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　　替代CPU/GPU？ 探究FPGA是主持者獨(dú)享機(jī)器人晶片

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　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機(jī)器人行業(yè)典型研討會

　　【薩德基】最近他們看見一篇該文，說FPGA可能將會替代CPU和GPU成為今后機(jī)器人研發(fā)應(yīng)用領(lǐng)域的主要晶片。該文列舉了許多表單和實驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)，證明了在許多應(yīng)用領(lǐng)域 FPGA的操控性會極大優(yōu)于CPU。因此預(yù)言FPGA今后可能將會替代CPU和GPU現(xiàn)在的地位。但事實真的是這種嗎?要弄清楚那個問題，他們具體來說得對CPU 和FPGA都有足夠的了解。

FPGA那個詞可能將許多人都有所聽聞，特別是理科的同學(xué)們大多數(shù)應(yīng)該都自愿或被迫被那個詞朋友圈過。但要真追究起來FPGA究竟是個什么小東西。許多非相關(guān)專業(yè)的人單廂陷入一臉迷茫。不過說起開發(fā)板，可能將知道的人就許多了，有些人能以為FPGA就是開發(fā)板。但實際上FPGA指的只是開發(fā)板上面的那一小塊晶片而已(右圖黃圈處)，整座開發(fā)板的其余部件都是為的是協(xié)同它工作，讓它發(fā)揮出它的操控性而存有的。

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　　FPGA開發(fā)板，via (暫不可見)/youtube

可即使有心的同學(xué)曾經(jīng)搜到了這里，或許也想不通它和CPU究竟有什么區(qū)別，畢竟把它的位置換成CPU，整座開發(fā)板看起來就變?yōu)閹讐K普通的電腦主板了嘛，感覺簡直分分鐘接上硬盤和顯示器就能開始LOL了。確實，不管從外形上上看還是實際的功能上上看，F(xiàn)PGA和CPU都表現(xiàn)得太像了，但在這兩者相似的外表之下，其內(nèi)部內(nèi)部結(jié)構(gòu)其實有著根本性的差異，而這種差異也正是FPGA會被許多人認(rèn)為適合機(jī)器人開發(fā)的其原因，因為它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)下定決心了它在處置機(jī)器人須要的許多演算，特別是在機(jī)器感知這方面的處置時的速度會比CPU快許多，同時還能將耗電掌控在很低的水平。

　　CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

在講FPGA之前，他們先從大家比較熟悉的CPU的統(tǒng)計數(shù)據(jù)處置方式講起。具體來說須要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，處置他們命令的排序機(jī)組件本身是無法認(rèn)知他們的命令的，它們根本無法認(rèn)知作為組成CPU最基本的組件——晶體管能實現(xiàn)的兩種狀態(tài)：“開”和“關(guān)”的含義，對應(yīng)的就是1和0這兩個機(jī)器碼數(shù)字，這也是排序機(jī)的整座體系都基于十進(jìn)制建立的其原因。而為的是讓他們下達(dá)的各種各樣的命令變?yōu)镃PU能認(rèn)知的0和1，CPU須要兩個專門針對的TNUMBERx6i器來譯者他們的命令。那個過程分為兩步： “取指”(從兩個專門針對存放命令的緩存中將須要執(zhí)行的命令提取出來)和“TNUMBERx6i”(根據(jù)特定的規(guī)則將命令譯者成排序模塊能夠認(rèn)知的統(tǒng)計數(shù)據(jù))。CPU的結(jié)構(gòu)大概是這種的

