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什么是暗硅效应
在我加入微软之前，我和我的博士生Hadi Esmaeilzadeh正在开展一系列研究工作。他现在已经是加州大学圣地亚哥分校的副教授。在当时，学术界和业界的主要发展趋势就是多核心架构。虽然尚未完全成为一个正式的全球性共识，但多核架构是当时非常热门的研究方向。人们认为，如果可以找到编写和运行并行软件的方法，我们就能直接将处理器架构扩展到数千个核心。然而，Hadi和我却对此不以为然。 于是，我们在2011年发表了一篇论文，并因此获得了很高的知名度。虽然在那篇论文里没有明确的定义“暗硅（dark silicon）”这个词，但是它的意义却得到了广泛认可。 暗硅效应指的是，虽然我们可以不断增加处理器核心的数量，但是由于能耗限制，无法让它们同时工作。就好像一幢大楼里有很多房间，但由于功耗太大，你无法点亮每个房间的灯光，使得这幢大楼在夜里看起来有很多黑暗的部分。这其中的本质原因是在后摩尔定律时代，晶体管的能效发展已经趋于停滞。  （暗硅示意图，图片来自NYU） 这样，即使人们开发出了并行软件，并且不断增加了核心数量，所带来的性能提升也会比以往要小得多。所以，除此之外，业界还需要在其他方面带来更多进展，以克服“暗硅”的问题。 |
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FPGA：解决暗硅效应的有效途径
在我看来，一个可行的解决方法就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载优化硬件设计。然而，定制计算或定制芯片的主要问题就是高昂的成本。例如对于一个复杂的云计算场景，不论是设计者还是使用者都不会采用一个由47000种不同的芯片所组成的系统。 因此，我们将赌注押在了这个名叫FPGA的芯片上。FPGA全名叫“现场可编程逻辑阵列”，它本质是一种可编程的芯片。人们可以把硬件设计重复烧写在它的可编程存储器里，从而使FPGA芯片可以执行不同的硬件设计和功能。另外，你也可以在使用现场动态的改变它上面运行的功能，这就是为什么它们被称作“现场可编程”的原因。事实上，你可以每隔几秒就改变一次FPGA芯片上运行的硬件设计，因此这种芯片非常灵活。 基于这些特点，我们在FPGA这项技术上押下重注，并且将其广泛的部署到了微软的云数据中心里。与此同时，我们也开始将很多重要的应用和功能，从基于软件的实现方式，慢慢转移到基于FPGA的硬件实现方式上。可以说，这是一个非常有趣的计算架构，它也将是我们的基于定制化硬件的通用计算平台。 通过使用FPGA，我们一方面可以尽早开展定制化计算与定制芯片的研究与设计，另一方面，我们可以保持与现有架构相互兼容的同构性。 如果具体的应用场景或算法发展的太快，或者硬件规模太小的时候，我们可以继续使用FPGA实现这些硬件功能。当应用规模逐渐扩大时，我们可以在合适的时机，选择将这些已经成熟的定制化硬件设计直接转化成定制化芯片，以提高它们的稳定性，降低功耗和成本。 灵活性是FPGA最重要的特点。要知道，FPGA芯片已经在电信领域中得到了非常广泛的使用。这种芯片非常擅长对数据流进行快速处理，同时也被用于流片前的功能测试等。但是在云计算中，之前并没有人能够真正成功的大规模部署FPGA。我指的“部署”，并不是指那些用来作为原型设计或概念验证的工作，而是指真正的用于工业级使用的部署。 |
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使用FPGA的独特优势是什么
