戴尔易安信关注FPGA的原因是什么

随着深度学习和神经网络等技术的发展，FPGA加速技术在人工智能、5G、自动驾驶和数据中心等领域的应用越来越广泛。FPGA支持差异化定制，是一种极具竞争力的大数据、深度学习、无线通信加速器;FPGA支持底层硬件架构重新调整和软件自定义，因此可融合最新的行业创新技术;FPGA具有高效可重复编程特性，可实现定制性能、定制功耗、高吞吐量和低批量延迟，满足用户各种的规格要求。

FPGA具有以下技术优势：(1) 高性能、低功耗，FPGA是一种高性能、低功耗的可编程芯片。可以根据客户定制，做针对性的算法设计，在处理海量数据的时候，FPGA相比于CPU和GPU，优势在于：FPGA计算效率更高，其高并行性的特性往往可以使业务性能得到量级的提升。

它是软硬件合一的器件，不采用指令和软件。FPGA编程使用硬件描述语言，硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所以，FPGA实际上直接用晶体管电路实现用户算法，没有通过指令系统的翻译。

(2) 灵活性强，FPGA是现场可编程逻辑门阵列，是一堆逻辑门电路的组合，可以编程还可以重复编程。FPGA是动态可重配的，在数据中心部署之后，可以根据业务形态来配置不同的逻辑，实现不同的硬件加速功能。举例来讲，当前服务器上的FPGA板卡部署的是图片压缩逻辑，服务于社交即时通讯;而此时广告实时预估需要扩容获得更多的FPGA计算资源，通过简单的FPGA重配流程，FPGA板卡即可以变身成“新”硬件来服务广告实时预估，非常适合批量部署。

未来，FPGA将会成为越来越重要的芯片，CPU与FPGA深度融合的异构计算已成为产业发展的必然选择。CPU+FPGA的异构多核计算创新涉及软硬件等深层次融合创新，为赶超者提供了新的跑道。同时，CPU+FPGA的异构计算作为新的重要技术趋势，在加速了计算架构融合的同时，也给下游整机系统及软件开发带来了重要的机遇。在大数据时代，机器学习和深度学习是人工智能的主要推动力。最近几年大数据和计算力的快速增长使得深度学习技术有了质的飞跃，从而在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域出现了重大突破。

然而，深度学习需要大量的并行计算，对硬件平台有极高的要求，传统的计算机是无法满足的。FPGA具有很高的性能功耗比，而且基于门级电路设计使得FPGA是一个超低延时和确定延时的方案，FPGA的可编程性及动态可重构可以适应深度学习未来算法的变化，IO可编程性可以满足更多业务需求(网络加速，边缘计算)，因此基于FPGA的深度学习方案成为未来技术发展方向。

FPGA作为未来强大的计算加速器，不但影响主要企业的决策和市场趋势，而且加速企业中的工作负载，促进超大规模数据中心的内部搜索，提高HPC高性能计算模拟的地位。

以物联网、智能制造、大数据、云计算及人工智能的技术为代表的新一轮革命方兴未艾。在此背景下，中国政府提出了“智能制造”和“‘十三五’科技创新”的发展战略，大力推动产业转型升级和结构化调整。面对技术更新迅速、迭代频繁的研发应用环境，FPGA(现场可编程门阵列)正成为越来越重要的芯片，并得到越来越广泛的应用，在泛人工智能、5G、无人驾驶、智能终端和数据中心等领域发挥重要作用。

一位AI芯片创业公司CEO接受采访举例说，在深度学习中，经常需要调整算法。如果采用ASIC的方式，有可能刚做完传统算法硬化，过了半年，算法团队又把算法换了。而采用FPGA的灵活性是可以很好地适应这种变化。奥迪正在使用英特尔FPGA，以期实现奥迪A8 轿车自动驾驶，汽车零部件制造商电装(Denso)已经采用英特尔技术驱动的立体视效系统。越来越多的汽车公司在其车辆上使用FPGA，提供诸如自适应巡航控制、防撞和驾驶员辅助等功能。

FPGA还被大量用于大型云数据中心实现人工智能应用。例如，微软已在Brainwave项目是一个建立在FPGA之上的加速深度学习平台，它采用英特尔Stratix FPGA，通过数据的尽快处理和传输，在云中提供实时人工智能。Dell EMC正在使用英特尔FPGA芯片，进行基因分析和蛋白质结构研究等领域的应用验证。

PowerEdge R940xa服务器设计用于加速关键业务应用数据库，没有使用云的费用和安全风险。它将 4 个CPU与 4 个图形处理单元(GPU)以1： 1 的大比率相结合，提高了应用性能，并且通过直接连接的NVMe驱动器实现了低延迟。PowerEdge R840 服务器专为数据库内分析而设计。它采用了比市场上其他服务器产品更多的直连NVMe驱动器，让数据延迟最小化，并通过完全集成的超级通道互连总线(UPI)，加速数据传输。

戴尔易安信还参加了英特尔AI构建者计划，这是一个针对企业级技术合作伙伴的生态系统，旨在开发基于英特尔人工智能产品的高质量解决方案。戴尔易安信跟英特尔通力合作，通过戴尔易安信创新实验室和戴尔易安信客户解决方案中心，帮助客户评估其在英特尔®至强®可扩展处理器和英特尔®FPGA上的大规模深度学习和高性能计算工作负载。