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　　via wikipedia

其中的Control部分就是掌控取指、TNUMBERx6i等整座流程的部分，Cache是在高速的CPU與相對低速的緩存間為的是提高從緩存獲得命令的工作效率而設(shè)置的兩個臨時命令緩存，DRAM則是速度很慢的那一小部分命令緩存。能看見，真正的排序模塊ALU只占了CPU結(jié)構(gòu)中不大的一小部分。這種的設(shè)計是有其原因的。CPU存有的目的是作為通用型排序機(jī)的處置核心理念，注意“通用型”兩字詞，這意味著塊核心理念要具備處置各種各樣五花八門的命令明確要求的潛能，因此因為要處置來自多個設(shè)備的請求，它要擁有隨時中止目前的演算轉(zhuǎn)而進(jìn)行其他演算，圓滿完成后再從中斷點(diǎn)繼續(xù)當(dāng)前演算的潛能。把這些話看完你可能將都快睡著了，但在CPU內(nèi)這些都明確要求在一瞬間圓滿完成。所以CPU須要有比較復(fù)雜的邏輯掌控模塊和這套獨(dú)特的命令譯者結(jié)構(gòu)。這都是保證CPU能順利圓滿完成它的使命的要的小東西。能說，在排序工作效率和通用型性上CPU犧牲前者選擇了后者。

　　FPGA的結(jié)構(gòu)

　　而FPGA最早是從專用集成電路發(fā)展而來的半定制化的電子電路電路。從誕生的那一天起它的生父就下定決心了它不像CPU那樣能靈活的處置各種沒有見過的命令，而根本無法根據(jù)兩個固定的模式來處置輸入的統(tǒng)計數(shù)據(jù)然后輸出，F(xiàn)PGA的結(jié)構(gòu)是這種的。

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　　via CSDN

很簡單，絕大部分都是排序模塊(上圖中黃色部分其實就相當(dāng)于CPU結(jié)構(gòu)圖中綠色的部分)，但沒有掌控模塊并不代表FPGA就不會執(zhí)行命令了，事實上 FPGA里掌控模塊的角色就是由圖中的每個掌控模塊和模塊之間電子電路的邏輯連接線來圓滿完成的，通過FPGA編程，開發(fā)者能更改FPGA的每個模塊的演算邏輯和模塊之間的連接方式，從而使其達(dá)到和一般的運(yùn)行程序差不多的效果。它與CPU的不同，在于它無法應(yīng)對沒有被編程過的命令。編程方式一旦確定，F(xiàn)PGA 就根本無法根據(jù)被編程的處置邏輯和方式來處置特定的統(tǒng)計數(shù)據(jù)輸入。但這種的架構(gòu)換來的是FPGA內(nèi)部幾乎全是排序模塊，因此FPGA的實際演算潛能會比看起來強(qiáng)得多，特別是在運(yùn)行簡單但重復(fù)性高的任務(wù)的時候，由于簡單，因此很少的幾個邏輯模塊，甚至兩個就能獨(dú)立輸出那個演算的結(jié)果。而由于省去了CPU的取指和TNUMBERx6i兩個步驟，F(xiàn)PGA重復(fù)運(yùn)行相同代碼的工作效率得到了極大的提高。

有兩個比喻打得很恰當(dāng)，CPU就像大學(xué)里一位德高望重的老教授，積分微分啥單廂算，但畢竟它只有兩個人，當(dāng)排序任務(wù)太重的時候也會被累趴下，而FPGA這種的結(jié)構(gòu)，就像是整座小學(xué)里所有小學(xué)生組成的隊列，每個人都只會算簡單的加減乘除，但有些量大但不復(fù)雜的演算任務(wù)交給他們就是會比較快。

　　具體表現(xiàn)在操控性上，很明顯的一點(diǎn)就是一般的CPU根本無法同時處置4到8個命令，而不算太差的只要FPGA優(yōu)化得當(dāng)，能同時處置256個甚至更多的命令。其實GPU的設(shè)計思路同F(xiàn)PGA類似，都是為的是處置大量簡單重復(fù)的演算而出現(xiàn)的設(shè)備。但GPU的操控性強(qiáng)悍的同時耗能也很高，而FPGA因為編程和優(yōu)化都是直接在硬件層面進(jìn)行的，能耗會低許多。