首先我想说的是，CPU和GPU都是令人惊叹的计算机架构，它们是为了不同的工作负载与应用场景而设计的。 CPU是一种非常通用的架构，它的工作方式基于一系列的计算机指令，也称为“指令集”。简单来说，CPU从内存中提取一小部分数据，放在寄存器或者缓存中，然后使用一系列指令对这些数据进行操作。操作完毕后，将数据写回内存，提取另一小部分数据，再用指令进行操作，并周而复始。我把这种计算方式称为“时域计算”。 不过，如果这些需要用指令进行处理的数据集太大，或者这些数据值太大，那么CPU就不能很高效的应对这种情况。这就是为什么在处理高速网络流量的时候，我们往往需要使用定制芯片，比如网卡芯片等，而不是CPU。这是因为在CPU中，即使处理一个字节的数据也必须使用一堆指令才能完成，而当数据流以每秒125亿字节进入系统时，这种处理方式哪怕使用再多的线程也忙不过来。 对于GPU来说，它所擅长的是被称作“单指令多数据流（SIMD）”的并行处理。这种处理方式的本质是，在GPU中有着一堆相同的计算核心，可以处理类似但并不是完全相同的数据集。因此，可以使用一条指令，就让这些计算核心执行相同的操作，并且平行的处理所有数据。 然后对于FPGA而言，它实际上是CPU计算模型的转置。与其将数据锁定在架构上，然后使用指令流对其处理，FPGA将“指令”锁定在架构上，然后在上面运行数据流。 我把这种计算方式称为“结构计算”，也有人称之为“空间计算”，与CPU的“时域计算”模型相对应。其实叫什么名称都无所谓，但它的核心思想是，将某种计算架构用硬件电路实现出来，然后持续的将数据流输入系统，并完成计算。在云计算中，这种架构对于高速传输的网络数据非常有效，并且对于CPU来说也是一个很好的补充。 |
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什么是Catapult项目
Catapult项目的主要目的是在微软的云数据中心大规模部署FPGA。虽然这个项目涵盖了电路和系统架构设计等工程实践，但它的本质还是一个研究项目。 在2015年末，我们开始在微软购买的几乎每台新服务器上部署Catapult FPGA板卡。这些服务器被用于微软的必应搜索、Azure云服务以及其他应用。到目前为止，我们已经发展到了非常大的规模，FPGA已经在世界范围内被大规模部署。这也使得微软成为了世界上最大的FPGA客户之一。 在微软内部，很多团队都在使用Catapult FPGA来增强自己的服务。同时，我们使用FPGA对云计算的诸多网络功能进行加速，这样我们的客户会得到比以往更加快速、稳定、安全的云计算和网络服务。比如，当网络数据包以每秒500亿比特的速度进行传输时，我们可以使用FPGA对这些数据包进行控制、分类和改写。相反的，如果我们使用CPU来做这些事情的话，将需要海量的CPU内核资源。因此，对于我们这样的应用场景，FPGA是一个更好的选择。 |
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脑波项目与实时AI
当前，人工智能有了很大的发展，而这很大程度上归功于深度学习技术的发展。人们逐渐认识到，当你有了深度学习算法、模型，并构建了深度神经网络时，需要足够多的数据去训练这个网络。只有加入更多的数据，才会让深度神经网络变的更大、更好。通过使用深度学习，我们在很多传统的AI领域取得了长足的进展，比如机器翻译、语音识别、计算机视觉等等。同时，深度学习也可以逐步替换这些领域发展多年的专用算法。 这些巨大的发展和变革，促使我思考它们对半导体和芯片架构的影响。于是，我们开始重点布局针对AI、机器学习、特别是深度学习的定制化硬件架构，这也就是脑波项目（Project Brainwave）产生的主要背景。 在脑波项目里，我们提出了一种深度神经网络处理器，也有人称之为神经处理单元，或者NPU（Neural Processing Unit）。对于像必应搜索这样的应用来说，他们需要很强的计算能力，因为只有不断学习和训练，才能向用户提供更优的搜索结果。因此，我们将大的深度神经网络利用FPGA进行加速，并在很短的时间内返回结果。目前，这种计算架构已经在全球范围内运行了一段时间。在2018年的微软开发者大会上，我们正式发布了脑波项目在Azure云服务上的预览版。我们也为一些用户提供带有FPGA的板卡，使他们可以使用自己公司的服务器，从Azure上获取AI模型并运行。 对于脑波项目来说，另外一个非常重要的问题在于神经网络的推断。目前的很多技术使用的是一种叫做批处理的方法。比如说，你需要将很多个不同的请求收集到一起，然后打包发送到NPU进行处理，然后一次性得到所有的答案。 对于这种情形，我经常把它比喻成你在银行里排队，你排在第二个，但总共有100个人排队。出纳员将所有人的信息收集起来，并询问每个人想要办什么业务，然后取钱存钱，再把钱和收据发给每个人。这样每个人的业务都在同一时刻完成，而这就是所谓的批处理。 对于批处理应用来说，可以达到很好的吞吐量，但是往往会有很高的延时。这就是我们为什么在尝试推动实时AI的发展。 |
