在英特爾FPGA中國創新中心落地重慶西永微電子產業園的啟動儀式上，英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭說，FPGA市場將迎來爆發！
戴爾易安信全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平說：“當前，業內對FPGA技術適用場景的探索還處在初級階段。接下來，我們要尋找更多更能發揮FPGA技術特長的應用場景。我們期待FPGA市場的爆發，我們更期待FPGA市場的未來。”
非FPGA不可
應用越來越普及的深度學習、人工智能等對IT基礎架構的效能和計算性能提出了新的挑戰。傳統的單純以CPU為計算核心的通用服務器已經無法滿足各類智能應用對計算性能的要求。因此，形形色色的加速計算技術層出不窮，GPU、FPGA等成了熱議的話題。CPU與GPU、FPGA等的各種異構計算組合正在諸多領域開花結果，比如視頻流的處理、圖像處理以及金融企業的某些應用等。
GPU、FPGA等新技術的興起，說到底還是應用在驅動。AI工作負載與傳統IT負載的差異，是推動技術創新與迭代的催化劑。AI涉及的應用面非常廣，或與圖形圖像有關，或與卷積神經網絡有關，或涉及自然語言處理，其中最火的還
屬與卷積神經網絡有關的應用，比如安防領域的人臉識別，還有知名的AlphaGo。AI負載的處理包含大量張量運算，這在以前的工作負載處理中並不常見。張量運算特別適合採用並行計算的方式，這也是為什麼今天GPU和FPGA大熱的原因。像數據庫、Web服務、郵件服務器以及高性能計算這些我們非常熟悉的應用，通過一個公式或算法就可以得出結果。但是處理卷積神經網絡的方法則截然不同，沒有一個固定的公式可循，而是要通過海量數據的學習，得出一個模型。AI之所以具有顛覆性，就是它從算法、從尋找規律這個角度上徹底顛覆了傳統應用的做法。
FPGA具有很多優勢和特色，但最突出的是以下兩方面：第一，高性能、低功耗，可以根據客戶進行定製，做針對性的算法設計，尤其是在處理海量數據的時候，FPGA相比CPU和GPU，計算效率更高，其高並行性的特性往往可以使業務性能得到量級的提升；第二，靈活性強，FPGA是現場可編程邏輯門陣列，可以重複編程，比如在數據中心部署之後，可根據業務形態來配置不同的邏輯，實現不同的硬件加速功能。
FPGA加速技術在人工智能、5G、自動駕駛和數據中心等領域的應用會越來越廣泛。FPGA支持差異化定製，是一種極具競爭力的大數據、深度學習、無線通信加速器；FPGA支持底層硬件架構重新調整和軟件自定義，因此可融合最新的行業創新技術；FPGA具有高效可重複編程特性，可實現定製性能、定製功耗、高吞吐量和低批量延遲，滿足用戶對各種規格的要求。
研調機構Global Market Insights的最新報告顯示，FPGA市場在2015～2022年間的複合增長率為8.4%，到2022年其市場規模有望超過99.8億美元。曹志平對這一預測持保留態度，他認為作為一項充滿活力的新技術，如果只有不足10%的增長率，很難滿足人們的預期。作為強大的“加速器”，FPGA必須挖掘更多的應用場景，特別是那些可能會引發爆炸性效果的“殺手級”應用。
用就用“最長”
以前，一提到人工智能應用，我們脫口而出就是“GPU”。那麼FPGA與GPU或者更進一步說與ASIC有何區別呢？
FPGA是一種可編程的硬件，擁有很強的靈活性。以壓縮和解壓縮為例，完成這樣一件相同的工作，ASIC的優勢是性能、功耗比較好，但成本也更高；FPGA的最大優勢是靈活性好，可以在不需要流片、不需要生產的情況下，隨時改變FPGA片上的功能。
AI的負載主要分為“訓練”和“推理”兩種。AI訓練涉及大量浮點運算，在這種情況下，FPGA的效率並不比GPU高，GPU更適合浮點運算;但是AI推理主要是整點運算，這時FPGA的並行處理能力、可編程的靈活性就凸顯出來。