　　機(jī)器開發(fā)中的排序

現(xiàn)在他們能敘述正題了。前文提到，F(xiàn)PGA在處置機(jī)器人須要的某些統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時候的優(yōu)勢會比CPU大許多。沒錯，就是感知排序。他們不須要懂得太多專業(yè)知識，只須要想象一下就能明白其中原理。就像該文中提到的那套主流的位置追蹤算法SIFT的例子：SIFT的主要工作步驟有三步：1：通過特定的算法找出圖片中的關(guān)鍵點(diǎn)，2：對關(guān)鍵點(diǎn)附加兩個詳細(xì)的標(biāo)識，3：通過不斷的對比新舊兩幅圖片上每個關(guān)鍵點(diǎn)的位置求出兩幅圖之間對應(yīng)位置的差異。

　　不難發(fā)現(xiàn)，整座過程重復(fù)性極高，因此其中并沒有過于復(fù)雜的演算。因此使用FPGA進(jìn)行該算法的排序會比使用CPU快許多。事實上，該文中表示根據(jù)加州大學(xué)洛杉磯分校的一項相關(guān)的實驗結(jié)果，F(xiàn)PGA在運(yùn)行SIFT命令時的執(zhí)行工作效率是CPU的足足30倍。處置速度快這么多，耗能又如此小。也難怪有些人能認(rèn)為 FPGA擁有替代CPU和GPU的潛能了。

但FPGA真的能替代CPU和GPU嗎?

　　FPGA相對于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處置等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，F(xiàn)PGA或許會在未來替代機(jī)器人開發(fā)中 GPU的工作。因為FPGA和GPU雖然都精于大量的重復(fù)演算，但FPGA的能耗會遠(yuǎn)低于GPU。可是FPGA或許永遠(yuǎn)沒有辦法替代CPU的地位，而事實上目前的各類應(yīng)用中，F(xiàn)PGA也多作為CPU的協(xié)處置器而出現(xiàn)，而不是真正的核心理念演算模塊。而個中其原因其實也很簡單，正是他們之前提到過數(shù)次的兩個詞：設(shè)計目的。

人類設(shè)計機(jī)器人的最終目的是希望它們能變得像他們一樣，用跟他們類似的方式思考，擁有獨(dú)立判斷形勢、處置任務(wù)的潛能。他們目前還不是很了解大腦工作的具體原理，但無論從經(jīng)驗還是直覺上看，類似人類的思維都不是由無數(shù)邏輯簡單的堆積起來的。因為思維這件事物的復(fù)雜程度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了演算的范疇。比如說，如果你想排序213 x 312而你想將它簡化，你只須要很簡單的將它分解成213個312相加，甚至是重復(fù)213次312個1相加。但如果你想算2的64次方呢?如果你想算 sin(27°)呢?甚至如果你想算log230呢?如果你一定要將其分拆成簡單的演算，你就會發(fā)現(xiàn)你須要的資源會以難以想象的速度增長，直到就連把全市的小學(xué)生都叫來也做不完的程度。

就目前的表現(xiàn)上看，人腦顯然不適合大規(guī)模并行排序。而更像是CPU那樣精于單一且深度的思考(演算)。因此人腦的功能也與CPU的設(shè)計定位更吻合。因此無論如何，在腦科學(xué)有突破性進(jìn)展之前，人們還是會傾向于使用看起來更有潛力的CPU來作為機(jī)器人的核心理念演算部件?；蛟S隨著FPGA的發(fā)展，機(jī)器人的越來越多感知部件的統(tǒng)計數(shù)據(jù)演算會由FPGA來承擔(dān)(就像人類的小腦)，但很明顯，兩個部件的地位主要、核心理念與否，不是靠數(shù)量來判斷的。

　　不能否認(rèn)FPGA確實能在機(jī)器人開發(fā)中發(fā)揮很大的作用。但綜合上看，它和CPU，甚至GPU更像是一種各司其職的地位，動不動就談替代，或許有失嚴(yán)謹(jǐn)。

　　( 該文來源：互聯(lián)網(wǎng) )

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