На базе платформы Google Cloud уже давно существует бессерверная (serverless) система Cloud Functions, которая позволяет создавать одноцелевые автономные функции, реагирующие на определённые события. Cферой применения подобных функций выступают системы Интернета вещей, мобильные приложения и так далее. Они могут использоваться в системах обработки данных в реальном времени, при анализе видео или изображений, а также в роли чат-ботов и виртуальных ассистентов.

Теперь же Google добавила в Functions поддержку модульной платформы для разработчиков .NET Core 3.1, которая работает на Windows, Mac и Linux. Поддерживается реакция на HTTP-события и события CloudEvent, приходящие от внешних сервисов и других служб Google Cloud. Для упрощения разработки компания представила фреймворк Functions Framework for .NET, который позволит написать необходимые и отладить функции локально, а затем загрузить их в облако. Есть интеграция с Visual Studio и поддержка VB и F#.

Отметим, что другие компании также развивают свои serverless-системы. К примеру, недавно сервис Yandex.Cloud получил крупное обновление.

В настоящее время можно сказать, что вычислительные устройства различных типов — ЦП, графические процессоры, ПЛИС, DPU и другие ускорители — существуют практически отдельно друг от друга. И каждый случай, требующий их совместной работы, приходится рассматривать отдельно. Однако будущее за конвергенцией: куда проще и выгоднее иметь единую открытую программную платформу, позволяющую легко комбинировать различные ускорители, составляя из них систему, способную оптимально решать поставленные перед ней задачи.

Intel продвигает oneAPI как единую, универсальную платформу для разработки под все вычислительные платформы сразу. У AMD же есть проект ROCm, который позволяет объединить усилия CPU и GPU, а теперь — хотя сделка до конца не закрыта — FPGA Xilinx. На SC20 компании провели первую демонстрацию работы.

Ускорители Xilinx Alveo, как, впрочем, и любые ускорители на базе достаточно сложных ПЛИС, имеют широчайший спектр применения, от чисто вычислительных задач до вспомогательных, вроде обслуживания «умных» сетевых соединений и работы в качестве «сопроцессора данных» (DPU). Суть проведённой AMD демонстрации в том, что за счёт службы трансляции адресов PCIe (Address Translation Service, ATS) платы Alveo получают доступ к ресурсам памяти других устройств, будь то системные процессоры или ГП-ускорители.

Платформа AMD ROCm позволяет унифицировать такие процессы, как обнаружение и резервирование ресурсов ПЛИС в ускорителях Alveo. При этом обеспечивается безопасная изоляция ресурсов памяти для каждого пользователя, синхронизация ускорителей Alveo и Instinct, а за распределение нагрузки пользовательских запросов используется тот же механизм, что и для плат Instinct.

Такой подход должен действительно упростить и унифицировать создание HPC-систем нового поколения, которые будут сочетать в себе ускорители различных типов. Подробнее о технологии ROCm можно узнать на сайте AMD. Поскольку платформа является открытой, следует ожидать появления нового кода и в репозиториях ROCm на GitHub.

Программируемые логические интегральные схемы обеспечивают наивысшую гибкость реализации IP-блоков, поскольку из элементов ПЛИС можно создать практически что угодно. Однако они же и гарантируют максимальную сложность разработки. Вполне естественно, что крупные производители ПЛИС стараются снизить порог входа для разработчиков, дабы сделать свою продукцию более популярной. На мероприятии Intel FPGA Day корпорация анонсировала два новых продукта, призванных упростить разработку новых решений на базе ПЛИС, а также перенос уже созданных решений на «фиксированный кремний», чипы ASIC.

Наибольшую гибкость в программном отношении демонстрируют классические центральные процессоры, однако в ряде задач их производительность, как пиковая, так и удельная, оставляет желать лучшего. Менее универсальны и более быстры в этом плане процессоры графические, однако у них есть свои ограничения. Меньше всего ограничений у ПЛИС, однако начать использовать их существенно сложнее, нежели ЦП или ГП.

