福建 · 福州海峡国际会议中心 102会议室

[Latest Update] 会议总结

论坛简介

近年来，随着数据中心应用和处理规模呈暴发增长态势，以及摩尔定律红利的逐渐衰减，异构加速计算尤其是基于FPGA的可重构技术，凭借其优异的可定制及高效能比特性，受到了广泛关注。自2014年开始，微软公司已在其数据中心大规模部署FPGA加速器；亚马逊公司则在2016年底对外提供了FPGA公有云服务。随即，在2017年上半年，国内腾讯、阿里、百度、华为等互联网IT企业均开始提供相关的FPGA云化服务平台。另一方面，学术界也在积极探索如何更加有效的发挥FPGA生产力，代表性团队包括美国UCLA大学丛京生教授团队、加拿大多伦多大学Paul Chow教授团队、日本熊本大学末吉敏則教授团队、以及国内的国防科大、中科院计算所等团队。

本次论坛关注云计算和数据中心的软件定义、FPGA可重构硬件加速和FPGA云化服务（FPGA as a Service, FaaS）等新兴技术方向，代表了国际学术界及产业界前沿水平。本次会议将邀请来自学术界的知名专家，以及美国赛灵思Xilinx公司、国内腾讯、百度等公司的相关架构师，探讨各自团队的相关工作及对此领域的发展建议和可能的技术思路，增强学术与产业互动，提高数据中心异构加速及FPGA云化服务的技术水平，促进其在产学研用等各方面的快速发展。

会议日程

论坛演讲嘉宾

高剑林

腾讯FPGA技术负责人，FPGA云服务技术负责人

报告题目： FPGA云服务的技术架构和行业应用

报告摘要：传统的FPGA行业采用硬件售卖的方式交付，这种方式具有零散、重型、不灵活和迭代慢的问题。云计算按需交付、计时使用/计次使用和弹性计算的方式，可以极大改善硬件售卖方式的缺陷。尤其可以改变信息孤岛的交付，随时通过软件迭代提供最新最灵活的服务。但云服务对传统的技术架构提出了很多挑战，如何随时更换FPGA里面执行的计算，如何根据业务需求灵活调度硬件，如何保证开发者IP版权不受侵犯，本报告全面介绍了腾讯FPGA云服务的技术架构。腾讯在国内率先推出FPGA云服务后，又将FPGA的云服务应用到教育科研领域、应用到基因分析和计算和智能医疗行业，本报告介绍腾讯在这些方面的进展。

漆维

百度高级架构师，ISA（Intelligent System Architecture）团队负责人，主要研究数据中心、公有云以及嵌入式端设备的FPGA异构计算

报告题目：百度在人工智能和大数据FPGA云计算的大规模实践与规划

报告摘要：随着互联网人工智能和大数据业务的高速发展，FPGA云计算越来越受到业界的关注与青睐。百度从2009年就开始探索FPGA在压缩&存储等应用场景，2011年底正式布局面向人工智能和大数据领域的FPGA云计算，今年也正式对外发布百度FPGA云服务。目前FPGA云计算在百度的部署规模已超过数千规模。本次报告将会介绍百度在FPGA云计算的探索与大规模实践经验及未来在私有云、公有云服务的新布局。

唐杰

Xilinx公司数据中心架构师，主要从事大型数据中心的异构计算方案的架构设计

报告题目：FPGA加速——云和边缘计算的下一个浪潮

报告摘要：主要介绍了面向数据中心多变的负荷，为什么要使用FPGA和如何使用FPGA来提升性能功耗比，并降低时延。进一步汇报了Xilinx在降低FPGA的使用门槛，服务广大的软件开发人员的FPGA开发框架。在公有云服务商先后推出FaaS之后，Xilinx通过SDAccel框架来简化FPGA开发人员的工作并加速FPGA相关业务的开发速度。

崔慧敏

中科院计算所副研究员，硕士生导师，中科院青促会成员，主要关注在异构数据中心的编程和编译优化

报告题目：异构数据中心编程环境

报告摘要：随着机器学习及人工智能的飞速发展，现有的处理器已无法满足其在延迟、吞吐、功耗等方面的需求，因此各种面向人工智能的专用加速器应运而生，与此同时，FPGA由于其灵活快速的定制开发也逐渐在人工智能领域占领市场份额。但是，这些加速芯片和FPGA的引入为终端用户的编程带来了巨大的挑战，为新硬件的广泛应用带来了障碍。我们开发的HeterML系统正是为了解决这一编程难题，HeterML对上层用户提供统一的逻辑编程视图，允许用户用图形化编程界面或声明式接口来描述其人工智能应用逻辑，下层通过编译技术和运行时技术自动生成不同加速硬件上的代码，屏蔽各种加速硬件对程序员带来的编程困扰。同时HeterML还提供了图形化的运行时资源监控界面，让用户直观感受到不同加速硬件的资源使用情况及其所带来的加速效果。

会议组织者

张科，中科院计算所高级工程师，中科院青促会会员，zhangke@ict.ac.cn

包云岗，中科院计算所研究员，中科院青促会优秀会员

陈明宇，中科院计算所研究员，中国科学院大学岗位教授

常轶松，中科院计算所

赵然，中科院计算所

Prior Workshops:
ETCD Workshop 2017