《异构计算云服务和 AI 加速器》系列，共包含以下文章：

• 异构计算云服务和 AI 加速器（一）：功能特点
• 异构计算云服务和 AI 加速器（二）：适用场景
• 异构计算云服务和 AI 加速器（三）：GPU 虚拟化技术
• 异构计算云服务和 AI 加速器（四）：FPGA 虚拟化技术
• 异构计算云服务和 AI 加速器（五）：EAIS & AI 加速器

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🚀 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可重构的半导体芯片，允许用户根据需要动态配置硬件逻辑，从而实现定制化的数字电路功能。它介于通用处理器（如 CPU）和专用芯片（如 ASIC）之间，兼具灵活性和高性能计算能力。

将 FPGA 的高性价比算力通过云输出，使得 FPGA 的算力普惠化、平民化，这是 FPGA as a Service 的核心出发点和立足点。同时，云上使用 FPGA 与 FPGA 的传统使用方式也有着非常大的区别。FPGA as a Service 的核心就是 FPGA 虚拟化技术。

目前 FPGA 虚拟化技术还在发展初期，近几年随着云计算和 AI 技术的发展，才逐渐成为工业和学术领域研究的热点。关于 FPGA 虚拟化技术的介绍文献也比较少，关于 FPGA 虚拟化技术的发展历史，目前比较全面的总结可以参考 2018 年由 Manchester 大学学生发表的一篇 IEEE 论文《A Survey on FPGA Virtualization》，文中提到早在 2004 年由 Plessl 和 Platzner 发表的一篇论文《Virtualization of Hardware Introduction and Survey》中提到过 FPGA 虚拟化技术的概念，将 FPGA 虚拟化技术分为 时域划分（Temporal Partitioning）、虚拟化执行（Virtualized Execution）和 虚拟机（Virtual Machines）三种。

• 时域划分 早期主要解决设备容量问题，是将大规模的应用设计拆分为几个小设计，然后将每个设计烧写在单个 FPGA 上顺序执行。时域划分技术如下图所示，主要包括 网表划分、数据流图划分 和 CDFG 划分。随着数据量和计算复杂度的增加，单片 FPGA 已经无法满足一个应用的需求，需要多片 FPGA 并行完成，虚拟化技术逐渐打破了时间和空间维度的限制，就像大型数据中心的应用场景：多片 FPGA 并行执行同一个任务，并可以及时切换到下一个任务。

• 虚拟化执行 是把一个应用分成几个有关联的任务，并通过一个抽象层来管理和调度它们，其目的是在一定程度上实现 设备无关性（Device Independence），从而解决资源管理和安全隔离问题，还可以提高开发效率，比较典型的例子是 PipeRench 项目，此项目成功研发了 Kilocore 芯片，它内置了一个 PowerPC 处理器，实现了硬件虚拟化，并可以动态配置，从而解决 FPGA 的资源限制问题。

• 虚拟机 通过一个抽象架构来描述应用从而彻底实现设备无关性。起初，虚拟机的概念用来表示 FPGA 的静态架构，譬如 Shell 或者 vFPGA 的 Hypervisor，并不是我们现在理解的虚拟机概念。现在的 FPGA Overlay 技术是应用比较广泛的 FPGA 虚拟化方法之一，它是位于 FPGA 硬件层之上、并连接顶层应用的虚拟可编程架构，实现了对 FPGA 底层硬件资源的抽象化和虚拟化。FPGA Overlay 的具体实现方式有很多种，这里不详细介绍，其主要目的是为上层用户提供他们熟悉的编程架构与接口，比如通过 C 语言等高层语言对 Overlay 中的通用处理器等进行编程，而无须担心具体的硬件电路实现，这点类似 HLS。Overlay 实现了 FPGA 的硬件无关性，便于应用设计在不同 FPGA 架构间移植。另外，用户可以选择只编译自己改动的逻辑部分，在很大程度上缩短了 FPGA 的编译时间，也方便对应用进行调试和修改。但是在实际开发中，由于其引入的 Overlay 层并不能完全隐藏 FPGA 结构，而且此技术没有业界统一标准，所以会来带额外的开发难度和成本。