Помимо построения логической структуры, требуется реализовывать и базовые элементы — работу с памятью и внешними интерфейсами, например, PCI Express или Ethernet. Одной из первых, кто упростил разработчикам эти задачи, стала Xilinx, которая в прошлом году предложила набор стандартных IP-блоков для вышеописанных целей, но по-настоящему модульную FPGA-платформу представила сегодня Intel.

Intel Open FPGA Stack: программные и аппаратные компоненты

Полное название новой концепции звучит как Intel Open FPGA Stack, сокращённо OFS. Это полноценная программно-аппаратная платформа, позволяющая разработчикам использовать готовые модульные компоненты Intel для реализации базовых возможностей ПЛИС. Можно разрабатывать и собственные IP-модули для работы с памятью или PCIe, но те, кто желает сконцентрироваться на разработке специфических ускорителей и не тратить время и ресурсы на базовые вещи, теперь смогут это сделать благодаря Intel OFS.

В программной части OFS, а именно в самих модулях базовой функциональности, используется открытый код, что благотворно должно сказаться на популярности новой платформы. Более того, имеется поддержка и в основной ветке ядра Linux, что должно ещё более расширить область применения ПЛИС-платформ Intel. Не всегда, однако, сложные и дорогие ПЛИС оптимальны — и тут на сцену выходит вторая анонсированная новинка, Intel eASIC N5X.

ПЛИС обеспечивают максимальную гибкость и позволяют создавать действительно универсальные ускорители, но платить за это приходится как деньгами, так и энергопотреблением. В ряде случаев, когда смена конфигурации ускорителя не требуется, выгоднее обойтись фиксированной реализацией функций в чипах ASIC. И здесь поглощение eASIC, ведущего поставщика структурированных ASIC, которое произошло ещё в 2018 году, начинает приносить свои плоды.

Новые 16-нм чипы серии eASIC N5X представляют собой переходное звено от полноценных ПЛИС к классическим ASIC. Они дешевле и потребляют вдвое меньше энергии, однако позволяют реализовывать достаточно сложные решения: флагманский вариант имеет 8,8 млн. ASIC-эквивалентных структур, 229 Мбит двухпортовой памяти и 20 Мбит для 128-байтных регистровых файлов. Также он может нести до 80 трансиверов 32,44 Гбит/с и имеет четыре фиксированных вычислительных ядра ARMv8.

Характеристики семейства eASIC N5X

В eASIC N5X компания-разработчик серьезное внимание уделила вопросам безопасности: в составе чипов имеется аппаратный менеджер, пришедший в новую платформу из семейства ПЛИС Intel Agilex. Он реализует такие функции, как безопасная загрузка, аутентификация и защита от взлома. Таким образом, теперь в распоряжении Intel имеется ещё одна платформа, отлично подходящая для быстрой разработки и развёртывания беспроводных сетей 5G RAN.

Более подробную информацию об Intel Open FPGA Stack и eASIC N5X можно получить на сайте Intel: соответствующие анонсы содержат массу полезных контекстных ссылок на ресурсы, посвящённые новинкам.

За последние 18 месяцев было отмечено значительное, 25,5-кратное повышение производительности платформ на базе Arm в высокопроизводительных вычислениях благодаря совместным усилиям экосистем Arm и NVIDIA, отметила компания NVIDIA.

По её оценкам, ядро Arm Neoverse N1 обеспечило системам на кристалле, таким как Altra от Ampere Computing, 2,3-кратное улучшение по сравнению с прошлогодними проектами. А графические процессоры NVIDIA A100 с тензорными ядрами продемонстрировали самый большой прирост производительности в истории за одно поколение.

Новейшие платформы перешли на большее количество более быстрых ядер, линий ввода/вывода и памяти. А разработчики приложений внесли в своё программное возможность множества новых оптимизаций. Как уже ранее сообщалось, NVIDIA в партнёрстве с Ampere Computing расширила свою серверную платформу Mt. Jade для облачных игр.

