作者：Cyntec

前言

隨著高性能計算和人工智能技術的快速發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，人工智能的算法設計理念發(fā)生了轉變。人工建立算法的做法被計算機通過從大數(shù)據(jù)中自動學習的方法所取代，使得計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵領域都出現(xiàn)了重大突破。深度學習是這些領域中最常使用的技術，也被業(yè)界大為關注。然而，深度學習模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴大的需求?，F(xiàn)有的解決方案使用圖形處理單元（GPU），盡管 GPU 對深度學習算法而言在性能方面是一種更好的選擇，但其功耗太高使得應用也受到很大限制。

今天的 CPU 一直無法滿足當前計算密集型應用（如機器學習、數(shù)據(jù)分析和視頻處理等）的需求。加上網(wǎng)絡與存儲方面日益明顯的瓶頸，云服務供貨商轉而采用加速器來提高其云數(shù)據(jù)中心的整體吞吐量和效率。

亞馬遜、微軟和百度等大型云端服務供貨商已宣布在其超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心部署 FPGA 技術，推動其服務業(yè)務在競爭極為激烈的市場不斷發(fā)展。FPGA 能與高度靈敏的云計算環(huán)境形成全面互補，因為它們不僅可程序設計性，而且還能針對任何新應用或新算法進行硬件優(yōu)化。

圖 一 服務器部署 FPGA 的架構

隨著時間的推移，F(xiàn)PGA 可重配置及可再程序設計的固有能力或許是其在快速發(fā)展領域中的最大優(yōu)勢。FPGA 可利用動態(tài)重配置，在不到一秒的時間內針對不同設計快速變化，從而可針對新的工作負載進行硬件優(yōu)化。 因此，F(xiàn)PGA 能提供復雜多變超大規(guī)模應用所需的靈活性、應用廣度和功能速度，這是 GPU 和定制 ASIC 無法實現(xiàn)的。其實FPGA不僅在計算的加速具有良好效果，其也可以應用于數(shù)據(jù)中心存儲和網(wǎng)絡的加速，F(xiàn)PGA可為云服務計算、存儲、網(wǎng)絡帶來綜合的提升。

FPGA作為一個加速卡，已經有幾十年的歷史。但是在數(shù)據(jù)中心應用有所不同，F(xiàn)PGA首先要提供云服務，能夠滿足大規(guī)模部署和運維的需求，滿足云服務的特性，包括遠程監(jiān)控管理、在線動靜態(tài)邏輯的重構，也需要支持各種虛擬機訪問以及支持各種驅動兼容性，整個加速卡也需要有更高的RAS特性，這些在服務器里面，可能是比較通用的性質，但是先前的FPGA加速卡，并沒有這類應用場景需求，也不具備這些特性，存在很大缺失。FPGA更重要的是一種FaaS（FPGA as a Service）服務，一種方案能夠將軟件、算法和硬件板卡集成，以軟硬一體化的形式。FaaS圍繞深度學習預測、視音頻處理、基因測序、金融分析、IoT等熱點行業(yè)提供了非常完備的解決方案。

圖 二 FaaS（FPGA as a Service）

云端運算數(shù)字多臺并聯(lián)DC-DC電源模塊，可應用之輸入電壓范圍從8.0~15V，輸出電壓則為0.6~1.8V，IC操作頻率為500KHz，搭載尺寸13.5x13.7mm，雙組電感，感值為0.2uH電感，另為了滿足數(shù)字化的需求及提供監(jiān)控方法，我們采用I2C通訊協(xié)議作為客戶取得模塊內部信息，如下表。

表 3 設計目標規(guī)格

1. 電路架構

根據(jù)下圖三為整合具備數(shù)字及并聯(lián)能力的控制IC與高積體MOSFET及雙線圈厄流器（Power Choke），透電路設計，計算出電感之感量需求，以及減少銅線線圈及磁性粉材量，進而開發(fā)出市面上大功率數(shù)字DC-DC 模塊。圖四為四組并聯(lián)線路，依據(jù)單組模塊進行并聯(lián)使用，可在現(xiàn)有輸出60A以下再增加輸出電流至200A，采用PM-Bus Interface 控制方法，并且利用I2C傳輸接口控制各模塊輸出電壓、偵測輸出電流、溫度以及控制每個模塊電流均流。

圖三、云端運算數(shù)字DC-DC電源模塊（Block diagram）

圖四 云端運算數(shù)字DC-DC電源模塊并聯(lián)模式（Block diagram）

2. 電性特性比較

根據(jù)計算結果與實測分析，我司生產制作大功率數(shù)字DC-DC 產品，其效率優(yōu)于市面上產品，因為我們采用堆棧制程，將電感堆棧至模塊上方，利用銅柱搭接，增加電流路徑，降低損耗，并且選用高積體 MOSFET 減少開關切換的損耗，依據(jù)以上原因進而提高滿載整體效率。

圖五、模塊效率量測

3. 模塊并聯(lián)均流

MSN12AD60-RUD 該模塊具備自動均流的功能，并且此功能再多顆模塊并聯(lián)時，也能夠及時運算并且調整各組模塊的電流一致性，防止在并聯(lián)時模塊發(fā)生功率不一致。圖量測模塊電感電流

圖六、模塊輸出電流均流

圖七、動態(tài)模塊輸出電流均流

4. PMBus通訊協(xié)議測試

因我司研發(fā)的大功率數(shù)字模塊，采用PMbus通訊協(xié)議并且利用I2C傳輸，可以藉由PC搭配GUI與DONGLE（圖19） 進而對模塊進行數(shù)據(jù)讀取與控制輸出電壓，因此這邊針對該功能進行測試。

圖八、PMbus 系統(tǒng)架構

圖 九、GUI實測狀態(tài)

Cyntec利用GUI該套軟件，可以直接監(jiān)控模塊目前狀況以及，錯誤訊息，上圖可以發(fā)現(xiàn)監(jiān)測部分輸入電壓、輸出電壓以及電流與溫度，右側可以顯示目前模塊的狀態(tài)，是否有錯誤訊息。

圖 十Labview 測試狀態(tài)

Cyntec利用Labview 撰寫程序仿真MCU在工作的時候，送入PMbus 訊號，也是可以監(jiān)控模塊目前狀態(tài)以及系統(tǒng)參數(shù)。