在2016年底一年快要結(jié)束的時候，AWS(亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù))宣布通過借助云傳輸模型可以采用Xilinx高端FPGA器件了，首次以開發(fā)者的角度而不是擴展高層次工具來幫助潛在的用戶學習和體驗FPGA的加速效果。

負責AWS容器和HPC部門的主管Deepak Singh向“The Next Platform”介紹到那些發(fā)展最快的應用領(lǐng)域有很多相似之處，例如都期望采用基于云計算的FPGA解決方案，詳情可參照最近新出版的一本書“FPGA前沿：可重構(gòu)計算方面的新應用”。這些涉及到加密和安全、基因組學、金融服務(wù)以及一系列機器學習相關(guān)應用。“對于安全、基因組學和金融服務(wù)等都已經(jīng)有很多FPGA的使用案例了，我們期待看到FPGA與機器學習的結(jié)合，那將是一個更廣泛的領(lǐng)域，我們需要提供更多的工具和支持來滿足它的增長。”

Singh將精力集中在專門的工作負載研究方面，包括高性能計算，在AWS部門十多年來也參與并見證技術(shù)的變遷，從通用的云服務(wù)(類似于生活基本的面包和黃油)到新計算和內(nèi)存密集型應用以及高性能計算(HPC)GPU加速方案等其他方面。除了關(guān)注這類應用的硬件和軟件要求，Signh說到他也在關(guān)注另外具有更廣泛發(fā)展和影響的兩個方面，分別是機器學習和相關(guān)的硬件需求。

機器學習是FPGA的重要發(fā)展領(lǐng)域，Signh說到，但是從規(guī)模上看它只趨向于特定專業(yè)用戶，現(xiàn)在還不確定可重配置器件可能適合作為哪些器件，“它可能作為GPU、CPU，或者作為定制化的ASIC、張量處理器或者只是作為FPGA來使用，也可能是某幾類的結(jié)合”，最后他說到因為最近幾年GPU、可編程環(huán)境以及形成的生態(tài)系統(tǒng)，用戶可以更加開放的去探索新的架構(gòu)和加速器，雖然還是差不多同樣的應用場景，但是至少會有一些興趣強烈的用戶(不單單是為實現(xiàn)通用功能)和他的團隊都會經(jīng)常關(guān)注新的架構(gòu)，最后會選擇AWS的解決方案。Signh還說到，現(xiàn)在AWS FPGA云服務(wù)方案前期會吸引一部分用戶，同時也會鼓勵合作伙伴參與到FPGA技術(shù)開發(fā)過程中來。

通用計算不會就此消失，目前它仍是驅(qū)動計算的主要力量。但是最近兩年或者三年出現(xiàn)的Nvidia Tesla GPU以及它的性能讓專業(yè)編程器件更加容易，人們對專業(yè)處理器的興趣、開發(fā)人員，工作負載和公司的規(guī)模和活躍度都正在形成。從一定程度上講，專門的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施起到了非常大的作用，尤其對于那些有專門需求的用戶，我們認為FPGA是最好的一個選擇。

Singh提到很多終端用戶已經(jīng)開始轉(zhuǎn)移，如果不是所用通用工作負載都在云端完成，本地數(shù)據(jù)中心可能已經(jīng)是過去時了。幾乎沒有哪個電氣設(shè)備能夠形成一個單一的、專門的工作負載。“除了基于FPGA的設(shè)備可能沒有什么可以剩下來，因為其他相關(guān)的也已經(jīng)出局了。”對于這樣的情形，他說到現(xiàn)在硬件和設(shè)備供應商之間的關(guān)系最終都會轉(zhuǎn)移到亞馬遜云服務(wù)上來，具備FPGA核心機器的供應商不是很多，然而正如過去我們描述的那樣，Edico Genome(FPGA加速的基因組平臺)和Ryft(FPGA驅(qū)動大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺)在亞馬遜的努力下成為很好的搭檔，使用F1服務(wù)器實例滿足新型專業(yè)需求。

正如Singh提到的，當AWS增加GPU實例的時候，GPU的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)很成熟了，對于FPGA則還有很長的一段路要探索，才能夠提供較廣泛的接入服務(wù)。這些進步會讓現(xiàn)在的供應商和ISV(獨立軟件開發(fā)商)繼續(xù)推廣，但是對于AWS來說，除了提供硬件開發(fā)套件外，還會繼續(xù)不斷探索提供更多的接入符合和權(quán)限。

“我們計劃支持高層次工具，例如SDAcell，包括OpenCL庫，擴大了開發(fā)人員的資源。目前已經(jīng)有一些軟件開發(fā)人員他們既懂FPGA又知道如何使用核心工具，他們需要的是一個通道——能夠?qū)⑺麄兊能浖峁┙o更多的客戶，與此同時，我們正在研究各種資源庫、編程工具的可用性和可接入性，給用戶帶來更好的操作性能”，Singh解釋到，“我們的目標是讓編程和使用FPGA不在是障礙。”

Singh還提到開發(fā)FPGA實例性云服務(wù)通過了AWS內(nèi)部討論，其中致力于專用計算領(lǐng)域(例如HPC、應用加速等)的團隊成員已經(jīng)見證了FPGA的效益增長，能夠滿足重要市場領(lǐng)域應用的計算能力需求，例如很早就采用FPGA作為系統(tǒng)解決方案的方面(金融服務(wù)等)、采用FPGA作為系統(tǒng)加速(加密/安全、基因組)、以及正在尋求將各種處理計算引擎相結(jié)合以滿足各種算法和計算負載快速增長的應用(例如機器學習和深度學習)。

我們曾在前面的文章中提到過，尤其最近兩年來，越來越專業(yè)的計算需求促使很多公司不再只局限于標準的CPU，而開始逐漸采用ASIC、GPU和FPGA。這大大豐富了高端計算領(lǐng)域方案的多樣性，涌現(xiàn)出更多標準/非標準的系統(tǒng)開發(fā)架構(gòu)。去年FPGA廠商Altera被Intel所收購，公共云服務(wù)也開始采用FPGA，各種不同的應用都將會從各方面受益于FPGA加速特性，這對FPGA來說也是重大發(fā)展的一年。