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                專★用集成電路(ASIC)在支撐 IT 業的未來

                • 時間:2018-08-14 17:25:20
                • 發布:admin
                • 來源:本站


                  從皇冠体育々到機器學習,專〗用集成電路(ASIC)通過專門化來掀起數字化轉型的下一波浪潮。


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                  ASIC的全稱是專用集成電路。ASIC是為一種非常特定的用途而設計的矽芯片,旨在非常高效地執行一■種重復的功能;相比之下,通用芯片可以■執行各種各樣的功能,但是效率較∮低(比如GPU或CPU)。如今ASIC用於全球各地的私有數據中心、公共雲和聯網設備。


                  下面這幾個例子表明了今天ASIC在如≡何支撐IT業的未來:


                  1. 機器學習:谷歌的張量處理單元(TPU)是一種旨在運行關鍵深度學習算法的ASIC,作為TensorFlow機器學習框架的一部分。谷歌♂最初使用GPU和CPU來訓練機器學習模型,但此後開發了新一代TPU,旨在既訓練模型,又運行模型。TensorFlow是谷歌開發的開源機器學習庫,它在TPU上運行效果最好▂,但也可以在CPU和GPU上運行。


                  2. 皇冠体育:許多加密貨幣的本質是,區塊必須通過運行哈希算法來加以發現;發現的區塊越@多,發現區塊的難度會逐漸加大。難度日益增加導致計算能力方面出現了一場“軍備競賽”,常常導致ASIC完勝CPU和GPU。比如說,比特幣最初是在CPU和GPU上挖礦的,但是2013年左右,第一批比特幣ASIC生產出來,這種ASIC運行比特幣使用的SHA-256哈希算法的算法比通@ 用芯片快得多,而且更高效,因而使CPU和GPU不再適用於這個功能。如今,Bitmain是皇冠体育ASIC設計、生產和硬件部署這個領域的全球⌒ 領頭羊,2017年收入♀可能超過英偉達。市場變得異常火爆,連全球最大的芯片供應商三星也在生產專門用於加密貨幣挖礦的ASIC芯片。不過,Bitmain不僅設計和生產硬件。這家公司運營著世界上幾個最∮大的數據中心,它們都︻塞滿了自家的ASIC,該公司將ASIC賣給經銷商及其他礦工之前,使用這種硬件來挖礦加密貨幣。Bitmain現在將ASIC專業知識投入到皇冠比分网領域,準備進軍機器學習即服務(MLaaS)市場,與AWS和谷歌等巨頭的解決方案一較高下。


                  3. 物聯網“邊緣”設備:推動數字化革命的是嵌入到智能設備中的電路。物聯網設備本身常常使用定制的ASIC,以減少芯片上的物理空間,並且低能耗運行。此外,一些物聯網設備與AWS IoT Core、TensorFlow或谷歌雲等雲平臺相連接,這些平臺本身可以運行ASIC。這樣一來,物聯網設▲備使用ASIC收集來自傳感器的數據,將這些數據推送到基於雲的ASIC上運行的現有算法模型中,並將警報信息或其他結果從模型發回給最終用戶,或者只是饋送給模型,更準確地預測未來的結果。


                  4.多雲:企業IT支持從社交媒體、體育賽事到自動櫃員機(ATM)的▓各種應用,要全面地看待企業IT,將其視為一種多雲環境。今天的數字化企業依賴公共雲、私有雲和本地硬件的組合環境。作為↘這種環境的一部分,ASIC可以駐留在本地,也可以駐留在雲環境。ASIC已經通過MLaaS出現在多雲,許多企業早已在使用這項技術。


                  為什麽企業紛紛〓轉向ASIC?


                  由於眾多企業采用依賴ASIC的技術(比如機器學習和皇冠体育),ASIC帶來了諸多優點,包括速度快和能效高,這兩大優點都◢節省了運營成本(opex),而且常常有助於促進創新。


                  由於CPU和GPU在大規模環境下無法堪當重任,許多企業在招兵買馬,開發定↑制電路。正如微軟研究院新體驗和新技術(NExT)小組的傑出工程師道格?伯格(Doug Burger)向IDG解釋:“我認為就諸多應用而言,大規模處理方面的重大突破將來∩自非CPU技術。”ASIC及相關技術將取代CPU。


                  KnuEdge是♂一家生產軍用級語音識別和身份驗證技術的公司。這家公司發現自己使用通用硬件無法達到所需的性能後,成立了一支新的團∏隊,致力於研發ASIC。結果研發出了KNUPATH LambdaFabric處理器,專為快速、高效和準確的語音識別而設計。


                  為了更好◆地了解ASIC技術的價值,我們可以看◥一看加利福尼亞大學聖叠戈分校最近的一項研究(http://cseweb.ucsd.edu/~mbtaylor/papers/micro_asic_cloud.pdf)。研究發現,就深度學習、視頻轉碼和加密貨幣挖礦這些應用而言,ASIC雲的總∑體擁有成本(TCO)遠勝於GPU和CPU。研究報告聲稱:“ASIC雲在每秒運算次數(ops/s)的TCO方面勝過CPU雲,處理㊣ 比特幣、萊特幣√和視頻轉碼時分別高出6270倍、704倍和8695倍。ASIC雲在每秒運算次數的TCO方面勝過GPU雲,處理比特幣∩、萊特幣和深度學習時分別高出1057倍、155倍和199倍。”


                  開發或擁有ASIC硬件的風險


                  雖然ASIC很擅長某項任●務,但只是在那一個方面做得很好。萬一將來這一個用途過時,就會使購買或構建ASIC的企業面々臨風險。為了降低這個風險,一些公司將目光投向FPGA(現場可編程門陣列),FPGA類似ASIC,但可以定制――這意味著FPGA具有ASIC在效率方面的優點,又不被底層邏輯和☉功能綁住手腳。比如說,微軟的必應(Bing)進行了一項測試,將FPGA和ASIC部署在它的一個數據中心,以便提◥高這個搜索引擎的速度和效率。測試』取得了巨大成功,使用FPGA將吞吐量∴提高了2倍,顯著縮短了網絡延遲。微軟發現,在大規模環境下ASIC功耗更低,不過最終還是選↙擇了FPGA,因為以後可以靈活地重新編程,以便處理其他任務。


                  幸好,由於雲技術讓企業能夠在別人的機器上租用空間,所以沒必要為了資本開∩支而在ASIC和FPGA之間作一「選擇,也沒必要設立一個團隊,專門研發定制芯片解決方案。不過正如人們預料的那樣,完全依靠一家雲㊣ 提供商來獲取這種技術削弱了節省長期成本這個優點。眼下,如果公司希望涉足依賴ASIC的技術,最穩當的舉措就是從雲入手,在證明確實長期有效後,再考慮內部開發這種技術。


                  ASIC的未來在於多雲


                  ASIC在推動數字化轉型,開始在數據中心(無論是私有數據中心還是公共數據中心)發揮關鍵作用。如今對於精明的IT領導者來說,問題不在於要不要使用ASIC(或FPGA),而是怎樣才能最合理地☉將這種技術與』多雲環境中的傳統CPU和GPU整合起來,以及如何最有效地管理整個軟件開發和○生產部署生命周期的成本。


                  承擔技術過時之類的風險常常是在數字化經濟中顛覆現有格局的那些公司不得不面臨的負擔。開發定制ASIC芯片可能只適合依賴尖端技術的資【金充足的項目,可能也是數字化領導企業保持立於市場前▓沿的唯一選擇。

                 


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