與服務(wù)器CPU的性能對(duì)比，單位功耗性能在機(jī)器學(xué)習(xí)推斷方面提高了11倍；數(shù)據(jù)分析SQL查詢方面提升了33倍；視頻處理轉(zhuǎn)碼提高40倍；存儲(chǔ)壓縮提高40倍；網(wǎng)絡(luò)vSwitch可提高23倍。

在以計(jì)算效率和加速器利用率所組成的象限中，賽靈思池化FPGA的單位功耗性能實(shí)現(xiàn)了比Altera FPGA高2-6倍，相關(guān)產(chǎn)品將在明年上市。

數(shù)據(jù)中心加速主要途徑比較

問題一：賽靈思FPGA VS. 英特爾集成式MCM CPU+FPGA

賽靈思全球戰(zhàn)略高級(jí)副總裁Steve Glaser認(rèn)為，在代表應(yīng)用廣度的橫軸和加速器利用率的縱軸所組成的象限圖中，賽靈思池化FPGA在超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方面已經(jīng)遙遙領(lǐng)先；英特爾注意到FPGA的優(yōu)勢(shì)，但其集成式MCM CPU+FPGA目前只能解決中小企業(yè)的問題。

問題二：賽靈思FPGA VS. 英偉達(dá)GPU

面對(duì)日益火爆的GPU，Steve指出，GPU和定制ASIC在應(yīng)用廣度方面與FPGA相比遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足；

以機(jī)器學(xué)習(xí)加速為例，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類圖像、翻譯文本和語音、識(shí)別無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中的底層模式，需要“兩階段”法。

第一階段（培訓(xùn)），使用海量加標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)和計(jì)算培訓(xùn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，英偉達(dá)GPU擅長的這一領(lǐng)域只占機(jī)器學(xué)習(xí)5%的市場規(guī)模。

一旦網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)完成，便進(jìn)入第二個(gè)階段（推斷），通過受訓(xùn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理新數(shù)據(jù)樣本或查詢，以確定其可能的級(jí)別。這一占機(jī)器學(xué)習(xí)加速90%的市場正是賽靈思FPGA角逐的天下。

推斷是當(dāng)今最大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中的一個(gè)巨大的工作負(fù)載，因?yàn)樗?fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)廣泛的日益擴(kuò)展的重要應(yīng)用，例如語言翻譯、自然語言接口、照片和視頻內(nèi)容識(shí)別，以及網(wǎng)上產(chǎn)品選擇與促銷。其中兩個(gè)最大的人工智能市場分別是無人駕駛汽車和機(jī)器人。

而賽靈思池化FPGA將機(jī)器學(xué)習(xí)推斷計(jì)算效率提升了2-6倍。

近年來賽靈思在加速領(lǐng)域的里程碑事件回顧

回顧一下賽靈思在云計(jì)算加速領(lǐng)域的重要里程碑事件：

賽靈思近年來在加速領(lǐng)域的里程碑事件

2014~2015年，賽靈思與高通、IBM等公司展開合作，并在業(yè)界推出首款20納米和16納米數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品，比競爭對(duì)手提前了1年又1個(gè)季度。此外，賽靈思還積極推動(dòng)制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的CCIX聯(lián)盟的發(fā)展。

目前，全球七大超大規(guī)模云服務(wù)公司中，已有3家采用了賽靈思FPGA，其中：

百度采用了賽靈思技術(shù)作為數(shù)據(jù)中心的池化資源部署，以及用于無人汽車和語音的機(jī)器學(xué)習(xí)；前不久，百度宣布利用賽靈思技術(shù)使序列分析提升了10倍。

微軟宣布，為實(shí)現(xiàn)服務(wù)器上的網(wǎng)絡(luò)加速，其數(shù)據(jù)中心已經(jīng)大規(guī)模部署賽靈思FPGA技術(shù)搭建加速器架構(gòu)，以分配越來越高的工作負(fù)載。

亞馬遜不久前公布在彈性計(jì)算云上實(shí)現(xiàn)了FPGA即服務(wù)。保險(xiǎn)定價(jià)公司AON、基因序列測(cè)試公司edico genome、機(jī)器學(xué)習(xí)公司TERADEEP等亞馬遜合作伙伴都已經(jīng)宣布采用了AWS F1實(shí)例。

初創(chuàng)型技術(shù)公司也是賽靈思重要的用戶類型之一。

DEEPHI TECH是一家初創(chuàng)公司，攜手賽靈思推出用于機(jī)器學(xué)習(xí)推斷的FPGA平臺(tái)，以及用于部署的超高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與GPU相比效能甚至提高了10倍。

使用賽靈思FPGA的單個(gè)服務(wù)器與整個(gè)機(jī)架的CPU性能對(duì)比

可重配置加速堆棧：行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)與部署

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用，未來很多工作負(fù)載將是今天的我們所無法想象的。

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)與部署

賽靈思云戰(zhàn)略總監(jiān)Andy walsh介紹，賽靈思可重配置加速堆棧的第一層平臺(tái)開發(fā)版在不久前已經(jīng)推出，主要用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心部署，以及基于云的開發(fā)環(huán)境。

在中間的應(yīng)用開發(fā)層，賽靈思提供了集成框架；用于機(jī)器學(xué)習(xí)、分析和視頻的應(yīng)用函數(shù)庫；以及針對(duì)UltraScale FPGA優(yōu)化的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。

在上層，賽靈思對(duì)OpenStack提供了支持，可進(jìn)行云配置與管理；支持UltrascaleFPGA；2017年將推出Ocata 版。

賽靈思加速堆棧

“如果您是一家主攻機(jī)器學(xué)習(xí)推斷的公司，賽靈思池化FPGA是最佳的選擇?！盇ndy說。

點(diǎn)評(píng)：

賽靈思的優(yōu)勢(shì)在于可編程，可優(yōu)化，可重新配置。

機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練在于浮點(diǎn)計(jì)算，這是GPU所增強(qiáng)的部分，但是這只占機(jī)器學(xué)習(xí)5%的工作，一旦進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用，GPU在推斷方面不足正是賽靈思FPGA的優(yōu)勢(shì)，而這部分工作占了機(jī)器學(xué)習(xí)90%以上的工作量。在這一領(lǐng)域的成功，將為賽靈思帶來極高的市場地位。

在云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)大爆炸的時(shí)代，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)市場的逐步成熟，賽靈思的池化FPGA可重配置加速堆棧可謂是如魚得水，讓超大型網(wǎng)絡(luò)公司可以輕松地解決掉80%的工作。除了初創(chuàng)型公司，賽靈思把目標(biāo)市場對(duì)準(zhǔn)亞馬遜、Facebook、谷歌、微軟、阿里巴巴、百度和騰訊等“七大超級(jí)”數(shù)據(jù)中心公司，且已經(jīng)獲得亞馬遜、微軟、百度等公司的認(rèn)可，可以說，賽靈思已經(jīng)在業(yè)界初步樹立起一流數(shù)據(jù)中心加速解決方案供應(yīng)商的地位。

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