英特爾 FPGA：加快未來發展

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英特爾現場可編程門陣列(FPGA)繼續在市場中保持強勁的發展勢頭。配合英特爾處理器，FPGA釋放數據的巨大潛能，改造我們的世界，使從云到邊緣的一系列實際用例的成長得以加速，體現出獨特的價值。

憑借出色的靈活性，FPGA堪比半導體界的瑞士軍刀。即使在發運給客戶之后，這些設備也可以隨時編程。FPGA融合了邏輯、內存和數字信號處理模塊，能夠實時地實施所需的功能，具有極高的吞吐率。這使得FPGA適用于許多關鍵的云和邊緣應用。

預計到2020年，物聯網(IoT)將覆蓋高達500億臺智能設備。全球人均智能設備持有數量約為6臺。每人每天將生成約1.5 GB數據，而每臺智能互聯設備每天將生成多達50GB的數據。FPGA通過以實時、節能的方式存儲、處理和分析海量數據，從而提取商業智能，為云和邊緣計算提供了極大的優勢。

最近，英特爾宣布英特爾FPGA將為MicrosoftAzure提供強大的人工智能，這是一個絕佳的示例。Brainwave項目奠定了基礎，該項目是微軟為實時人工智能(AI)打造的主要架構，之前用于必應智能搜索，現在在Azure和邊緣中提供。

無論在云中還是在邊緣，英特爾FPGA以低延遲和高能效的方式實現實時人工智能，無需將計算批處理打包(batching)至較小的處理元件中。例如，采用FPGA的人工智能能夠實現極高的吞吐率，可以運行ResNet-50——一款行業標準深度神經網絡，要求近80億次計算——而無需批處理。這可以在FPGA中實現，因為邏輯、DSP、嵌入式內存等可編程硬件支持輕松編寫任何所需的邏輯功能，并針對其面積、性能或功率進行優化。由于該結構在硬件中實施，可以定制與執行并行處理，性能有望比傳統軟件或GPU設計方法高出數個數量級。

企業應用也使用相同的功能。戴爾EMC和富士通正將英特爾Arria10可編程加速卡(PAC)應用于企業數據中心的現有服務器中。這些加速卡可在各個工作負載上與英特爾至強處理器協同工作，如實時數據分析、人工智能、視頻轉碼、金融、網絡安全與基因組。這些數據密集型工作負載面臨著數據的爆炸式增長，FPGA的實時和并行處理能力為它們帶來了極大的優勢。英特爾已構建了廣闊的合作伙伴生態系統，以使用面向英特爾至強CPU和FPGA的加速堆棧在上述工作負載中開發整套解決方案。

Levyx(一家由金融服務業前高管領導的大數據公司)使用基于Arria10FPGA的英特爾PAC可編程加速卡加速金融回溯測試，該測試經常用于幫助預測金融票據的計算交易策略的性能，包括各種證券、期權和衍生工具等。它是一個高度并行的數據與計算密集型工作負載，通常需要花費數小時，甚至數天來執行。借助FPGA，Levyx運行金融回溯測試的性能提升了850%。圖1中的數據顯示了20個股票交易代碼50次算法模擬的實際數據。結果令人驚訝。

圖1　Levyx與英特爾的聯合解決方案用于回溯測試工作負載的加速

在云中，由于企業需要處理大數據，FPGA的應用規模已經達到了空前的水平。邊緣出現了相似的標志性轉變。研究報告顯示，到2020年，來自500億臺智能互聯設備的大多數數據均由機器(而非人類)生成。數據將來源于廣泛的行業，包括制造、機器人、醫療保健和零售。

全球視頻安防行業領先的解決方案提供商大華，以及加拿大國家科學研究院(NRC)正將英特爾FPGA嵌入其邊緣應用中。

大華與英特爾通力合作，致力于使用FPGA加速它的DeepSense服務器系列，以便在邊緣實現實時推理，在由100 000張圖像組成的數據庫內進行面部對比。由于需要在帶寬與功率受限的環境中快速執行面部識別，FPGA技術被用作執行低延遲、節能型邊緣推理的平臺。

加拿大NRC正協助構建下一代平方公里陣列(SKA)射電望遠鏡，計劃將其部署于偏遠的南美與澳大利亞地區，對于天文研究而言，這種觀察條件最為理想。SKA射電望遠鏡將成為世界最大的射電望遠鏡。