В результате референс-дизайн NVIDIA для высокопроизводительных вычислений на базе Arm с двумя SoC Ampere Altra и двумя графическими процессорами A100 показал в 25,5 раз большую производительность, чем серверы с двумя SoC, которые исследователи использовали в июне 2019 года. А её рефернс-платформа на базе архитектуры Arm и GPU-ускорителей в отдельности показала прирост производительности в 2,5 раза за 12 месяцев.

Результаты касаются приложений, в том числе GROMACS, LAMMPS, MILC, NAMD и Quantum Espresso, имеющих ключевое значение для таких видов деятельности, как разработки лекарств, что является главным приоритетом во время пандемии. Эти и многие другие приложения, адаптированные к запуску на Arm-системах, доступны в готовых к быстрому развёртыванию NGC-контейнерах NVIDIA. Компании и исследователи, работающие в таких областях, как молекулярная динамика и квантовая химия, могут использовать эти приложения не только в фундаментальной науке, но и в здравоохранении.

Еще одним признаком расширения экосистемы стало мероприятие недавно сформированного сообщества Arm HPC User Group (A-HUG), в котором приняли участие такие компании, как AWS, Hewlett Packard Enterprise, исследовательские институты Jülich Supercomputing Centre (JSC, Германия) и RIKEN (Япония), а также Ок-Риджская национальная лаборатория и Национальные лаборатории Сандия (США).

Опубликована новая версия стандарта параллельного программирования для языков C, C ++ и Fortran. Речь идёт об OpenMP 5.1. Новинка включает в себя ряд улучшений, в том числе новую конструкцию interop для совместимости с устройствами, которые напрямую не поддерживают OpenMP, но могут работать с интерфейсами вроде NVIDIA CUDA, AMD ROCm/HIP и OpenCL.

В числе нововведений стоит отметить расширение списка полностью поддерживаемых языков: C11, C18, C ++ 11, C ++ 14, C ++ 17 и C ++ 20. Также появилась возможность использовать синтаксис атрибутов C ++ директив OpenMP, что упрощает их интеграцию с шаблонами. А ещё заявлена поддержка Fortran 2008 и начальная поддержка для Fortran 2018. В самих же компиляторах появилась возможность генерировать ошибки и предупреждения во время процедуры компиляции.

Улучшилась поддержка аппаратных ускорителей вычислений, а указатели функций теперь можно сопоставить с устройством или ускорителем. Также были добавлены переменные среды для конкретных устройств. Появился и ряд новых директив. К примеру, tile, которая может улучшить локальность данных, и unroll, которая полностью или частично разворачивает цикл.

Что касается готовых реализаций, то LLVM, GCC, AMD, Intel, HPE, NVIDIA, Mentor Graphics и многие другие уже добавили поддержку этих спецификаций в свои продукты. Всё это должно улучшить многопоточную работу приложений и ускорить выполнение задач в целом.

Сегодня компания Intel презентовала «золотой» релиз своего набора инструментов oneAPI. В публичный доступ он выйдет в декабре. Этот инструментарий заявлен в качестве универсального средства разработки для разных аппаратных платформ.

На рынке, как известно, нет единой аппаратной архитектуры процессоров. Причин тому масса — это и отсутствие единого стандарта, и обратная совместимость, и разные задачи. Потому разработка программ и портирование их между платформами представляет собой огромную проблему.

Новый инструмент oneAPI должен стать унифицированным интерфейсом с открытыми исходниками. Он позволит создавать кроссплатформенные приложения для процессоров, GPU и ПЛИС. Инструменты разработки Intel Parallel Studio XE и System Studio «переезжают» на oneAPI, для них Intel будет оказывать коммерческую поддержку. В списке поддерживаемых самой Intel архитектур для Windows и Linux заявлены:

• Процессоры Intel (от Atom до Xeon).
• Графические процессоры (от Gen9 до Хе-НР).
• ПЛИС Intel Arria, Stratix и другие.

