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[導讀]日前,賽靈思為記者介紹了近期在醫療科學和醫療設備方面的成果,21ic中國電子網記者受邀參加此次採訪。

FPGA(現場可編輯門陣列)作為賽靈思(Xilinx)的一項重要發明,以其可編程和靈活性著稱。起初,FPGA只是用來仿真ASIC,再進行掩碼處理和批量製造使用。不過ASIC相比FPGA來説明顯在定製化上要求過高,流片量過小情況下成本反而更高,因此兩者毫不衝突地“各司其職”。而後,隨着加速器的出現和算力提升,目前已成為與GPU齊名的並行計算器件。

如今,FPGA已進發數據中心領域,相比CPU和GPU,FPGA所需器件更少,功耗也更優。賽靈思依靠其“數據中心優先”、“加速核心市場發展”、“驅動自適應計算”的三大戰略加持下,使其ACAP平台和Alveo加速卡在數據中心市場極具競爭力。

除此之外,賽靈思曾為筆者展示過其雲服務商領域的“一體化SmartNIC平台”、消費領域的“FPGA TCON”方案、工業領域的Zynq SoC系列方案。

實際上,根據賽靈思透露,醫療領域已佔據賽靈思營收非常重要的比重,並且一直在11%-15%的速度增長。那麼賽靈思是依靠什麼FPGA產品佔據的醫療市場,FPGA器件在醫療設備中扮演什麼角色?

日前,賽靈思為記者介紹了近期在醫療科學和醫療設備方面的成果,21ic中國電子網記者受邀參加此次採訪。

FPGA器件能用在什麼地方

信息顯示,全球人均醫療支出每年都在增長,隨着人口老齡化加劇,消費者對醫療條件和醫療成本都有着極高的預期。另一方面,隨着疫情的爆發,市場對病情的及早發現和診斷的快速分析有了更高的要求,這就需要醫療器械成本的進一步降低和算力的提升。

FPGA器件自身擁有可編程特性,藉助這種優勢,可避免ASIC器件前期高昂的一次性工程費用,消除最低訂單數量和多芯片迭代風險和損失。醫療行業本身是與科技發展聯繫最為緊密的行業之一,伴隨FPGA器件的不斷迭代升級,更多新設備出現,引領了新的治療方法、治療途徑、治療理念的改變。

賽靈思醫療科學全球業務市場負責人Subh Bhattacharya

根據Subh Bhattacharya的介紹,賽靈思的FPGA器件在醫療領域的應用主要分為三類:臨牀、醫療成像和診斷分析。

01、臨牀環境

臨牀設備數量大種類多,因此需要靈活性極強的FPGA。需要注意的是,部分設備直接影響患者生命安全,對啓動速度、安全穩定性、時延要求極高;部分設備在便攜性上則有一定要求,對功耗、小尺寸有很大需求。

根據Subh的介紹,在臨牀方面,賽靈思的Zynq UltraScale+ MPSoC(下文簡稱為“ZU+ MPSoC”)是一個高度集成的平台,集成多個處理器,擁有可編程邏輯,此外還集成了信息安全和功能安全功能。Subh強調,這個技術平台的強大功能和性能非常適合在臨牀環境應用之中,包括從雲端到邊緣。

Subh為記者展示了幾個利用該平台解決臨牀環境的實例:

其一是賽靈思與Spline.AI和AWS(亞馬遜雲服務)合作開發的醫療AI,利用ZU+MPSoC的ZCU104平台作為邊緣設備,實現的高精度低時延的醫療X射線分型深度學習模型和參考設計。該方案可獨立自主根據Chest X-Ray預測疾病,也可預測COVID-19和肺炎,也可開發定製模型供臨牀使用。另外,ZCU104支持開源語言PYNQ語言下開發,也可藉助AWS IoT Greengrass實現進一步的擴展和部署。該方案發揮了ZU+ MPSoC的高性能和擴展性,賦予了低成本醫療設備高精度的診斷。

其二是賽靈思為奧林巴斯內窺鏡核心技術提供支持。該方案發揮了ZU+ MPSoC在啓動速度、功耗和低時延的特性。

其三是賽靈思為Clarius超便攜高性能超聲波系統。該方案發揮了ZU+ MPSoC片上雙ARM處理器和FPGA的小尺寸封裝特性,實現了超便攜。

究其歷史,Zynq SoC是賽靈思在2011年推出的全球首款集成ARM內核的產品,彼時該平台稱為“可擴展的處理器平台”,主要是為了將市場擴展到嵌入式應用之中。此前FPGA多用作輔助芯片,自從引入更多功能的集成SoC平台之後,ARM GPU、數據安全處理器、功能安全處理器都被集成在單芯片之中。Subh表示,經過這樣的轉型之後,賽靈思從每年5%-6%的收入增長,實現了到14%-15%的收入增長,2.5倍的增長率全要歸功於這樣的技術平台。

除此之外,Subh還為記者展示ZU+ MPSoC在醫療安全上的解決方案。“目前,全球安裝的醫療物聯網設備超過1億台,到2020年將增長到1.61億台。醫界高管認為 59%隱私問題, 55%老舊系統集成和54%安全問題,是阻礙當今醫療機構採用物聯網的三大障礙。”

Subh表示,賽靈思可以利用可編程平台,不斷適應新的安全防護措施,這種升級囊括了軟件和硬件。最終體現在SoC上的,就是認證與加密啓動、安全啓動、測量啓動、安全應用通信、基於雲的監測等功能。

02、醫療成像

大型醫療成像設備使用FPGA器件已經是基本操作,Subh為記者介紹,在醫療成像方面,主要包括CT、超聲、X射線、PET、MRI掃描儀等。

對於醫療成像,Zynq UltraScale+ MPSoC同樣適用。Subh表示,除此之外還有Versal ACAP,這個系列可以理解為下一代的MPSoC,Versal ACAP在成像領域具有非常大優勢。