按照资源的抽象级别，FPGA 虚拟化技术分为三类，如下图所示。

• 资源级别（Resource Level）：FPGA 上的资源可分为两种，一种是可配置的，一种是不可配置的，所以资源级别的虚拟化主要指架构虚拟化（增加一个抽象层）和I/O 虚拟化，比较典型的技术就是 FPGA Overlay 技术，I/O 虚拟化技术本质上跟 CPU/GPU 实现类似，比如 FPGA 云主机用到的设备透传功能。
• 单节点级别（Node Level）：单节点指单片 FPGA，主要指具备资源管理功能的抽象层，包括 VMM（Virtual Machine Monitors，也叫 Hypervisor），Shell（FPGA OS或 Hypervisor-vFPGA）和调度管理，主要用于多租户场景，即 FPGA 云主机。
• 多节点级别（Multi-Node Level）：多节点指由两片以上 FPGA 组成的 FPGA 集群，虚拟化的目的是在多片 FPGA 上完成同一个加速任务。其实现依赖 FPGA 互联功能，常见的有三种互联方式，如下图所示。

🚀 将加速器扩展到多片 FPGA 上的架构集合。此处

• a) 代表 FPGA 到 FPGA 通信；
• b) 展示了一种服务器-客户机架构，在这种架构中 FPGA 直接和服务器通信；
• c) 表示在服务器-客户机架构中，FPGA 作为客户机 CPU 的一个特殊设备。

FPGA 虚拟化技术比较典型的应用场景包括基于 OpenCL 实现的 MapReduce 框架和微软的 Catapult 项目。

从 FPGA 云主机的实现方式来说，FPGA 虚拟化指 I/O（PCIe 设备）虚拟化技术。

I/O 虚拟化技术，有些地方也叫 I/O 设备虚拟化技术，目前主流的模型实现方式有以下几种：

• 全模拟：纯软件实现，通常由虚拟化层（QEMU）完全模拟一个设备给虚拟机用，其优点是不需要修改操作系统内核和驱动，因此它是可移植性与兼容性最好的 I/O 设备虚拟模型。但是，这种实现模型性能不高，主要原因是：第一，软件模拟本身就无法具有很高的性能 ；第二，在这种实现方式中，I/O 请求的完成需要虚拟机与监视程序多次的交互，产生大量的上下文切换，开销巨大。
• Virtio 驱动半虚拟化：将设备虚拟的工作一拆为二，一部分在虚拟机内核中作为前端驱动，一部分放到虚拟化层上（通常是 QEMU）作为后端，前后端共享 Virtio 环协同完成任务。Virtio 前后端的技术只是减少了 VM Exit 和 VM Entry（Guest 和 Host 的上下文切换），并且使 Guest 和 Host 能通过并行处理 I/O 来提高吞吐量并减少延迟。但是，I/O 的路径并不比全虚拟化技术少。
• 硬件辅助虚拟化：借助硬件技术，如 Intel 的 VT-d 技术实现 PCI 设备直接挂载给虚拟机，常见的有设备直通和 SR-IOV。

纵观各大云服务提供商，FPGA 云服务器采用的都是 设备直通（Device Passthrough），主要因为以下三点 ：

• 一是 FPGA 的性能，客户考虑业务搬迁上云首先要做的就是对比，跟本地物理机比、跟竞品（如 GPU/ASIC）比。虚拟化必然导致部分的硬件性能损耗，1% 的性能损失都会增大客户拒绝使用 FPGA 云服务器的可能性 ；
• 二是应用场景，FPGA 比较适用于计算密集型和通信密集型任务。在大数据爆发的时代，很多应用都需要调度多片 FPGA 才能满足需求，将同一片 FPGA 共享给多个客户的需求并不强烈 ；
• 三是实现难度，分片 FPGA（vFPGA）的多租户场景，在安全和隔离的实现上，虽然可以复用 vGPU 方案，但是硬件逻辑开发的难度非常大。综合考虑，各大云服务提供商在FPGA 设备虚拟化时选择的都是性能损耗最小的设备直通方案。

设备直通技术：是将宿主机上的 PCIe 设备直接分配给客户机使用，虚拟机独占这个设备，在客户机进行对应的 I/O 操作时，不需要通过 VMM 或被 VMM 截获，所以设备性能几乎无损耗。设备直通技术的实现依赖 IOMMU 功能（隔离虚拟机对内存资源的访问），需要硬件支持，比如 Intel 平台的VT-d 技术。

