降低的速度)，而不是把有形的产品卖给客户。“车辆即服务”(Car-as-a-service，Caas)就是一个例子，所衍生的“车辆使用里程”(miles used per vehicle)从根本上改变了车商以单位销售量为基础的业务模式，对整个汽车产业来说是威胁、也是不可错过的商机。
而芯片产业有可能成为下一个经历如此变化的领域──“FPGA即服务”(FPGA as a service)正成为数据中心新兴的云端应用并准备起飞…针对此趋势，英特尔(Intel)与赛灵思(Xilinx)等FPGA供应商将如何因应？
就在不久前，英特尔宣布其FPGA启动了阿里云(Alibaba Cloud)的“加速器即服务”(Acceleration-as-a-Service)；在此同时，从PLDA Group独立的一家公司Accelize也准备在云端提供“FPGA加速器即服务”(FPGA-acceleration-as-a-service)，号称这种概念将有助于亚马逊(Amazon)或阿里巴巴等云端服务供应商利用FPGA增加运算实例(compute instances)，根据使用者的特殊应用提供客制化硬件加速器。
具体而言，Accerlize表示搭配英特尔搭配FPGA的Xeon处理器加速器堆栈(Acceleration Stack)，还有可程序化加速卡(Intel PAC)──采用Arria 10 GX FPGA──将会整合到Accelize解决方案中，为企业或是在云端提供易于使用的FPGA加速器功能开发体验。
产业分析师认为“FPGA即服务”这个市场对于亚马逊、阿里巴巴、百度(Baidu)与微软(Microsoft)等大型数据中心业者来说仍在初期发展阶段，而英特尔正试图追上赛灵思的脚步。

用户需要的编程模式（来源：Accelize）
Accelize市场营销与策略联盟总监Stephane Monboisset接受EE Times采访时，提及他看到目前市面上提供之云端服务不符合使用者实际需要的情况；云端服务供应商可能会在数据中心提供“FPGA即服务”，但是使用者真正需要的是“加速器即服务”。
他指出，FPGA并非因为易于编程而广为人知，通常使用者知道自己领域的应用，但没有FPGA专长；所以用户要去哪里求助、寻找知道“加速器”相关知识的开发者？此外，为了要在云端实现FPGA加速器，用户不只需要一个而是一串IP。
如Monboisset所言，“支持各种设计的功能区块”，是执行特定功能必备的，那些功能IP包括HEVC、HDR、AES、CNN…等等，而云端服务供应商要如何为云端的FPGA加速器取得那些IP？Monboisset认为IP采购会是一个大问题；还有，假设加速器开发者了解FPGA编程，他们可能会发现有几个IP是他们需要的，如何去收集一整套IP也是个问题。
简而言之，Monboisset认为IP业务与云端业务就是不搭，IP供应商会偏好传统的一次性成本模式，可以先收到一笔钱，但云端业务模式是建立在“计次收费”(pay-per-use)、“计时收费”的基础上，很难说服那些习惯先收到一笔45万美元的IP供应商接受这种业务模式。

