软件研发将成为CPU加速器技术关键

英特尔（Intel）看准客制化硬件在资料中心市场的发展潜力，砸下重金买入Altera。英特尔的Xeon处理器与Altera的FPGA结合后，可大幅提升应用程序编码在客制化硬件上的运作表现。然而硬件整合事实上并不困难，真正的挑战还在于软件的部份。

富比世（Forbes）报导指出，FPGA与GPU的程序编写需要使用特定API以及特殊编码，编写人员还需具备FPGA与GPU的硬件知识天然气约20%，其难度更甚于传统硬件的应用程序编写。如果英特尔无法解决在非传统硬件上的软件研发问题，将很难实现让FPGA在2020年前进驻 分之1云端服务器的理想。

所幸，对于非传统硬件的软件研发问题，已出现一些备受看好的解决方案。由苹果（Apple）提出的OpenCL，是第一个针对特殊处理平台创造的高阶语言，并已发展成为各种CPU加速器，像是GPU、DSP、FPGA所使用的基础语言。然而OpenCL需独立于主应用程序之外进行研发，开发人员还得另外学习它的语言环境，并具备相关硬件知识。

由Bitfusion公司研发的软件抽象层（software abstraction layer）技术，可让传统应用程序使用在任何OpenCL支援的硬件加速器上。Bitfusion能在运行时拦截并侧写应用程序编码，并将函数调用（function call）重新定向，使其能为最合适的硬件，不论是GPU或FPGA，制造加速效果。

Bitfusion执行长透露，在早期测试中，这项技术在R与Matlab封包等科学应用中的表现最为优秀。其他被看好的应用还包括DNS、内容过滤、搜寻等虚拟路服务。

除Bitfusion外，SRC Computers也同样致力于使用软件加速硬件的技术。SRC Computers的Carte与Bitfusion系统类似对于北京市民政局的答复，能自动分析并分隔标准CPU与FPGA编码，为研发人员省去不少麻烦。

IBM的Liquid Metal计划则采用Lime语言与运行编译器等方式，简化硬件加速器的难度。Lime可将应用程序编码编译为FPGA原生的Verilog描述，也能转换成编译支援GPU。

随着生力军Altera的加入，英特尔未来将会大举利用FPGA作为加速应用程序的手段。尽管Bitfusion有机会成为不错的收购对象，但就英特尔在Hadoop、Cloudera、OpenStack与Linux核心所下的工夫看来，英特尔显然已明白培养软件能力支援硬件的价值所在。