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[導(dǎo)讀] 在可編程技術(shù)發(fā)展的最初階段,可編程能力出現(xiàn)了兩個(gè)極端。一個(gè)極端的代表是單核CPU和DSP單元。這些器件使用含有一系列可執(zhí)行指令的軟件來進(jìn)行編程。對(duì)于編程人員,在概念上以連續(xù)的方式來開發(fā)這些指令,而高級(jí)處理器

 在可編程技術(shù)發(fā)展的最初階段,可編程能力出現(xiàn)了兩個(gè)極端。一個(gè)極端的代表是單核CPU和DSP單元。這些器件使用含有一系列可執(zhí)行指令的軟件來進(jìn)行編程。對(duì)于編程人員,在概念上以連續(xù)的方式來開發(fā)這些指令,而高級(jí)處理器能夠?qū)χ噶钪匦屡判?,在運(yùn)行時(shí)從這些連續(xù)程序中提取出指令級(jí)并行處理操作。作為對(duì)比,可編程技術(shù)另一極端的代表是FPGA。通過開發(fā)可配置硬件電路對(duì)這些器件編程,完全并行執(zhí)行。使用FPGA的設(shè)計(jì)人員實(shí)際上是大規(guī)模開發(fā)粒度非常精細(xì)的并行應(yīng)用。多年以來,這兩個(gè)極端同時(shí)存在,每一類型的可編程功能適用于不同的應(yīng)用領(lǐng)域。但是,最近的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)表明,有更好的技術(shù)同時(shí)實(shí)現(xiàn)了可編程和并行處理操作。

軟件可編程器件的第二種趨勢(shì)是復(fù)雜硬件的出現(xiàn),從順序程序中提取出指令級(jí)并行處理操作。單核體系結(jié)構(gòu)輸入指令流,在器件中執(zhí)行它們,這些器件會(huì)有很多并行功能單元。處理器硬件的很大一部分必須專門用于從順序代碼中動(dòng)態(tài)提取出并行處理操作。此外,硬件還會(huì)嘗試去補(bǔ)償存儲(chǔ)器延時(shí)。一般而言,編程人員開發(fā)程序時(shí)沒有考慮處理器的底層存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu),好像只有大規(guī)模的統(tǒng)一快速存儲(chǔ)器。相比較而言,處理器必須處理實(shí)際延時(shí),以及與外部存儲(chǔ)器的有限帶寬鏈接。為保持功能單元能夠傳送數(shù)據(jù),處理器必須從外部存儲(chǔ)器中預(yù)先獲取數(shù)據(jù),放入片內(nèi)高速緩存中,這樣,數(shù)據(jù)更接近要進(jìn)行計(jì)算的地方。使用這些技術(shù),性能經(jīng)過多年的提高后,這類體系結(jié)構(gòu)的改動(dòng)已經(jīng)不大了。

圖1.可編程和并行技術(shù)最近的發(fā)展趨勢(shì)

在傳統(tǒng)處理器體系結(jié)構(gòu)上,這兩種趨勢(shì)的優(yōu)勢(shì)日益減小,我們開始尋找各種軟件可編程器件,這些器件的發(fā)展非???,如圖1所示。重點(diǎn)是從運(yùn)行時(shí)自動(dòng)提取指令級(jí)并行處理操作,發(fā)展到在編碼時(shí)明確的找到線程級(jí)并行處理操作。開始出現(xiàn)高度并行的多核器件,一般趨勢(shì)是含有多個(gè)簡(jiǎn)單處理器,很多晶體管專門用于計(jì)算,而不是采用高速緩存,提取并行處理操作。這些器件一般包括含有2、4或者8個(gè)內(nèi)核的多核CPU,以及含有數(shù)百個(gè)適用于數(shù)據(jù)并行計(jì)算的簡(jiǎn)單內(nèi)核的GPU等。為能夠在這些多核器件上實(shí)現(xiàn)高性能,編程人員必須以并行方式清晰的對(duì)實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行編程。每一內(nèi)核都必須分配一定的工作,這樣,所有內(nèi)核能夠協(xié)同工作,執(zhí)行某一計(jì)算。這也是FPGA設(shè)計(jì)人員在開發(fā)其高級(jí)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)時(shí)所做的工作。

考慮到多核新時(shí)代開發(fā)并行程序的需求,開發(fā)了OpenCL (開放計(jì)算語言),以便開發(fā)跨平臺(tái)并行編程標(biāo)準(zhǔn)。OpenCL標(biāo)準(zhǔn)還能夠自然的描述在FPGA中實(shí)現(xiàn)的并行算法,其抽象級(jí)要比VHDL或者Verilog等硬件描述語言(HDL)高得多。雖然有很多高級(jí)綜合工具能夠?qū)崿F(xiàn)高等級(jí)的抽象功能,但是都存在同樣的基本問題。這些工具會(huì)采用連續(xù)C程序,產(chǎn)生并行HDL實(shí)現(xiàn)。在開發(fā)HDL時(shí),困難還不是很明顯,但是,提取出線程級(jí)并行處理操作在FPGA中實(shí)現(xiàn)以提高性能時(shí),困難卻非常大。而FPGA的并行功能非常強(qiáng)大,與其他器件相比,在盡可能提取并行功能時(shí)出現(xiàn)任何失敗的后果都非常嚴(yán)重。OpenCL標(biāo)準(zhǔn)能夠解決很多這類問題,它支持編程人員明確的設(shè)定并控制并行處理操作。與純C語言描述的連續(xù)程序相比,OpenCL標(biāo)準(zhǔn)能夠更自然的匹配FPGA的高度并行特性。