В числе готовых тулкитов, которые имеются на старте, отметим:

• Intel oneAPI Base Toolkit (Base Kit) — базовый набор инструментов для разработки, включающий компиляторы, библиотеки, приложения для анализа и дебага.
• Domain-Specific Toolkits — набор инструментов для работы с рендерингом, графикой, ускорителями вычислений и так далее. В наборах есть Intel oneAPI HPC Toolkit (для ускорения Fortran, OpenMP и MPI), Intel oneAPI IoT Toolkit (для систем Интернета вещей), Intel oneAPI Rendering Toolkit (для быстрой визуализации и рендеринга графики).
• Intel AI Analytics Toolkit и OpenVINO Toolkit также базируются на решениях oneAPI.

Так как oneAPI является открытой платформой, сторонние компани и пользователи занимаются развитием поддержки и других архитектур:

• В Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США. Там инструменты применяются для тестирования кода под экзафлопсную систему Aurora.
• В компании Codeplay из Шотландии, которая разрабатывает компилятор DPC++ для графических процессоров Nvidia.
• В Иллинойском университете, где oneAPI используется для гетерогенных вычислительных систем, которые имитируют биомолекулярные системы. Это, в частности, используется для поиска лекарства от COVID 19.
• В вычислительном центре Гейдельбергского университета, где хотят добавить поддержку oneAPI для графических процессоров AMD.
• Берлинский институт Zuse успешно портировал приложение EasyWave для моделирования цунами с NVIDIA CUDA на oneAPI.

Новинка совместима с существующими моделями программирования и языками C++, Fortran, Python, OpenMP и другими. В составе oneAPI есть стандартные библиотеки, которые будут работать на любых аппаратных платформах — от ПК и серверов до систем машинного обучения и «Интернета вещей». Всё это позволит упростить разработку и поддержку ПО.

При этом, как заявил Раджа Кодури (Raja Koduri), старший вице-президент Intel, главный архитектор и генеральный менеджер по архитектуре, графике и программному обеспечению, набор инструментов oneAPI пригодится и для игр. Речь идёт об облачном гейминге (например, на новых серверных GPU Intel) на мобильных устройствах с Android. Как утверждается, новая технология обеспечит высокое качество передачи потокового видео и низкие задержки в процессе трансляции.

Впервые Intel oneAPI представили на выставке SuperComputing 2019, с тех пор были выпущены несколько бета-версий. Подробнее о самом интерфейсе можно прочитать на сайте проекта, а самостоятельно опробовать новинку можно в Intel DevCloud. Напомним, что ранее oneAPI начали продвигать в том числе в России.

В феврале 2019 года IBM Research открыла центр аппаратных средств ИИ (AI Hardware Center) с целью повысить эффективность вычислений ИИ в 1000 раз в течение десятилетия. В течение последних двух лет, как заявляет IBM, ей удаётся соответствовать амбициозной цели: она увеличивает эффективность вычислений в 2,5 раза в год.

Недавно IBM сообщила о двух ключевых достижениях на пути к повышению эффективности ИИ. Во-первых, IBM сделает цифровые ИИ-ядра совместимыми с экосистемой Red Hat OpenShift. Это позволит разрабатывать аппаратное обеспечение IBM параллельно с программным обеспечением Red Hat, так что к моменту выпуска оборудования ПО уже будет в полной готовности.

Во-вторых, IBM и компания Synopsys, занимающаяся автоматизацией проектирования, открывают исходный код комплекта для разработки аналоговых аппаратных ИИ-ускорителей, подчеркивая возможности, которые может предоставить аналоговое оборудование. Набор инструментов Analog AI нацелен на решение проблемы архитектуры фон Неймана, выполняя вычисления непосредственно в памяти.