“人工智能市場近兩年確實十分火爆，但是大量的投入都集中在訓練環節。接下來，我們可能需要加強一下推理環節。”曹志平介紹說，“當前，訓練和推理的比率大致是1：1。未來的五到十年，這個比例會可能會變成1：3，推理應用會更多。因為模型在訓練一次以後，可以應用到各處，而不需要在每個人的機器上都去做訓練，所以從長遠來看，推理類型的應用一定會越來越多。更適合推理應用的FPGA的發展前景將更加廣闊。”
很多人都喜歡“擎天柱”，ASIC就像是在工廠裡一次組裝完成的“擎天柱”，而FPGA則像是每個人自己用樂高積木組裝的“擎天柱”。也許用樂高積木組裝的“擎天柱”不那麼精緻、完美，但它可以千變萬化，成為用戶需要的樣子。
中國一家知名的以語音交互為核心的人工智能平臺提供商，他們從來不用4路以上的GPU。另外，他們正在與戴爾合作，探討如何用FPGA來做推理應用。
有人說，FPGA是陽春白雪，主要應用於數據中心和雲，而不適合邊緣。曹志平並不同意這種說法。其實，FPGA可大可小。用於數據中心的FPGA板卡功耗通常是50瓦-100瓦，價格從幾千美元到一萬美元不等，計算能力非常強。但是也有一些非常小的FPGA板卡，面積只有幾平方釐米，功耗一瓦左右，甚至更低。雖然其計算能力不可能與數據中心級的FPGA板卡相提並論，但可以做成嵌入式的產品，裝入攝像頭。攝像頭拍攝的 8K高清畫面，數據量非常大，不可以直接通過網絡回傳至數據中心，就可以用FPGA對其做編碼，將8K高清的原始數據編碼後，就可以輕鬆通過網絡回傳了。這就是FPGA用於邊緣計算的典型場景。
“FPGA可以裁剪，尺寸小的FPGA，功耗和計算能力相對低，適用於端的應用場景；大尺寸的FPGA板卡可以直接插到服務器中，計算能力強，適合於數據中心的應用場景。FPGA的應用跨度很大，從邊緣到數據中心到雲端都遊刃有餘。”
為什麼是戴爾？
戴爾易安信作為英特爾FPGA創新中心服務器產品的獨家贊助商，為創新中心提供了搭載FPGA的第14代PowerEdge系列服務器。戴爾易安信是第一家通過英特爾FPGA認證的服務器廠商。在FPGA的落地和推廣上，戴爾易安信一直是先鋒。適配不同的應用場景，Dell EMC PowerEdge R740/R840/R940等不同型號的服務器都可以很好地支持FPGA，並且保證了整個系統的穩定、可靠。
戴爾是一家系統級的廠商，其豐富的產品可以形成多種的組合，不僅有硬件，還有大量平臺級的軟件和管理工具等，以及可以實現FPGA虛擬化的軟件。能夠將所有這些能力匯聚在一起的，業界無人能出戴爾其右。“我們的優勢是，對客戶的應用場景和需求有深刻理解，可以提供整體解決方案。這得益於我們的創新能力和強大的生態體系。”曹志平表示。
人工智能考驗的絕不是像GPU、FPGA或服務器這樣的一個產品或組件，它對整個基礎架構來說是一種挑戰，甚至可以說是顛覆。因此，一個在戰略、軟硬件產品和解決方案，以及服務等方面的 “全才”才是用戶的理想選擇。
在智能基礎架構層面，戴爾就是這樣一個理想選擇。在計算力方面，全球排名第一的戴爾服務器毋庸置疑，它對GPU、FPGA的支持也在業界名列前茅；在存儲方面，戴爾擁有最全的存儲產品線，無論是FPGA內存數據，還是AI數據的存儲都不在話下，比如一款知名的美顏手機，採用的就是戴爾的AI存儲；在數據的交互方面，無論是服務器、存儲之間，還是數據之間的交流，都離不開網絡，而戴爾的軟件定義網絡延時極小；在平臺軟件方面，戴爾擁有高效的調度軟件，可以調度不同的軟件和資源；在顯示方面，戴爾擁有強大的工作站；在算法方面，雖然戴爾本身沒有專注於算法，但與中科院自動化所聯合推出的“諸葛·深知”深度學習應用和服務平臺名揚天下。
“對於各種新興技術，戴爾持開放的態度，積極擁抱。”曹志平表示，“我們不會在意新技術短期內是否可以帶來可觀的業務增長。我們更關注的是大方向。只要方向正確，期待的結果早晚會來，就像真理可能會遲到，但絕不會缺席。”FPGA的爆發是一定的。
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