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   人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。

现场可编程门阵列 (FPGA) 解决了 GPU 在运行深度学习模型时面临的许多问题

        在过去的十年里，人工智能的再一次兴起使显卡行业受益匪浅。英伟达 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股价也大幅上涨，因为事实表明，它们的 GPU 在训练和运行 深度学习模型 方面效果明显。实际上，英伟达也已经对自己的业务进行了转型，之前它是一家纯粹做 GPU 和游戏的公司，现在除了作为一家云 GPU 服务提供商外，英伟达还成立了专业的人工智能研究实验室。

        不过，机器学习软件公司 Mipsology 的首席执行官兼联合创始人卢多维奇•拉祖尔 (Ludovic Larzul) 表示，GPU 还存在着一些缺陷，这使其在 AI 应用中面临着一些挑战。

        Larzul 表示，想要解决这些问题的解决方案便是实现现场可编程门阵列 (FPGA)，这也是他们公司的研究领域。FPGA 是一种处理器，可以在制造后定制，这使得它比一般处理器更高效。但是，很难对 FPGA 进行编程，Larzul 希望通过自己公司开发的新平台解决这个问题。

        专业的人工智能硬件已经成为了一个独立的产业，但对于什么是深度学习算法的最佳基础设施，人们仍然没有定论。如果 Mipsology 成功完成了研究实验，许多正受 GPU 折磨的 AI 开发者将从中受益。

GPU 深度学习面临的挑战

        三维图形是 GPU 拥有如此大的内存和计算能力的根本原因，它与 深度神经网络 有一个共同之处：都需要进行大量矩阵运算。

        显卡可以并行执行矩阵运算，极大地加快计算速度。图形处理器可以把训练神经网络的时间从几天、几周缩短到几小时、几分钟。

        随着图形硬件公司供货的不断增加，GPU 在深度学习中的市场需求还催生了大量公共云服务，这些服务为深度学习项目提供强大的 GPU 虚拟机。

        但是显卡也受硬件和环境的限制。Larzul 解释说：“神经网络训练通常是在一个确定的环境中进行的，运行神经网络的系统会在部署中遇到各种限制——这可能会对 GPU 的实际使用造成压力。”

        GPU 需要大量的电力，会产生大量的热量，并需要使用风扇冷却。当你在台式工作站、笔记本电脑或机架式服务器上训练神经网络时，这不是什么大问题。但是，许多部署深度学习模型的环境对 GPU 并不友好，比如自动驾驶汽车、工厂、机器人和许多智慧城市环境，在这些环境中硬件必须忍受热、灰尘、湿度、运动和电力限制等环境因素。

Larzul 说：“在一些关键的应用场景中，比如智慧城市的视频监控，要求硬件暴露在对 GPU 有不利影响的环境因素 (比如太阳) 下。“ GPU 受晶体管技术的限制，导致它们在高温下运行时需要及时冷却，而这并不总是可以实现的。要做到这点需要更多的电力、维护成本等。”

        使用寿命也是一个问题。一般来说，GPU 的使用 寿命约为 2-5 年，这对那些每隔几年就换一次电脑的玩家来说不是什么大问题。但在其他领域，如汽车行业，需要硬件有更高的耐用性，这就带来了问题。特别是过多的暴露在恶劣的环境中，再加上高强度的使用，GPU 的使用寿命将会更短。

        Larzul 说：“从商业可行性方面考虑，自动驾驶汽车等应用可能需要多达 7-10 个 GPU（其中大多数会在不到四年的时间内失效），对于大多数购车者来说，智能或自动驾驶汽车的成本将变得不切实际。”

        机器人、医疗保健和安全系统等其他行业也面临着类似的挑战。

        FPGA 是可定制的硬件设备，可对其组件进行调节，因此可以针对特定类型的架构 (如 卷积神经网络) 进行优化。其可定制性特征降低了对电力的需求，并在运算速度和吞吐量方面提供了更高的性能。它们的使用寿命也更长，大约是 GPU 的 2-5 倍，并且对恶劣环境和其它特殊环境因素有更强的适应性。

        有一些公司已经在他们的人工智能产品中使用了 FPGA。微软 就是其中一家，它将基于 FPGA 的机器学习技术作为其 Azure 云服务产品的一部分来提供。

        不过 FPGA 的缺陷是难于编程。配置 FPGA 需要具备硬件描述语言 (如 Verilog 或 VHDL) 的知识和专业技能。机器学习程序是用 Python 或 C 等高级语言编写的，将其逻辑转换为 FPGA 指令非常困难。在 FPGA 上运行 TensorFlow、PyTorch、Caffe 和其他框架建模的神经网络通常需要消耗大量的人力时间和精力。

        “要对 FPGA 进行编程，你需要组建一支懂得如何开发 FPGA 的硬件工程师团队，并聘请一位了解神经网络的优秀架构师，花费几年时间去开发一个硬件模型，最终编译运行在 FPGA 上，与此同时你还需要处理 FPGA 使用效率和使用频率的问题。“Larzul 说。此外你还需要具备广泛的数学技能，以较低的精度准确地计算模型，并需要一个软件团队将 AI 框架模型映射到硬件架构。

        Larzul 的公司 Mipsology 希望通过 Zebra 来弥合这一差距。Zebra 是一种软件平台，开发者可以轻松地将深度学习代码移植到 FPGA 硬件上。

        Larzul 说：“我们提供了一个软件抽象层，它隐藏了通常需要高级 FPGA 专业知识的复杂性。”“只需加载 Zebra，输入一个 Linux 命令，Zebra 就可以工作了——它不需要编译，不需要对神经网络进行任何更改，也不需要学习任何新工具。不过你可以保留你的 GPU 用于训练。”

Zebra 提供了将深度学习代码转换为 FPGA 硬件指令的抽象层

        Mipsology 的 Zebra 平台是开发者探索在 AI 项目中使用 FPGA 的 众多方案之一。Xilinx 是 FPGA 领域的领导者，已经开发了 Zebra 并将其集成到了电路板中。其他公司，如谷歌和特斯拉，也正积极的为其开发专用的 AI 硬件，用于自己的云产品和边缘计算产品环境中。

        神经形态芯片 方面也有着一些发展，这是一种专门为神经网络设计的计算机架构。英特尔在神经形态计算领域处于领先地位，已经开发了几种模型架构，不过该领域仍处于早期发展阶段。

还有专门用于特定应用的集成电路 (ASIC)，即专为某一特定人工智能需求制造的芯片。但 ASIC 缺乏 FPGA 的灵活性，无法重新编程。

        Larzul 最后说，“我们决定专注于软件业务，探索研究提升神经网络性能和降低延迟的方案。Zebra 运行在 FPGA 上，因此无需更换硬件就可以支持 AI 推理。FPGA 固件的每次刷新都能给我们带来更高的性能提升，这得益于其高效性和较短的开发周期。另外，FPGA 的可选择方案很多，具有很好的市场适应性。”