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FPGA,ASIC技术相关技术文章云服务器FPGA架构及其电源方案初探
作者：Cyntec
前言
随着高性能计算和人工智能技术的快速发展以及大数据的爆发式增长，人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机通过从大数据中自动学习的方法所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU），尽管 GPU 对深度学习算法而言在性能方面是一种更好的选择，但其功耗太高使得应用也受到很大限制。
今天的 CPU 一直无法满足当前计算密集型应用（如机器学习、数据分析和视频处理等）的需求。加上网络与存储方面日益明显的瓶颈，云服务供货商转而采用加速器来提高其云数据中心的整体吞吐量和效率。
亚马逊、微软和百度等大型云端服务供货商已宣布在其超大规模数据中心部署 FPGA 技术，推动其服务业务在竞争极为激烈的市场不断发展。FPGA 能与高度灵敏的云计算环境形成全面互补，因为它们不仅可程序设计性，而且还能针对任何新应用或新算法进行硬件优化。
图 一 服务器部署 FPGA 的架构
随着时间的推移，FPGA 可重配置及可再程序设计的固有能力或许是其在快速发展领域中的最大优势。FPGA 可利用动态重配置，在不到一秒的时间内针对不同设计快速变化，从而可针对新的工作负载进行硬件优化。 因此，FPGA 能提供复杂多变超大规模应用所需的灵活性、应用广度和功能速度，这是 GPU 和定制 ASIC 无法实现的。其实FPGA不仅在计算的加速具有良好效果，其也可以应用于数据中心存储和网络的加速，FPGA可为云服务计算、存储、网络带来综合的提升。