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讓資料動起來 領域專用架構思維不一樣

文‧黃繼寬 發布日期:2019/10/17 關鍵字:DSADSLFPGA賽靈思

領域專用運算架構是當今資訊科學的顯學,不同於傳統的通用運算架構,領域專用運算架構更強調貼近資料的運算,以便提高運算效能跟降低功耗。然而,這也使得領域專用架構必須依照應用的資料流型態來進行設計,對其泛用性造成限制。在這個情況下,用FPGA來實現領域專用運算架構,成為一條相對可行的中庸之道。

自從2017年度圖靈獎(Turning Award)得獎人John Hennessy與David Patterson在領獎演說中強調領域專用運算架構(Domain Specific Architecture)與領域專用程式語言(Domain Specific Language)的重要性後,在資訊科學與半導體領域掀起了一股討論熱潮。不同於通用運算架構,領域專用運算架構強調更高的運算效能與更低的功耗,但不像CPU或GPGPU,可以用來執行各種運算任務。目前市場上有哪種處理器比較接近兩位圖靈獎得主所描述的領域專用運算架構呢?答案是現場可編程閘陣列(FPGA)。

賽靈思(Xilinx)技術長Ivo Bolsens表示,電路微縮所能帶來的運算效能提升、功耗改善,在很多年前就已經趨緩(圖1)。為了滿足人工智慧(AI)等運算任務對效能的高度需求,半導體業界必須設法另闢蹊徑。

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