업계 분석은 GPU 컴퓨팅의 대체 및 보완 가속 수단으로서 데이터센터의 FPGA 배포 추세를 검토합니다.

Intel과 Xilinx의 FPGA는 저전력, 고성능, 구성 용이성이 프로그래밍의 복잡성보다 더 큰 이점을 제공하는 데이터센터 애플리케이션에서 꾸준히 시장 지분을 확보하고 있습니다. AWS와 Microsoft는 FPGA 솔루션을 시장에 도입하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. Xilinx와 Amazon Web Services는 AWS F1 FPGA 인스턴스를 활용하는 즉시 사용 가능한 애플리케이션과 도구를 만들기 위해 솔루션 제공업체들과 협력해 왔으며, Microsoft는 최근 Intel (Altera) FPGA를 사용하는 Project BrainWave AI 프로그램에서 매우 인상적인 결과를 발표했습니다. 거의 1년 전, 저자는 AWS가 시장의 실제 수요를 증명하기 위해 3개 솔루션에서 30개로 확대해야 하며, 시장에 실질적인 영향을 미치려면 100개로 늘려야 한다고 지적했습니다. 당시 기준으로 AWS는 20개의 Amazon Marketplace Instances (AMI)에 도달했습니다.

Xilinx는 Amazon에 FPGA를 제공하며, 이는 Amazon F1 탄력형 클라우드 인스턴스에서 구성되어 다양한 워크로드를 가속화할 수 있습니다. 그러나 이 기술을 사용하는 것은 전통적으로 하드웨어와 소프트웨어 설계 모두에 숙련된 업계의 소수 엔지니어들의 상당한 노력이 필요합니다. 이러한 채택 장벽을 해결하기 위해 Amazon과 Xilinx는 2017년에 솔루션 제공업체 Edico Genome, NGCodec, RYFT와 협력하여 각각 유전체학, 이미지 처리, 복잡한 분석 솔루션을 F1 AMI를 사용하는 즉시 사용 가능한 솔루션으로 제공했습니다.

AWS F1 하드웨어에서 현재 제공되는 20개의 AMI를 살펴보면, 이 중 대략 절반은 FPGA 개발 도구이고 나머지 절반은 준애플리케이션으로, 주로 애플리케이션에서 호출할 수 있는 API입니다. 지난 9개월 동안 4개 AMI에서 20개로의 증가는 중요한 이정표이며, 적어도 애플리케이션 공급 측면에서의 관심을 보여줍니다. Machine Learning 추론 도구에 대한 지원이 좋은 진전을 보이고 있으며, 5개의 AMI가 DeePhi의 음성 인식 앱에서 Apache Spark용 최적화 도구에 이르는 다양한 도구를 제공하고 있습니다. 특히, Xilinx는 중국 회사 DeePhi를 비공개 금액으로 인수했다고 발표했으며, 이는 심층 학습 능력에 대한 투자 의지를 나타냅니다.

NVIDIA의 Volta TensorCore V100과 같은 GPU는 Microsoft를 포함한 모든 클라우드 데이터센터에서 심층 신경망 학습의 표준이 되었지만, 결과로 나온 DNN을 사용하는 작업은 GPU, FPGA, CPU, Google의 TPU와 같은 커스텀 칩 사이의 경쟁 대상입니다. Microsoft는 이 영역에서 FPGA를 사용하려는 의도를 입증했으며, Amazon은 다양한 애플리케이션을 위해 Xilinx 기반 FPGA 솔루션의 포트폴리오를 계속 확대해 왔습니다. 명확하지 않은 것은 FPGA가 격차를 극복하고 데이터센터에서 의미 있는 규모에 도달할 수 있을지, 그리고 언제 도달할 수 있을지, 그리고 더 많은 클라우드 제공업체가 내부 앱을 위해 참여하고 가속화된 솔루션을 외부에 제공할 것인지입니다. 그러나 Project BrainWave에서 Microsoft의 인상적인 결과를 감안할 때, FPGA의 시대는 지평선에 다가오는 것으로 보이며, FPGA 기반의 산업 등급 솔루션을 생산하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다.