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FPGA雲服務(wù)，從容應(yīng)對(duì)摩爾定律放緩

FPGA，因為專(zhuān)用，所以高效

近年來(lái)，摩爾定律增勢(shì)放緩，同樣價(jià)格，每單位晶片面積的電晶體數(shù)量無(wú)法做到每隔18~24個(gè)月增加一倍。也就是說(shuō)，基於通用CPU進(jìn)行計(jì)算，每代產(chǎn)品的性能提升受到了極大的限制。然而，當(dāng)前新興領(lǐng)域，如人工智慧，AR/VR，基因計(jì)算，以及高清，超高清視頻，對(duì)計(jì)算力的訴求極高。計(jì)算密集型業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)和性能增速放緩的通用計(jì)算資源的GAP與日俱增。過(guò)去六十年，由摩爾定律主導(dǎo)的計(jì)算性能提升模式將不復存在。用戶(hù)無(wú)法繼續(xù)依賴通用計(jì)算力的性能提升來(lái)匹配自身的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。以FPGA為代表的異構(gòu)計(jì)算將在各個(gè)計(jì)算密集型的業(yè)務(wù)領(lǐng)域成為主流。

典型的計(jì)算資源微架構(gòu)分析

CPU

靈活性高，計(jì)算效率低；通用性強(qiáng)，應(yīng)用廣(guǎng)泛，適合進(jìn)行複雜運(yùn)算，如通用軟體處理等通用的軟體業(yè)務(wù)場(chǎng)景

GPU

靈活性較好，計(jì)算效率一般；高性能，高功耗，適合邏輯簡(jiǎn)單，計(jì)算密集型批量任務(wù)，在圖形/圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用廣(guǎng)泛

FPGA

靈活性好，計(jì)算效率較高；可編程並行計(jì)算，高性能，實(shí)時(shí)處理，功耗較低；適用特定算法的硬體化和標(biāo)準(zhǔn)演進(jìn)中的算法

ASIC

靈活性差，計(jì)算效率高；需要定製化，不可編程，研發(fā)周期長(zhǎng)；高性能，低功耗；適用於電路按照算法定製，適合比較成熟的算法和標(biāo)準(zhǔn)