FPGA的计算性能能不能满足现在的市场需求

（文章来源：安防知识网）

与CPU和GPU不同，FPGA是一种典型的非诺依曼架构，是硬件适配软件的模式，它能够根据系统资源和算法特征灵活的调整并行度，达到最优的适配，因此能效比高于CPU和GPU。

以浪潮F10A为例，这是目前业界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速设备，基于Altera的Arria10芯片，单芯片峰值运算能力达到了1．5TFlops，功耗却只需35W，每瓦特性能达到42GFlops。同时，F10A设计为高密度的半高半长PCI－E插卡，同时具有灵活的板卡内存配置，最大支持32G双通道内存，是业内同等FPGA卡内存容量的4－8倍。此外，F10A支持2个10Gb光口，可以实现数据直接从网络到板卡处理，无需经过CPU，大大减低了传输延时。

测试数据显示，在语音识别应用下，浪潮F10A较CPU性能加速2．87倍，而功耗相当于CPU的15．7％，性能功耗比提升18倍。传统的FPGA的开发类似于芯片的开发，采用硬件描述语言（HDL）开发，HDL开发带来的问题就会像芯片设计一样周期会比较长，从架构设计、到仿真验证、再到最终完成，需要一年左右的开发时间。

但是互联网的业务迭代速度极快，在几个月时间内就可能完成庞大用户群的积累，因此业务对于数据中心的要求是“快”—计算力平台的升级要尽量快地满足业务的发展，因此FPGA的传统开发模式动辄以半年或年为单位的开发周期难以满足需求。

为此浪潮尝试通过OpenCL高级语言开发方式，它把底层的硬件如总线、IO接口、访存控制器等和底层软件如驱动、函数调用等全部封装，变成标准单元提供上层支持，用户只需要关注算法本身，OpenCL开发的逻辑通过编译工具直接映射到FPGA中，开发周期从至少1年缩短至4个月以内。

或许你还是有些顾虑，即时开发效率大幅提升、开发周期大大缩短，但是对于技术和团队储备不足的中小型AI企业来说，FPGA仍是“高不可攀”的AI加速部件。如果，有一种方案能够将软件、算法和硬件板卡整合，以软硬一体化的形式，提供FaaS（FPGAasaService）服务。你还有什么顾虑么？

目前，浪潮正在针对市场上需求最迫切的几种应用场景进行算法的移植开发，在图像压缩、文本数据压缩及神经网络加速等应用开发出业界领先的IP，省去客户的算法开发周期，最小化FPGA落地门槛、最大化FPGA落地效率。神经网络加速方案：基于浪潮F10A的AI线上推理加速方案，针对CNN卷积神经网络的相关算法进行优化和固化，可加速ResNet等神经网络，能够应用于图片分类、对象检测和人脸识别等应用场景。

实测数据显示，在进行ResNet残差网络的图片识别分类任务时，浪潮F10A加速方案图片处理速度可达每秒742张，Top－5识别准确率达到99．6％，相比同档次GPU能效比提升3倍以上。而与通用CPU对比，在处理这种高并行、小计算量的任务时，F10A的优势将更明显。

WebP图片转码压缩加速方案：针对图片数据的压缩应用，嵌入基于FPGA计算环境下的WebP编解码优化算法，通过充分利用硬件流水设计和任务级并行，大大提升WebP图像压缩编码算法的处理性能，能够实现JPEG－WebP图片格式的快速转换，比传统实现方式的整体处理效率平均高9．13倍左右，最高性能可比CPU提高14倍。

数据压缩加速方案：为解决传统压缩架构的弊端，浪潮GZip算法加速方案充分利用板卡硬件流水设计和任务级并行，大幅提升了压缩任务的吞吐量并有效降低CPU的负载，压缩率（压缩率＝1－压缩后文件／压缩前文件）最高可达94．8％，压缩速度达到1．2GB／s，10倍于传统方案的压缩效率。