【51CTO.com快譯】兩年之前，英特爾曾斥資167億美元收購FPGA芯片制造商Altera公司。那么這筆巨額支出如今回報如何?芯片巨頭終于打算給出答案。

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現場可編程門陣列，簡稱FPGA，是一類可定制以執行特定功能的集成電路。不同于僅執行x86指令集的x86處理器，FPGA能夠實時重新編程以執行特定任務。因此前者被視為通用計算處理器，而后者則成為定制化處理器。

而Altera制定的策略非常有趣——實際上要與英特爾展開競爭。原本專門用于大規模浮點運算的英特爾至強Phi協處理器加英偉達或AMD GPU的組合，如今正面臨FPGA的挑戰。

與GPU類似，FPGA同樣擁有兩種使用方式：內聯與外載。內聯表示數據在交由FPGA進行處理前，首先通過CPU。而外載(也被稱為旁路讀出)意味著CPU被徹底排除在外，數據將直接由FPGA負責處理。

FPGA在處理特定任務時的表現優于至強Phi或GPU

如今，英特爾方面將Altera FPGA定義為協處理器，并承認將以某種方式與至強Phi展開競爭。但根據英特爾可編程解決方案部門軟件解決方案高級主管Bernhard Friebe所言，FPGA在面對特定任務時，表現優于Phi或GPU。

他指出，“FPGA的優勢在于，GPU適用于特定領域而非所有領域; 如果著眼于內聯與外載使用模式，那么GPU僅限于外載。因此，FPGA能夠覆蓋更為廣泛的應用領域。”

集成化解決方案以高帶寬將CPU與FPGA緊密耦合起來，而外部PCIe卡則非緊密耦合。Friebe表示，對于要求低延遲高帶寬應用而言，這樣的集成方案非

他指出，“集成與離散之間的主要區別，在于系統架構與數據移動方式。在數據中心環境下，用戶需要運行多種不同工作負載，而且當然不希望被綁死在特定應用身上。”

針對性程度越高，能夠從加速器擠出的性能余量就越大。Friebe指出，作為多功能加速器的FPGA將能夠在部分應用程序當中帶來出色的性能表現。FPGA的特性在于高度并行與可編程能力，可顯著加速并行化工作負載。此類負載具體包括數據分析、人工智能與機器學習、視頻轉碼、壓縮、安全、財務分析以及基因組學。

雙管齊下的FPGA策略

英特爾在FPGA方面采取雙管齊下的發展策略，即提供CPU-FPGA混合處理器——類似于在其桌面CPU之上集成GPU; 而Arria或Stratix品牌的FPGA設備則采用PCIe卡形式。

CPU-FPGA混合設備將基于Skylake CPU與Arria 10 FPGA，并將采用速度更快的UltraPath Interconnect(簡稱UPI)連接——即英特爾為QuickPath Interconnect(簡稱QPI)開發的繼承性方案。目前UPI的相關情況尚不清楚，只能確定其可實現每秒9.6 GT或者每秒10.4 GT數據傳輸速率，且由于支持每消息多請求而較QPI更為高效。

英特爾還提供一套完備的開發者工具集以及API，可確保利用同一套工具、加速器以及庫為集成化與離散型產品設計應用。其全部由OpenCL編寫而成——這是一種類似于C的語言。

Friebe指出，“其亮點在于標準化與開源特性。所有投入皆兼容新一代處理器，易于遷移并為FPGA開發者提供一套抽象方案以面向更為龐大的用戶群體。”

英特爾目前還公布了一款離散卡樣品，名為可編程加速卡(簡稱PAC)，其采用Arria 10 GX FPGA，且預計將于2018年上半年推出。同樣發布演示的還有一套在Skylake一代至強處理器上集成FPGA的至強可擴展平臺，其計劃于2018年下半年正式推出。

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