赛灵思为何用“软件”来推动其自适应计算平台

王  莹  （必威娱乐平台 编辑）

不久前，赛灵思推出了Vitis 统一软件平台，并宣布其重要组 件Vitis AI开放下载，使人工智能 （AI）和机器学习开发者可利用赛 灵思的高性能自适应计算平台的加 速度。一家硬件平台公司，为何重 磅推出软件平台？为此，电子产品 世界等媒体采访了赛灵思软件与 AI 产品市场营销副总裁Ramine Roane （罗明）。

1   赛灵思整体的业务战略及对计算的看法 

所有的电子系统应该是自适应 的，就像有机物种一样，这样才能 跟上创新的速度。同样，“所有的 硬件和计算应该是自适应的”观 点，也得到越来越多的行业认可。 

直到2000年之前，根据摩尔定律，业界还接受着芯片或硅工艺的 密度每18个月翻一番的速度，当时 所有的应用和软件开发人员不用多 做什么，就等着新芯片出现。直到 2000年时，工艺方面的登纳德缩放 比例定律（Dennard scaling）走到 尽头，认为随着工艺密度的进一步 翻番，频率不可能再进一步提高 了，所有的CPU和计算机最多也就 到(2~4) GHz的速度，而且迄今维持了20年。为了提升所有的应用性 能，要进一步扩展，后来使用多核 CPU，因此，这个问题从硬件转向 软件（如图1）。 

之后出现了向异构CPU和加速 器的转移，到目前为止，这种方向 是可行的。问题在于所有这些架构 包括CPU都是固定的，这就很难跟 上AI的创新速度。 

赛灵思的思路是打造自适应的 平台，非常灵活多变，而且赛灵思 的芯片也可针对不同的应用进一步 进行硬件的优化。所以现在开发者 就不用等着新芯片出来，就可以建立一些特定架构的应用。 

赛灵思提供的解决方案，如何 追赶上像AI这样的创新速度？从图2可见，CNN等深度学习模型在 2012—2018 年发展的趋 势，可看出 每 3 个月会 出现新的AI 模型，会取代之前的模型，一般是1年半到2年的时间来构 造1个全新的ASIC或GPU。 

从图2可见，蓝色的，之前最 主流的是GoogLeNet，1年半到2年 后是ResNet，现在ResNet是最尖端 的技术，但是无法在原有的架构上 运行。赛灵思的器件以及可自适应 的硬件，就可以来构建这种特有的 架构。

2  Vitis和Vitis AI的特点 

Vitis的名字来自于法语，意思 是生命力，解释到中文有“至关重 要”的含义。 Vitis和Vitis AI开发工具可以助 力软件开发人员和AI科学家，用 他们选择的语言，例如C++进行开 发，也可以使用相关的架构和库进 行开发。 

1）Vitis 统一软件平台是针对 软件开发人员的，包括AI的软件开 发人员。 

不过，对于软件人员和AI人 员，赛灵思并不是那么知名，因为 过去长久以来，赛灵思的开发工具 主要面向硬件的开发人员。随着赛灵思推出Vitis和Vitis AI，想要改变 人们对于赛灵思的认识——现在也 针对软件开发人员（如图3）。

而且软件开发 人员的机会更多， 因为软件人员的数 量大大高于硬件开 发人员。现在全球 硬件开发者可能是 一二十万的规模， 而软件开发人员是 数以几百万计的。 而且现在美国大学里学硬件开发的 已经很少了，大部分人选择学习软 件开发。赛灵思传统的Vivado是针 对硬件开发人员的平台，新推出的 Vitis和Vitis AI是针对软件开发者以 及AI科学家的。 

2）Vitis统一软件平台的特点 是统一了所有应用平台的开发，包 括：① 把AI和传统的软件开发统 一起来。②把云和边缘也都统一起 来，包括终端计算以及边缘和云 计算，不同的架构全都统一起来。 ③可以使用统一的语言进行异构的 加速。 

赛灵思现在也在进行一个战略 转型：从传统硬件公司转型成为软 件的平台公司。赛灵思的理念是拥抱开源，把免费工具贡献给大 家。现在赛灵思还有开源库，例如 Github，还有SRT的运行库，有AI 模型的例子，都是经过优化的，可 以在FPGA上运行，还有赛灵思收 购深鉴科技公司获得的技术。 

实际上，Vitis和Vitis AI是抛砖 引玉——采用免费的模式，主要从 硬件赚取利润。 

一个问题是：在深度学习加速 方面，虽然现在FPGA成长快，但 是在AI培训方面，主流的还是GPU 居多，一方面是因为GPU硬件性能 高，另一方面，英伟达在软件工具 方面针对各个垂直领域做了很多工 作。那么，Xilinx推出Vitis平台之 后，是不是有助于加速到各个垂直 应用的进程？ 

Ramine Roane解释道，GPU在 AI培训上的市场份额很大，但在AI 的推断上面效率并不是很高。AI推 断最大的市场份额还是由CPU占据 的，不过现在CPU加速的效率还不 高，例如在边缘的一个案例是北京 小马智行公司的自动驾驶，时延是 一个很关键的问题，GPU最大的问 题是时延太高了。不过，过去人们 认为FPGA有点难用，需要用硬件 开发，随着Vitis、Vitis AI的推出， 这个难度会降低。

本文来源于科技期刊必威娱乐平台 2020年第03期第89页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。