顧慮二：FPGA的計(jì)算性能能不能滿足我的需求？
    與CPU和GPU不同，F(xiàn)PGA是一種典型的非諾依曼架構(gòu)，是硬件適配軟件的模式，它能夠根據(jù)系統(tǒng)資源和算法特征靈活的調(diào)整并行度，達(dá)到最優(yōu)的適配，因此能效比高于CPU和GPU。
    以浪潮F10A為例，這是目前業(yè)界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速設(shè)備，基于Altera的Arria10芯片，單芯片峰值運(yùn)算能力達(dá)到了1．5TFlops，功耗卻只需35W，每瓦特性能達(dá)到42GFlops。同時，F(xiàn)10A設(shè)計(jì)為高密度的半高半長PCI－E插卡，同時具有靈活的板卡內(nèi)存配置，最大支持32G雙通道內(nèi)存，是業(yè)內(nèi)同等FPGA卡內(nèi)存容量的4－8倍。此外，F(xiàn)10A支持2個10Gb光口，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)直接從網(wǎng)絡(luò)到板卡處理，無需經(jīng)過CPU，大大減低了傳輸延時。
    測試數(shù)據(jù)顯示，在語音識別應(yīng)用下，浪潮F10A較CPU性能加速2．87倍，而功耗相當(dāng)于CPU的15．7％，性能功耗比提升18倍。
    顧慮三：FPGA的開發(fā)周期得1年以上吧，這不能滿足我的業(yè)務(wù)上線需求？
    傳統(tǒng)的FPGA的開發(fā)類似于芯片的開發(fā)，采用硬件描述語言（HDL）開發(fā)，HDL開發(fā)帶來的問題就會像芯片設(shè)計(jì)一樣周期會比較長，從架構(gòu)設(shè)計(jì)、到仿真驗(yàn)證、再到最終完成，需要一年左右的開發(fā)時間。
    但是互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)迭代速度極快，在幾個月時間內(nèi)就可能完成龐大用戶群的積累，因此業(yè)務(wù)對于數(shù)據(jù)中心的要求是“快”—計(jì)算力平臺的升級要盡量快地滿足業(yè)務(wù)的發(fā)展，因此FPGA的傳統(tǒng)開發(fā)模式動輒以半年或年為單位的開發(fā)周期難以滿足需求。
    為此浪潮嘗試通過OpenCL高級語言開發(fā)方式，它把底層的硬件如總線、IO接口、訪存控制器等和底層軟件如驅(qū)動、函數(shù)調(diào)用等全部封裝，變成標(biāo)準(zhǔn)單元提供上層支持，用戶只需要關(guān)注算法本身，OpenCL開發(fā)的邏輯通過編譯工具直接映射到FPGA中，開發(fā)周期從至少1年縮短至4個月以內(nèi)。
    顧慮四：對于O經(jīng)驗(yàn)的公司，怎樣快速上線FPGA應(yīng)用？
    或許你還是有些顧慮，即時開發(fā)效率大幅提升、開發(fā)周期大大縮短，但是對于技術(shù)和團(tuán)隊(duì)儲備不足的中小型AI企業(yè)來說，F(xiàn)PGA仍是“高不可攀”的AI加速部件。如果，有一種方案能夠?qū)④浖⑺惴ê陀布蹇ㄕ希攒浻惨惑w化的形式，提供FaaS（FPGAasaService）服務(wù)。你還有什么顧慮么？
    目前，浪潮正在針對市場上需求最迫切的幾種應(yīng)用場景進(jìn)行算法的移植開發(fā)，在圖像壓縮、文本數(shù)據(jù)壓縮及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速等應(yīng)用開發(fā)出業(yè)界領(lǐng)先的IP，省去客戶的算法開發(fā)周期，最小化FPGA落地門檻、最大化FPGA落地效率。
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速方案：基于浪潮F10A的AI線上推理加速方案，針對CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)算法進(jìn)行優(yōu)化和固化，可加速ResNet等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠應(yīng)用于圖片分類、對象檢測和人臉識別等應(yīng)用場景。
    實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，在進(jìn)行ResNet殘差網(wǎng)絡(luò)的圖片識別分類任務(wù)時，浪潮F10A加速方案圖片處理速度可達(dá)每秒742張，Top－5識別準(zhǔn)確率達(dá)到99．6％，相比同檔次GPU能效比提升3倍以上。而與通用CPU對比，在處理這種高并行、小計(jì)算量的任務(wù)時，F(xiàn)10A的優(yōu)勢將更明顯。
    WebP圖片轉(zhuǎn)碼壓縮加速方案：針對圖片數(shù)據(jù)的壓縮應(yīng)用，嵌入基于FPGA計(jì)算環(huán)境下的WebP編解碼優(yōu)化算法，通過充分利用硬件流水設(shè)計(jì)和任務(wù)級并行，大大提升WebP圖像壓縮編碼算法的處理性能，能夠?qū)崿F(xiàn)JPEG－WebP圖片格式的快速轉(zhuǎn)換，比傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式的整體處理效率平均高9．13倍左右，最高性能可比CPU提高14倍。
    數(shù)據(jù)壓縮加速方案：為解決傳統(tǒng)壓縮架構(gòu)的弊端，浪潮GZip算法加速方案充分利用板卡硬件流水設(shè)計(jì)和任務(wù)級并行，大幅提升了壓縮任務(wù)的吞吐量并有效降低CPU的負(fù)載，壓縮率（壓縮率＝1－壓縮后文件／壓縮前文件）最高可達(dá)94．8％，壓縮速度達(dá)到1．2GB／s，10倍于傳統(tǒng)方案的壓縮效率。
    顧慮五：我是做云的，F(xiàn)PGA咋管理？支持虛擬機(jī)么？
    FaaS不僅僅是指板卡與軟件算法的一體化服務(wù)，同時還可以支持公有云及在線遠(yuǎn)程管理和更新。浪潮FPGA解決方案能夠支持動態(tài)邏輯的在線可重構(gòu)、靜態(tài)邏輯的遠(yuǎn)程更新，并且通過優(yōu)化的監(jiān)控管理機(jī)制，提升板卡遠(yuǎn)程監(jiān)控管理的可靠性，通過它們可以實(shí)時的監(jiān)控FPGA芯片的溫度、板卡風(fēng)扇轉(zhuǎn)速、板卡內(nèi)存特性等從而調(diào)整FPGA的工作頻率。
    同時浪潮FPGA也支持虛擬機(jī)的直接訪問，板卡本身也加入了很多RAS（可靠性、可用性、可擴(kuò)展性）特性，如高可靠內(nèi)存訪問等，支持并行（FPP）和串行（AS）雙加載模式，任何一種模式加載出現(xiàn)故障，都可以快速切換到另一種模式加載，保證了板卡大規(guī)模服務(wù)的可用性。
    有了這些特性，就可以利用浪潮FPGA方案，快速搭建FPGA云所需要的基礎(chǔ)底層計(jì)算平臺，不論是對外提供公有云服務(wù)，還是對內(nèi)實(shí)現(xiàn)FPGA計(jì)算力快速分配都能夠既高效又可靠。