OpenCL應(yīng)用程序含有兩部分。OpenCL主程序是純軟件例程,以標(biāo)準(zhǔn)C/C++編寫,可以運(yùn)行在任何類型的微處理器上。例如,這類處理器可以是FPGA中的嵌入式軟核處理器、硬核ARM處理器或者外置x86處理器。

在這一主軟件例程執(zhí)行期間的某一點(diǎn),某一功能有可能需要進(jìn)行大量的計(jì)算,這就可以受益于并行器件的高度并行加速功能,例如CPU、GPU、FPGA等器件。要加速的功能被稱為OpenCL內(nèi)核。采用標(biāo)準(zhǔn)C編寫這些內(nèi)核;但是,采用結(jié)構(gòu)對(duì)其進(jìn)行注釋,以設(shè)定并行處理操作和存儲(chǔ)器等級(jí)。圖2中的例子對(duì)兩個(gè)數(shù)組a和b進(jìn)行矢量加法,將結(jié)果寫回輸出數(shù)組應(yīng)答中。矢量的每一元素都采用了并行線程,當(dāng)采用像FPGA這類具有大量精細(xì)粒度并行單元的器件進(jìn)行加速時(shí),能夠很快的計(jì)算出結(jié)果。主程序使用標(biāo)準(zhǔn)OpenCL API,支持將數(shù)據(jù)傳送至FPGA,調(diào)用FPGA內(nèi)核,傳回得到的數(shù)據(jù)。

圖2.在FPGA上實(shí)現(xiàn)的OpenCL例子

在FPGA中,可以把內(nèi)核功能傳送到專用深度流水線硬件電路中,它使用了流水線并行處理概念,在本質(zhì)上就是多線程的。這些流水線的每一條都可以復(fù)制多次,與一條流水線相比,提供更強(qiáng)的并行處理功能。

在FPGA上實(shí)現(xiàn)OpenCL標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)勢(shì)

使用OpenCL描述來開發(fā)FPGA設(shè)計(jì),與基于HDL設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)方法相比,具有很多優(yōu)勢(shì)。開發(fā)軟件可編程器件的流程一般包括進(jìn)行構(gòu)思、在C等高級(jí)語言中對(duì)算法編程,然后使用自動(dòng)編譯器來建立指令流。面向OpenCL的Altera SDK提供了設(shè)計(jì)環(huán)境,很容易在FPGA上實(shí)現(xiàn)OpenCL應(yīng)用。如圖3所示。

圖3.面向OpenCL的Altera SDK簡(jiǎn)介

可以把這一方法與傳統(tǒng)的FPGA設(shè)計(jì)方法相比較,在傳統(tǒng)方法中,設(shè)計(jì)人員的主要工作是對(duì)硬件按照每個(gè)周期進(jìn)行描述,用于實(shí)現(xiàn)其算法。傳統(tǒng)流程涉及到建立數(shù)據(jù)通路,通過狀態(tài)機(jī)來控制這些數(shù)據(jù)通路,使用系統(tǒng)級(jí)工具連接至底層IP內(nèi)核,由于必須要滿足外部接口帶來的約束,因此,需要處理時(shí)序收斂問題。面向OpenCL的Altera SDK幫助設(shè)計(jì)人員自動(dòng)完成所有這些步驟,使他們能夠集中精力定義算法,而不是重點(diǎn)關(guān)注乏味的硬件設(shè)計(jì)。以這種方式進(jìn)行設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)人員很容易移植到新FPGA,性能更好,功能更強(qiáng),這是因?yàn)镺penCL編譯器將相同的高級(jí)描述轉(zhuǎn)換為流水線,從而發(fā)揮了FPGA新器件的優(yōu)勢(shì)。

在FPGA上使用OpenCL標(biāo)準(zhǔn),與目前的硬件體系結(jié)構(gòu)(CPU、GPU,等)相比,能夠大幅度提高性能,同時(shí)降低了功耗。此外,與使用Verilog或者VHDL等底層硬件描述語言(HDL)的傳統(tǒng)FPGA開發(fā)方法相比,使用OpenCL標(biāo)準(zhǔn)、基于FPGA的混合系統(tǒng)(CPU + FPGA)具有明顯的產(chǎn)品及時(shí)面市優(yōu)勢(shì)。

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