По словам Мукеша Харе (Mukesh Khare), вице-президента IBM Systems Research, набор инструментов Analog AI будет доступен для стартапов, учёных, студентов и предприятий. «Они все смогут... узнать, как использовать некоторые из этих новых возможностей, которые появляются в процессе разработки. И я уверен, что сообщество сможет придумать даже лучшие способы использования этого оборудования, чем могли бы некоторые из нас», — говорит Харе.

Большую часть этого набора составляют инструменты проектирования, предоставленные Synopsys. Вместе с тем Арун Венкатачар (Arun Venkatachar), вице-президент по искусственному интеллекту и центральному проектированию Synopsys заявил, что IBM и Synopsys вместе работали над аппаратным и программным обеспечением для набора инструментов Analog AI.

Компания SiFive анонсировала любопытную новинку: плату для разработчиков HiFive Unmatched, в основу которой положен чип с открытой микропроцессорной архитектурой RISC-V. Изделие выполнено в стандартном формате Mini-ITX: габариты составляют 170 × 170 мм.

Задействована фирменная «система на чипе» SiFive Freedom U740. Она объединяет четыре ядра U74 и одно ядро S7. Тактовая частота составляет 1,4 ГГц, но энтузиасты смогут увеличить данное значение до 1,5 ГГц.

Плата укомплектована 8 Гбайт оперативной памяти DDR4, модулем Quad SPI Flash на 32 Мбайт и слотом microSD, в который может быть установлена карта памяти с операционной системой Linux.

Оснащение включает слот расширения PCIe 3.0 x16, разъём M.2 для твердотельного накопителя NVMe SSD, а также ещё один коннектор М.2 для комбинированного адаптера беспроводной связи Wi-Fi/Bluetooth. За проводное подключение к сети отвечает контроллер Gigabit Ethernet.

В число доступных разъёмов входят четыре порта USB 3.2 Gen1 Type-A и гнездо для сетевого кабеля. Также на плате есть JTAG, 4 × GPIO, 2 × I²C, 2 × QSPI, 2 × UART и PWM.

Более подробная информация об изделии доступна на этой странице. В продажу плата SiFive HiFive Unmatched поступит в ближайшее время: цена — 665 долларов США. 

Некоммерческая организация Linux Foundation и платформа для обучения edX опубликовали 2020 Open Source Jobs Report (Отчёт о вакансиях, связанных с открытым исходным кодом, за 2020 год), в котором анализируются спрос на разработчиков ПО с открытым исходным кодом и тренды в этом сегменте.

Несмотря на пандемию коронавируса, спрос на навыки в области технологий с открытым исходным кодом продолжает оставаться высоким. Компании и организации продолжают увеличивать набор сотрудников, предлагая при этом расширенные образовательные возможности для существующего персонала для заполнения пробелов в навыках.

Около 93 % менеджеров по найму сообщают о трудностях с поиском разработчиков ПО с открытым исходным кодом, а 63 % сообщили, что их организации начали поддерживать проекты с открытым исходным кодом с помощью кода или других ресурсов по причине найма людей с такими навыками работы с ПО, что является значительным ростом по сравнению с 48 % заявивших об этом в 2018 году.

Должность DevOps также стала ведущей вакансией, которую хотят заполнить менеджеры по найму (65 % стремятся нанять именно их), что впервые в истории отчётов переместило спрос на разработчиков на второе место (59 %). В настоящее время 74 % работодателей предлагает оплатить аттестацию сотрудников, в то время в 2018 году как таких было 55 %, в 2017 году — 47 % и лишь 34 % — в 2016 году.

Linux Foundation уже восьмой раз участвует в исследовании для отчёта Open Source Jobs Report, и впервые сотрудничает с edX в его подготовке. В отчете об open source вакансиях за 2020 год рассматриваются тенденции в карьерном росте разработчиков ПО с открытым исходным кодом, какие навыки наиболее востребованы, мотивация для профессионалов в области открытого исходного кода и то, какие стимулы используют работодатели для привлечения и удержания квалифицированных кадров.