“FPGA即服务”业务模式的挑战（来源：Accelize）
Accelize号称自家专长是可以提供一种软件定义开发平台(名为Quick Play)，以及一种安全的计次收费机制(Quick Store)，还有一个不断扩展的生态系统(Quick Alliance)。
“FPGA即服务”市场有多大？
在被问到目前“FPGA即服务”市场规模时，市场研究机构Moor Insights & Strategy的高性能运算(HPC)暨机器学习技术资深分析师Karl Freund表示：“现在还很小，大概最多只有几百万美元；”微软是数据中心加速器的最大FPGA用户，但还没有开始将之做为服务来销售，预测在视频、基因体研究，以及机器学习等应用带动下，该类服务一年可望成长五倍。
另一家研究机构451 Research的共同创办人暨基础建设副总裁John Abbott也同意，“FPGA即服务”仍然是很小的市场；他解释，亚马逊在去年11月发布了开发者预览版的F1运算实例，但只能提供像是VHDL、Verilog等低阶工具：“这是锁定寻找消耗FPGA基础建设替代方案之现有赛灵思FPGA客户的服务。”
而除了Accelize，还有一些公司也想到了类似的业务模式。例如Abbott观察到，亚马逊一开始利用专家合作伙伴如Ryft (分析与搜寻工具供应商)，以及垂直市场供应商如基因体数据分析平台开发商Edico Genome来吸引使用者；还有Reconfigure.io支持利用Go语言的FPGA编程服务，NGCodec则提供视频编码服务：“这类合作伙伴提供了在F1运算实例上运作的软件层，所以客户不需要具备特殊专长。”
Abbott指出，在发表F1之后的六个月，亚马逊声称收到了2,000个使用请求，并已经提供超过200套硬件开发工具(还有F1运算实例)给开发者；于是亚马逊在今年4月将F1开放给一般用户，并从那时候起表示该公司将第三方FPGA运算实例包含于Amazon Machine Images中，透过AWS Markerplace销售，为FPGA的IP开发者提供一个新通路。
赛灵思与英特尔竞相投入
而显然FPGA供应商都对于“FPGA即服务”跃跃欲试；Accelize的Monboisset表示，该公司的服务同时支持赛灵思与英特尔的方案。Moor Insights & Strategy的Freund则表示，赛灵思的方案已经出货给亚马逊、阿里巴巴与百度等云端服务供应商，英特尔的脚步稍慢了些，有部份原因是其14纳米产品落后赛灵思。
不过Freund指出：“英特尔似乎试图赶上脚步，我预期他们将会相当积极争取新的云端设计案。”451 Research的Abbott则表示：“今年8月微软发表了Brainwave平台，是采用英特尔的Stratix系列FPGA支持低延迟的云端深度学习，该公司还未提供该服务给Azure客户，但未来打算这么做。”
Abbott表示：“现在还很难预测这块FPGA市场有多大，但英特尔认为到2020年，有三分之一的云端供应商将会采用FPGA服务器节点与CPU结合使用；”而比较FPGA与GPU在云端加速器的应用，GPU到目前为止还是领先者，这是因为GPU已经建立了生态系统，并拥有更广泛的高阶开发工具。
而Abbott认为部份加速器框架适合采用FPGA：“就像GPU一样，我们预期会有一些规模较小、更专精化的服务供应商会在接下来几年进入这个市场，锁定某个垂直市场。”
对Accelize这样一家想要在刚起步的“FPGA加速器即服务”市场抢攻一席之地的公司来说，与英特尔(Intel)的策略联盟是必须的；市场研究机构Moor Insights & Strategy的高性能运算(HPC)暨机器学习技术资深分析师Karl Freund表示，Accelize面临的挑战是“需要快速扩展全球版图，也许是透过更多的策略联盟，特别在亚洲与美国市场。”
另一家研究机构451 Research的共同创办人暨基础建设副总裁John Abbott则形容Accelize是在一个“鸡生蛋、蛋生鸡”的处境，需要让足够的IP进驻其云端市场，才能让其商机规模成长，并使其成为对更多开发者具吸引力的通路。
此外Freund认为，英特尔也会需要与Accelize的合作：“英特尔希望能超越因为亚马逊(Amazon)的AWS F1运算实例而领先市场的对手赛灵思(Xilinx)。”
Accelize市场营销与策略联盟总监Stephane Monboisset同意以上的看法，指出英特尔看到了与该公司合作的巨大商机与责任；他甚至预测，所谓的“云端FPGA”(FPGA-in-the-cloud)市场恐怕将一蹶不振，因为对于想在云端服务中寻找加速器的用户来说“几乎没内容”。
Monboisset表示，内行人都了解FPGA编程太复杂，现在并不是说服使用者“只要你动手，梦想就会成真”(if you build it, they will come)这种概念的好时机；“英特尔知道他们需要加快脚步，”Monboisset指出，相较于赛灵思，英特尔正要“更往前一步”，而该公司已经设计了一款采用英特尔方案的板卡并将之应用于云端加速器服务。

许多大型数据中心业者都已经推出采用FPGA方案的云端服务（来源：Accelize）
英特尔会想抢Accelize的生意吗？
451 Research的Abbott认为，Accelize与英特尔的结盟有助于建立一个强大的跨产业生态系统：“如果英特尔不想要这样，有可能会透过收购Accelize以避免市场竞争。”
那英特尔有可能也开始做Accelize正在做的生意吗？Moor Insights & Strategy的Freund并不认为这是一个实际的选项：“目前这个市场还很小，”其次如果英特尔认真想经营这种生意，可能也得支持赛灵思的方案，就像Accelize所做的：“英特尔不会想这么做，但是客户会希望有选择，而不是只有单一供应商。”
此外，如果英特尔想抢Accelize的生意，可能面临一个更大的问题──如Abbot表示：“英特尔会需要开放其工具给另一个加速器架构选项，包括来自Nvidia、ARM与AMD…等竞争对手的方案，该公司不太可能做出这种让步；举例来说，英特尔视FPGA为GPU的替代方案，但GPU在任何一种牵涉数据平行(data parallelism)的任务中都很强，不太可能被取代。”
Abbot的看法是，FPGA将“可能会在功能平行(functional parallelism，例如在相同处理器上执行的编码以及加密)，还有繁重的输入-输出任务如TCP卸除以及云端娱乐等方面的应用扩展市场版图。”

Accelize可提供的服务（来源：Accelize）
“芯片即服务”的未来趋势…
如果像是“FPGA即服务”这样的趋势继续发展下去，是否会有可能出现其他“芯片即服务”商业模式？又将为半导体业者带来什么样的变化？毕竟从销售实体产品转向销售“服务”的生意模式，已经改变了硬件世界。
Abbott认为：“芯片供应商需要支持异质运算(heterogeneous computing)架构以及软件层的新兴标准，打破采用上的障碍；现有生态系统伙伴必须要能进入更广泛的云端加速器市场，而不是只被锁在单一架构中。”此外他指出：“他们的芯片专属开发工具会需要能支持开放架构，才能保持关联度。”
那些重大变化是大多数芯片业者没有准备好因应的；Abbott还指出：“服务器制造商，包括所有白牌业者以及Dell、HPE等品牌厂，已经打造了专门为结合不同种类加速器所设计的新一代服务器。”
Freund则认为传统硬件供应商并不会参与云端布署，除了中国的联想(Lenovo)；但他很快补充指出：“注意某些应用可能会以即服务的形式在云端开发或测试。”