人工智能催生FPGA数据中心应用 云计算大厂几乎同时争相炫耀FPGA

阿里云、腾讯云在几天前扎堆推出了FPGA云服务。而百度呢，2015年获得百度最高奖的“仙童”项目正是FPGA团队，甚至早在2012年百度就开始招聘FPGA工程师。

那么美国的情况如何呢？可以说就FPGA用于数据中心，尤其是云计算这种最新应用上，中国和美国几乎同一起跑线。

去年Q4，亚马逊AWS也刚刚推出FPGA云服务EC2 F1。同在Q4，微软CEO纳德拉也在去年Ignite技术大会上演示了FPGA加速机器翻译，而且已经开始使用FPGA加速Bing 搜索和Azure云计算。

1人工智能催生FPGA数据中心应用

这些云计算大厂缘何几乎同时争相炫耀FPGA？

其实，FPGA（现场可编程门阵列）受到云数据中心的普遍关注，源于2015年英特尔有史以来最大一笔收购案——167亿美元收购FPGA第二大企业Altera。因为英特尔对未来五年数据中心格局的判断是，2020年CPU+FPGA异构计算将占据云数据中心市场的1/3。

而FPGA领域的第一大企业赛灵思（Xilinx）则加入高通ARM阵营和IBM OpenPOWER阵营，从而形成CPU+FPGA异构计算的两大对峙局面。

第二，云计算甚至整个IT产业的未来竞争焦点已经落脚在了大数据和人工智能。

机器学习应用CPU+GPU的异构计算模式一时成为标配，也使得GPU第一大企业英伟达（Nvidia）去年股价暴涨了4倍，成为华尔街的宠儿。而对于超大型云计算数据中心，CPU+FPGA异构计算的效率更高，应用更广，大规模应用已箭在弦上。

第三，云+人工智能成为趋势，全球七大数据中心争相炫耀人工智能和大数据的同时，大秀底层技术FPGA，甚至将FPGA作为云服务也就水到渠成。

这七大数据中心企业是亚马逊、微软、谷歌、Facebook、阿里、腾讯、百度。其中，除了Facebook外都提供云计算服务;而从FPGA应用来看，除了谷歌在去年5月公布自有的机器学习芯片TPU之外（一种ASIC芯片），其他都采用了FPGA技术。

据公开材料显示，其中，亚马逊、百度和腾讯都已经采用了赛灵思的FPGA技术：

亚马逊AWS的FPGA云服务F1，每个F1实例计算池上可配置8个FPGA，应用于数据分析，视频，安全，机器学习等应用;

百度的FPGA应用主要是用于自身的机器学习，也包括语音识别、自动驾驶等应用;

腾讯云还为开发者提供FPGA IP商店——腾讯云服务市场，IP开发者和IP提供商可以通过它为客户提供FPGA IP和对应的测试程序。

2机器学习GPU和FPGA应用大不同

不过，同为异构计算，同是人工智能热点，GPU第一大企业英伟达股价去年翻了4倍，为什么FPGA第一大企业赛灵思股价同期增长却只有20%？

赛灵思全球战略及市场营销高级副总裁Steve Glaser的回答足以代表整个FPGA的趋势：

第一，英伟达确实起步较早，而大规模数据中心FPGA的应用才刚刚开始，但从去年第四季度开始，各大云数据中心FPGA的迅猛势头已经显现。

第二，值得关注的是，就异构计算的主要应用机器学习来看，分为训练和推断两个部分。其中，训练市场占整个机器学习市场的5%，其余95%都是推断市场。Steve Glaser认为，GPU仅仅是关注机器学习的训练市场，而推断市场才是FPGA关注的领域，这恰恰是机器学习未来发展的重要组成部分。

第三，不仅机器学习，FPGA还可以适用于云计算数据中心的多种主流应用。为了更好的用户体验，比如赛灵思不久前就新推出了可重配置加速堆栈，为应用开发和平台设计者提供了快速开发和部署的堆栈，包括库、框架集成以及附带部署参考设计的开发板，使FPGA可以更为灵活高效地应用于数据分析、视频转码、网络加速等更多数据中心的典型工作负载，且也更适于数据中心特色的池化部署。

另一方面，FPGA的应用非常广泛，已经从最初的通信领域扩展到消费电子、汽车电子、工业控制、测试测量等领域，最新应用除了云计算数据中心外，还包括嵌入式视觉、工业物联网、5G网络。这也意味着对于赛灵思，数据中心市场仅是FPGA应用中最有潜力的一个新兴市场。

当然从云计算数据中心市场来看，这些新的工作负载使得数据中心芯片应用多样化，不再是CPU一家独大的市场，从而为芯片市场带来创新活力，也为上层人工智能等创新应用带来技术上质的飞跃，更为云计算企业2017年乃至今后的竞争升级增加了关键的砝码。