Основные выводы 2020 Open Source Jobs Report:

• Квалифицированных специалистов по работе с открытым исходным кодом по-прежнему не хватает: 93 % менеджеров по найму сообщили, что им сложно найти достаточное число таких специалистов (по сравнению с 87 % два года назад).
• DevOps на подъёме: профессионалы DevOps стали наиболее востребованными профессиями; 65 % компаний хотят нанять больше талантливых DevOps (59 % — в 2018 году).
• Набор сотрудников сокращается, но не прекращается: несмотря на пандемию коронавируса и замедление экономического роста, 37 % менеджеров по найму говорят, что они будут нанимать более квалифицированных ИТ-специалистов в следующие шесть месяцев.
• В эпоху COVID-19 набирает популярность онлайн-обучение: 80 % работодателей сообщили, что проводят онлайн-курсы для сотрудников по изучению программного обеспечения с открытым исходным кодом. Два года назад об этом сообщило 66 % руководителей.
• Растёт важность сертификатов: 52 % менеджеров по найму с большей вероятностью наймут кого-то из числа имеющих сертификат по сравнению с 47 % два года назад.
• Отмечена популярность облачных технологий: менеджеры по найму сообщили, что знание открытых облачных технологий имеет наиболее значительное влияние — 70 % с большей вероятностью наймут профессионала с такими навыками по сравнению с 66 % в 2018 году.

На рынке программируемых матриц (ПЛИС) сейчас доминируют два имени — Intel, поглотившая в 2015 году разработчика ПЛИС Altera, и Xilinx. Обе компании в последнее время анонсировали несколько новых продуктов, и на этот раз настала очередь Xilinx, для решений которой представила новый высокопроизводительный комплект разработчика с Zynq UltraScale+ ZU19EG.

В ближайшем будущем нас ожидает бум беспроводных сетей нового поколения, но вместе с этим продолжит расти и популярность машинного обучения, да и требования к системам трансляции видео тоже возрастут по мере перехода на формат 4К или даже более высокие разрешения. Создание решений для этих сфер требует высокопроизводительных средств разработки и новый комплект Xilinx Zynq UltraScale+ ZU19EG к таким средствам можно причислить в полной мере. Он построен на базе старшей ПЛИС в серии UltraScale+ EG.

Сама микросхема ZU19EG поистине универсальна: в её составе имеется четыре ядра общего назначения ARM Cortex-A53, два ядра реального времени ARM Cortex-R5 и массив конфигурируемой логики, состоящий из 1,143 млн ячеек и 1968 «слайсов» DSP. Имеется также не слишком мощный, но хорошо документированный и проверенный временем графический ускоритель Mali-400 MP2.

На главной плате нового комплекта (iW-RainboW-G35M) распаяно 8 Гбайт памяти DDR4, но она поделена на два массива по 4 Гбайт — для вычислительной части и для части, содержащей программируемую логику. Для загрузки дополнительно имеется 8 Гбайт флеш-памяти eMMC. Трансиверная часть очень развита и включает в себя четыре трансивера PS-GTR (6 Гбит/с), 32 трансивера PL-GTH (16,3 Гбит/с) и 16 трансиверов PL-GTY (32,735 Гбит/с). Дополнительно имеются контроллеры физического уровня Gigabit Ethernet и USB 2.0.

Несущая плата, своеобразный аналог материнской платы, содержит множество различных интерфейсов. В частности, она располагает портами SDI и HDMI на вход и выход, слотом PCIe x4, сетевыми «корзинами» SFP+ и QSFP+, а также разъёмами PMC+, FMC, FireFly и Pmod. Питается плата от стандартного DIN-разъёма 12 В.

Новый комплект разработки универсален. В частности, он позволяет разрабатывать системы трансляции видео нового поколения, поскольку поддерживает ввод и вывод видео в формате 4K при 60 к/с. Но столь же хорошо он подойдёт для проработки решений для беспроводных сетей 5G и сетевых решений класса 100G. Подробной информации о сопровождающем комплект программном обеспечении Xilinx пока не опубликовала, известно лишь о Linux BSP.