说到 VT-d 技术，首先要解释下 DMA（直接内存读取），它是一种硬件机制，允许外围设备和主内存之间直接传输数据，不需要 CPU 参与，由此可以大大提高设备的吞吐量。I/O 虚拟化的关键在于解决 I/O 设备与虚拟机的数据交换问题，而这部分主要指 DMA 和中断请求（IRQ）。只要解决好这两个方面的隔离、保护及性能问题，就是成功的 I/O 虚拟化。VT-d 通过重新设计 IOMMU 架构，在 CPU、内存和 I/O 设备之间增加了一个硬件设备，其主要功能是将 I/O 设备的 DMA 访问请求和中断请求重定向到 VMM 设定好的 VM 中，最终实现了 DMA 虚拟化，这项技术也叫 DMA 重映射。

阿里云 FPGA 云主机的设备直通方式采用的是 VFIO，这是一套用户驱动框架，通俗来讲就是一个设备驱动。在虚拟化情景下，VFIO 主要用来在用户实现设备直通，充分利用了 VT-d 技术提供的 DMA 重映射和中断重映射特性，在保证直通设备的DMA 安全性的同时其 I/O 性能接近物理设备。

总体来说，FPGA 板卡（PCIe 设备）的透传方式跟 GPU/NIC 等 PCIe 设备并无差别，鉴于 FPGA 本身的硬件特性和安全隔离要求，阿里云 FPGA 云服务器虽然采用了设备直通方式，但是并没有把 FPGA 设备功能完全暴露给虚拟机，而是将 PCIe 从功能角度划分为两个 PF（Physical Function）：即 管理 PF（Management PF）和 用户 PF（UserPF），如下图所示。

• 管理 PF：提供 FPGA 各种控制功能，如 FPGA 镜像加载、状态监控等。例如，在 FPGA 云主机上，只有先发送加载请求，后台系统认证身份后，通过宿主机驱动才能发起加载操作。
• 用户 PF：对应的是逻辑功能接口，此功能会通过设备直通方式透传给虚拟机，用户可以使用官方提供的驱动访问设备，也可以自己开发。

PCIe 功能双 PF 的划分，在一定程度上保护了 FPGA 板卡不会被用户恶意烧写，从而降低了宿主机的停机风险，也保证了 FPGA as a Service 的可靠性。此方案的实现基于 FPGA 特殊的硬件特性（部分可重配置），主流云服务提供商的做法基本类似。

部分可重配置（Partial Reconfiguration）：在前面介绍 FPGA 虚拟化技术的时候提到过，其实现原理是将 FPGA 内部划分出多个区域，在 FPGA 运行时单独对这些区域进行编程和配置，以改变区域内电路的逻辑，但并不影响 FPGA 其他电路的正常运行。它可以实现时间域和空间域两个维度的任务切换，很多大型应用的逻辑都是利用 FPGA 这一特性实现的，如微软的 Catapult 项目同时提出了 Shell（不可配置区域）和 Role（可重配的逻辑单元）的概念。也有将这一特性应用在多租户场景下的，提出了vFPGA 的概念，即将一个 FPGA 共享给多个用户使用，如 IBM 的 CloudFPGA 项目。

各云服务提供商的 FPGA 云服务器也抓住了这一特性，将 FPGA 在逻辑上划分为 Shell（静态区）和用户逻辑（动态区）。

• 静态区：FPGA 的静态区主要包括 PCIe、DRAM、DMA 及中断等接口逻辑，一般由云服务提供商提供，主要负责 FPGA 管理功能。
• 用户逻辑：FPGA 的动态可重配置区域属于用户数据，即用户的知识产权（IP）。

阿里云 FPGA 云主机在 F3 实例设计时也提出了 Role 的概念，它是和 Shell 类似的封装，跟用户逻辑一样处于动态区域，其目的是简化 Shell 功能，以尽可能减少 Shell 升级。另外，通过 Role 实现了同一个 Shell 既可以支持 OpenCL 开发，也可以支持 RTL 开发的功能，同时降低了用户对 FPGA 的开发门槛。