Versal ACAP除了擁有ARM多處理器集成、可編程邏輯、DSP以外,還加入了AI引擎,即SIMD、VLIW這樣的單元,可以支持很多類似操作的平行處理。

Subh為記者展示了超聲波圖像重構與計算機輔助診斷的方案,利用賽靈思的軟硬件支持,能夠降低功耗和熱度範圍、降低解決方案成本、延長設備使用壽命、低時延邊緣推斷,雖然市場非常複雜,賽靈思的技術也能夠大大提高生產力。

03、診斷分析

Subh表示,除了SoC和FPGA,賽靈思還提供即插即用的Alveo加速卡,正因這是一種PCle的解決方案,因此可以大大降低開發時長。根據介紹,Alveo加速卡適用於任何通用PC,既可以加速CPU的普通任務,也可以加速其他的GPU的任務,最終實現高吞吐量和超低時延。其獨特的算力和靈活應變能力,可以大大加速很多的醫療應用。

聯影醫療(United Imaging)是一家中國公司,這家公司在使用Alveo U200加速卡替代傳統GPU時發現,Alveo的技術成本更低、功耗更低,並且無需犧牲任何性能或是開發進度。

FPGA vs. CPU&GPU

醫療設備中使用CPU或者GPU產品的方案也屢見不見,為何FPGA擁有如此卓著效果,甚至有着替代CPU和GPU的“魔力”?實際上,CPU和GPU都屬於馮諾依曼結構,FPGA能夠突破結構上的限制因此擁有極強的能效。

具體來説,CPU和GPU需要使用SIMD(單指令流多數據流)來執行存儲器、譯碼器、運算器、分支跳轉處理邏輯等,FPGA則在燒寫時已經確定每個邏輯單元的功能,因此不需要指令;另外,CPU和GPU在內存使用中是共享的,因此就需要訪問仲裁,執行單元間的私有緩存使得部件間要保持緩存一致性,同樣在燒寫過程中FPGA已明確通信要求,因此無需共享內存進行通信。

得益於此,FPGA擁有極強的浮點乘法運算能力,而且對比同樣是浮點運算的GPU延遲更低。這是因為,FPGA同時擁有了流水線並行和數據並行,而GPU只有數據並行。

從算力上來説,賽靈思還將FPGA器件轉變為了SoC進行加速和自適應。賽靈思在加速上通過標量引擎實現,包括ARM、應用處理器和實時處理器,而自適應引擎的核心便是可編程邏輯器件FPGA,另外還配備智能引擎,目前配備的是DSP。特別是,在Versal ACAP的平台上還會將會有AI引擎進行支持,進一步進行加速和自適應。

“在醫療領域,諸如內窺鏡這種應用,手術中患者擁有一個共同的要求,就是時延非常低,甚至需要實時來完成。從攝像頭捕捉圖像,經過管線處理,再到顯示屏可能不到20微妙的時間。CPU和GPU達不到FPGA如此低的時延,因此這就是FPGA相比CPU和GPU的最大優勢”,Subh繼續為記者介紹,從功耗、成本和集成上,賽靈思SoC的FPGA也擁有更好的優勢。

“很多領域,諸如視覺化,GPU使用很多年了,FPGA並不是做不到,不過我們還是會專注在優勢的領域,即在封閉空間內做數據移動,而非斷斷續續的內存上傳的情境”,Subh坦言。

不同層面分析FPGA在醫療的應用

能夠在醫療領域,兼顧擁有業界領先的AI時延與性能,生命週期延長、高質量、高可靠性、高安全性,實時、確定性控制與接口的僅賽靈思一家。

賽靈思除了提供FPGA和 SoC這樣的硬件器件及平台以外,還專門為降低FPGA 開發門檻滿足廣泛市場應用需求量身定製了Vitis AI統一軟件平台。之前筆者也曾多次介紹這款軟件平台,算法工程師無需硬件設計經驗,也可直接應用算法的實現。

賽靈思的醫療解決方案幫助了Illumina對重症新生兒做基因組分析,為ICU患者和重症患者加速推進eyetech的基於眼球追蹤的溝通平板電腦,與邁瑞合作以抗擊新冠疫情。FPGA就是在不經意間為聲名增添了一份敬畏。

筆者認為,賽靈思的FPGA器件從高性能加速和自適應兩方面着手,成為了其在市場立足的最大競爭力。一方面,FPGA、ARM、應用處理器、實時處理器、DSP、AI引擎利用片上系統(SoC)和軟件進行高度集成,既增強了算力也增強了應用的擴展性;另一方面,FPGA本身擁有的低延時性,對於時延要求極高的醫療領域可以説是“天生一對”。

從市場上來分析,隨着疫情的爆發,醫療設備市場需求持續增加,其中不乏大型數據分析和便攜性要求極高的設備,這剛好吻合了FPGA SoC的特點。另一方面,醫療水平的提升和市場馬太效應之下,更具能效和低功耗優勢的FPGA產品需求量持續增加。

從軟件上分析,賽靈思的Vitis平台適用於不同人羣,包括熟練掌握HDL語言的硬件工程師,熟練掌握各大編程語言的軟件工程師,也適用於熟練掌握TensorFlow、Caffe、PyTorch的算法工程師。利用這種靈活性,可以讓許多有創意的初創公司有了施展拳腳的可能。

通過賽靈思的介紹,可以説無論是大型設備還是便攜設備,FPGA都有其一席之地。

未來賽靈思醫療創新之路該如何發展?Subh表示,在醫療產品上賽靈思將不斷提高集成度並降低封裝尺寸,另一方面,將會不斷髮展異構計算提高效率和性能。

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