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评价实时AI系统的主要标准
评价实时AI的主要性能指标之一，就是延时的大小。然而，延时到底多小才算“够小”，这更像是一个哲学问题。事实上，这取决于具体的应用场景。比如，如果在网络上监控并接收多个信号，并从中分析哪个地方发生了紧急情况，那么几分钟的时间就算够快了。然而，如果你正在和某人通过网络进行交谈，哪怕是非常小的延时和卡顿也会影响通话质量，就像很多电视直播采访里经常出现的两个人在同时讲话那样。 另外一个例子是，微软的另一项人工智能技术是所谓的HPU，它被用于HoloLens设备中。HoloLens是一款智能眼镜，它能提供混合现实和增强现实等功能，它里面的HPU也具备神经网络的处理功能。 对于HPU，它需要实时分析使用者周围的环境，这样才能在你环顾四周时，无缝的展示虚拟现实的内容。因此在这种情况下，即使延时只有几个毫秒，也会对使用者的体验造成影响。 除了速度之外，另一个需要考虑的重要因素就是成本。举例来说，如果你希望通过处理数十亿张图像或数百万行文本，进而分析和总结出人们常问的问题或者可能在寻找的答案，就像很多搜索引擎做的那样；抑或是医生想要从很多放射扫描影像中寻找潜在的癌症指征，那么对于这些类型的应用来说，服务成本就非常重要。在很多情况下，我们需要权衡以下两点，一个是系统的处理速度有多快，或者通过何种方式能提升处理速度；另一个就是对于每个服务请求或处理，它的成本有多少。 很多情况下，增加系统的处理速度势必代表着更多的投入和成本的攀升，两者很难同时满足。但这就是脑波项目的主要优势所在，通过使用FPGA，我认为我们在这两个方面都处于非常有利的位置。在性能方面我们是最快的，在成本上我们大概率也是最便宜的。 |
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AI未来的发展路在何方？
说实话，我一点也不担心人工智能的末日。相比任意一种现有的生物系统的智能，人工智能的效率还差着成千上万倍的距离。可以说，我们现在的AI其实并不算怎么“智能”。另外，我们也需要在道德层面关注和掌控AI的发展。 不管怎样，我们的工作从某种程度上提高了计算的效率，这使得它可以用来帮助解决重大的科学问题，我对此有很强的成就感。 对于那些正在考虑从事硬件系统和计算机架构研究的人来说，最重要的就是找到那颗能让你充满激情并为之不懈奋斗的“北极星”，然后不顾一切的为之努力。一定要找到那种打了鸡血的感觉，不用担心太多诸如职业规划、工作选择等问题，要相信车到山前必有路。你在做的工作，应该能让你感受到它真正能带来变革，并帮助你在变革的道路上不断前行。 当前，人们已经开始意识到，在我说的这些“后·冯诺依曼时代”的异构加速器之外，还有远比这些更加深刻的东西等待我们探寻。我们已经接近了摩尔定律的终点，而基于冯诺依曼体系的计算架构也已经存在了相当长的时间。自从冯诺依曼在上世纪四十年代发明了这种计算架构以来，它已经取得了惊人的成功。 但是现在，除了这种计算结构外，又产生了各种硬件加速器，以及许多人们正在开发的新型架构，但是从整体上来看，这些新结构都处在一个比较混乱的状态。 我认为，在这个混乱的表象之下，还隐藏着更加深刻的真理，而这将会是人们在下个阶段的最重要发现，这也是我目前经常在思考的问题。 我慢慢发现，那些可能已经普遍存在的东西会是计算架构的下一个巨大飞跃。当然，我也可能完全错了，但这就是科学研究的乐趣所在。 |
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