英特尔计划采用CPU和FPGA的混合芯片
（文章来源：mcu前线）
现场可编程门阵列或fpga是可以定制以执行特定功能的集成电路。 x86只执行x86指令集，而fpga可以在运行中重新编程以执行指定的任务。这就是为什么x86被认为是通用计算处理器而fpga被视为可定制的原因。
听起来fpga将与xeon phi加速器卡竞争，但英特尔表示情况并非如此。 fpga与xeon phi加速策略的不同之处在于，您可以通过fpga获得多功能加速，而使用phi进行专业加速。因此fpga补充，它不与phi竞争。与gpu一样，fpga将以两种方式之一使用：卸载和内联。卸载（也称为旁视）意味着在移动到fpga进行处理之前，首先进入的数据通过cpu。内联意味着cpu不受影响，数据直接进出fpga进行处理。
现在英特尔将altera fpga定位为协处理器，并承认他们将在某些方面与xeon phi竞争，但fpga的功能更多，适合某些任务，比phi或gpu更好，据bernhard friebe，高级主管表示。英特尔可编程解决方案组的软件解决方案。
“fpga的优势在于gpu在某些领域发挥作用，但不是全部，如果你看一下内联与卸载的使用模型，它们主要限于卸载。因此，fpga可以覆盖更广泛的应用空间，“他说。
该集成解决方案提供cpu和fpga之间的紧密耦合，带宽非常高，而外部pci express卡则没有紧密耦合。 friebe说，对于超低延迟和高带宽应用，集成非常适合。“大多数差异[在集成和离散之间]是由于系统架构和数据移动。在[您]运行许多不同工作负载的数据中心环境中，您不希望将其与特定应用程序绑定，“他说。
friebe表示，专业化程度越高，你可以挤出加速器的性能就越高。作为多功能加速器的fpga将在某些应用中实现卓越的性能。 fpga的本质是高度并行和可编程性，这有助于加速可并行化的工作负载。这些包括数据分析，人工智能（ai）和机器学习，视频转码，压缩，安全性，财务分析和基因组学。
英特尔采用双管齐下的方法实现其fpga战略，提供混合cpu-fpga处理器 - 类似于其芯片上集成了gpu的台式机cpu - 以及pci express卡上的分立arria或stratix品牌fpga器件。
混合cpu-fpga器件将基于skylake一代cpu和arria 10 fpga，并将使用更快的ultrapath互连（upi）链路，这是英特尔的quickpath interconnect（qpi）的后续产品。除了它将以9.6gt / s或10.4gt / s数据传输速率运行之外，对upi知之甚少，并且将比qpi更有效，因为它将支持每个消息的多个请求。
英特尔还提供完整的开发人员工具集和api，使用相同的工具，加速器和库为集成和离散产品设计应用程序。所有都是用类似c语言的opencl编写的。
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现在英特尔将altera fpga定位为协处理器，并承认他们将在某些方面与xeon phi竞争，但fpga的功能更多，适合某些任务，比phi或gpu更好，据bernhard friebe，高级主管表示。英特尔可编程解决方案组的软件解决方案。
“fpga的优势在于gpu在某些领域发挥作用，但不是全部，如果你看一下内联与卸载的使用模型，它们主要限于卸载。因此，fpga可以覆盖更广泛的应用空间，“他说。
该集成解决方案提供cpu和fpga之间的紧密耦合，带宽非常高，而外部pci express卡则没有紧密耦合。 friebe说，对于超低延迟和高带宽应用，集成非常适合。“大多数差异[在集成和离散之间]是由于系统架构和数据移动。在[您]运行许多不同工作负载的数据中心环境中，您不希望将其与特定应用程序绑定，“他说。
friebe表示，专业化程度越高，你可以挤出加速器的性能就越高。作为多功能加速器的fpga将在某些应用中实现卓越的性能。 fpga的本质是高度并行和可编程性，这有助于加速可并行化的工作负载。这些包括数据分析，人工智能（ai）和机器学习，视频转码，压缩，安全性，财务分析和基因组学。
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混合cpu-fpga器件将基于skylake一代cpu和arria 10 fpga，并将使用更快的ultrapath互连（upi）链路，这是英特尔的quickpath interconnect（qpi）的后续产品。除了它将以9.6gt / s或10.4gt / s数据传输速率运行之外，对upi知之甚少，并且将比qpi更有效，因为它将支持每个消息的多个请求。
英特尔还提供完整的开发人员工具集和api，使用相同的工具，加速器和库为集成和离散产品设计应用程序。所有都是用类似c语言的opencl编写的。
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