雲端服務幾乎改變了每一種業務;通常這種趨勢迫使硬體供應商去用一種「服務」模式來供應產品(以大幅降低的速度),而不是把有形的產品賣給客戶。「車輛即服務」(Car-as-a-service,Caas)就是一個例子,所衍生的「車輛使用里程」(miles used per vehicle)從根本上改變了車商以單位銷售量為基礎的業務模式,對整個汽車產業來說是威脅、也是不可錯過的商機。

而晶片產業有可能成為下一個經歷如此變化的領域──「FPGA即服務」(FPGA as a service)正成為資料中心新興的雲端應用並準備起飛…針對此趨勢,英特爾(Intel)與賽靈思(Xilinx)等FPGA供應商將如何因應?

就在不久前,英特爾宣佈其FPGA啟動了阿里雲(Alibaba Cloud)的「加速器即服務」(Acceleration-as-a-Service);在此同時,從PLDA Group獨立的一家公司Accelize也準備在雲端提供「FPGA加速器即服務」(FPGA-acceleration-as-a-service),號稱這種概念將有助於亞馬遜(Amazon)或阿里巴巴等雲端服務供應商利用FPGA增加運算執行個體(compute instances),根據使用者的特殊應用提供客製化硬體加速器。

具體而言,Accerlize表示搭配英特爾搭配FPGA的Xeon處理器加速器堆疊(Acceleration Stack),還有可程式化加速卡(Intel PAC)──採用Arria 10 GX FPGA──將會整合到Accelize解決方案中,為企業或是在雲端提供易於使用的FPGA加速器功能開發體驗。

產業分析師認為「FPGA即服務」這個市場對於亞馬遜、阿里巴巴、百度(Baidu)與微軟(Microsoft)等大型資料中心業者來說仍在初期發展階段,而英特爾正試圖追上賽靈思的腳步。

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使用者需要的編程模式
(來源:Accelize)

Accelize市場行銷與策略聯盟總監Stephane Monboisset接受EE Times採訪時,提及他看到目前市面上提供之雲端服務不符合使用者實際需要的情況;雲端服務供應商可能會在資料中心提供「FPGA即服務」,但是使用者真正需要的是「加速器即服務」。

他指出,FPGA並非因為易於編程而廣為人知,通常使用者知道自己領域的應用,但沒有FPGA專長;所以使用者要去哪裡求助、尋找知道「加速器」相關知識的開發者?此外,為了要在雲端實現FPGA加速器,使用者不只需要一個而是一串IP。

如Monboisset所言,「支援各種設計的功能區塊」,是執行特定功能必備的,那些功能IP包括HEVC、HDR、AES、CNN…等等,而雲端服務供應商要如何為雲端的FPGA加速器取得那些IP?Monboisset認為IP採購會是一個大問題;還有,假設加速器開發者了解FPGA編程,他們可能會發現有幾個IP是他們需要的,如何去收集一整套IP也是個問題。

簡而言之,Monboisset認為IP業務與雲端業務就是不搭,IP供應商會偏好傳統的一次性成本模式,可以先收到一筆錢,但雲端業務模式是建立在「計次收費」(pay-per-use)、「計時收費」的基礎上,很難說服那些習慣先收到一筆45萬美元的IP供應商接受這種業務模式。

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「FPGA即服務」業務模式的挑戰
(來源:Accelize)

Accelize號稱自家專長是可以提供一種軟體定義開發平台(名為Quick Play),以及一種安全的計次收費機制(Quick Store),還有一個不斷擴展的生態系統(Quick Alliance)。

「FPGA即服務」市場有多大?

在被問到目前「FPGA即服務」市場規模時,市場研究機構Moor Insights & Strategy的高性能運算(HPC)暨機器學習技術資深分析師Karl Freund表示:「現在還很小,大概最多只有幾百萬美元;」微軟是資料中心加速器的最大FPGA使用者,但還沒有開始將之做為服務來銷售,預測在視訊、基因體研究,以及機器學習等應用帶動下,該類服務一年可望成長五倍。

另一家研究機構451 Research的共同創辦人暨基礎建設副總裁John Abbott也同意,「FPGA即服務」仍然是很小的市場;他解釋,亞馬遜在去年11月發表了開發者預覽版的F1運算執行個體,但只能提供像是VHDL、Verilog等低階工具:「這是鎖定尋找消耗FPGA基礎建設替代方案之現有賽靈思FPGA客戶的服務。」

而除了Accelize,還有一些公司也想到了類似的業務模式。例如Abbott觀察到,亞馬遜一開始利用專家合作夥伴如Ryft (分析與搜尋工具供應商),以及垂直市場供應商如基因體資料分析平台開發商Edico Genome來吸引使用者;還有Reconfigure.io支援利用Go語言的FPGA編程服務,NGCodec則提供視訊編碼服務:「這類合作夥伴提供了在F1運算執行個體上運作的軟體層,所以客戶不需要具備特殊專長。」

Abbott指出,在發表F1之後的六個月,亞馬遜聲稱收到了2,000個使用請求,並已經提供超過200套硬體開發工具(還有F1運算執行個體)給開發者;於是亞馬遜在今年4月將F1開放給一般用戶,並從那時候起表示該公司將第三方FPGA運算執行個體包含於Amazon Machine Images中,透過AWS Markerplace銷售,為FPGA的IP開發者提供一個新通路。

賽靈思與英特爾競相投入

而顯然FPGA供應商都對於「FPGA即服務」躍躍欲試;Accelize的Monboisset表示,該公司的服務同時支援賽靈思與英特爾的方案。Moor Insights & Strategy的Freund則表示,賽靈思的方案已經出貨給亞馬遜、阿里巴巴與百度等雲端服務供應商,英特爾的腳步稍慢了些,有部份原因是其14奈米產品落後賽靈思。

不過Freund指出:「英特爾似乎試圖趕上腳步,我預期他們將會相當積極爭取新的雲端設計案。」451 Research的Abbott則表示:「今年8月微軟發表了Brainwave平台,是採用英特爾的Stratix系列FPGA支援低延遲的雲端深度學習,該公司還未提供該服務給Azure客戶,但未來打算這麼做。」

Abbott表示:「現在還很難預測這塊FPGA市場有多大,但英特爾認為到2020年,有三分之一的雲端供應商將會採用FPGA伺服器節點與CPU結合使用;」而比較FPGA與GPU在雲端加速器的應用,GPU到目前為止還是領先者,這是因為GPU已經建立了生態系統,並擁有更廣泛的高階開發工具。

而Abbott認為部份加速器框架適合採用FPGA:「就像GPU一樣,我們預期會有一些規模較小、更專精化的服務供應商會在接下來幾年進入這個市場,鎖定某個垂直市場。」

 
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編譯:Judith Cheng