FPGA會成為云核算標配嗎？AWS之后，國際阿里云發布適用于AI的異構核算解決計劃。

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跟著機器學習、深度學習等AI技能日益廣泛的使用，圖片、視頻、語音等非結構化數據的挖掘、辨認、處理等，都對高功率、低推遲的實時核算阿里云國際代理商提出了更高的要求。“異構核算”的作用日益凸顯。

依據阿里云官方消息，1月21日，阿里云發布異構核算解決計劃，包含彈性GPU實力和FPGA解決計劃，合適人工智能領域的使用。

其間，彈性GPU計劃，合適視頻、渲染和人工智能使用等場景，自2016年末敞開邀測，能夠供給2048到8192個并行處理中心，搭配32GB的DDR5顯存，最高供給15.08TFOPS單精度和1TFLOPS雙精度浮點功用，并支撐多種敞開的渲染與核算加快協議和軟件結構。一同配備了實例存儲功用，能夠獲得與SSD云盤相比十數倍功用提高的前提下，讀寫推遲可穩定在200us左右。官方一同表明，該產品支撐包月、包年的預付費支付模式，一同也支撐按小時付費的使用模型。依據阿里云國際代理商供給的材料，2016年下半年，Zerolight根據云核算技能開發了實時汽車三維展現軟件，軟件功用提高15~20%。

FPGA解決計劃方面，阿里云采用了多家FPGA計劃。官方表明，以 Arria 10 FPGA為例，能夠做到單位能耗核算才能達 45 GFLOPS/W，深度學習每瓦功用是 Intel E5-2699 v3 CPU 的 4 倍。在語音辨認的業務使用方面，單塊 FPGA 的計劃能夠做到 64 個 2.5Ghz broadwell CPU 物理核的功用，但推遲只要 CPU 的一半。智能安防廠商瑞為技能便是其客戶之一，官方稱單臺FPGA服務器一秒就能實現3000萬次人臉比對，將IPC的接入才能提高5倍以上，且服務端建設費用大幅下降。

自智能移動終端興起以來，包含嵌入式電子產品在內，都面臨高功用與低功耗之間的對立。除了在二者之間找平衡，也使得異構核算成為新的趨勢，讓每一個使命匹配更合適的功用單元，降低晶體管的糟蹋，提高整體功率。而到了人工智能年代，不管是模型練習還是模型使用的過程中，都對算力有了更高的要求，GPU的作用凸顯，FPGA也開端日益受到重視。阿里云這次發布的異構核算解決計劃，也是選了這兩個方向。

兩個計劃之中，FPGA的解決計劃或許更值得關注。2016 年， Ignite 大會上，微軟 CEO Satya Nadella 就與Catapult 項目的老大 Doug Burger 一同做了 FPGA 加快機器翻譯的演示，其時的演示作用是每秒 1 Exa-op (10^18) 的機器翻譯運算才能。而在此前，微軟現已開端使用FPGA加快Bing 查找、 Azure云核算了。

而在實踐的使用端，現已搶下公有如此核算商場半壁河山的AWS也于2016年發布了相關的產品，名為F1，采用的是FPGA + PCIe Fabric + SSD結合的高核算計劃。其時，F1供給了不同價位的加快卡，最多的套件包含8個FPGA芯片（16nm Xilinx UltraScale Plus FPGA）阿里云國際代理商，其間每個FPGA有250萬個邏輯單元和6800個DSP引擎，套件包含有ECC保護的64GiB DDR4內存和PCIe X16接口，一同為了方便使用，還會免費供給FPGA開發環境AMI及硬件開發包HDK，開發者能夠按小時付費，無限次燒寫。

云+AI正成為趨勢，這套FPGA計劃的推出，關于對算力要求高的AI行業來說，能夠節省不少開發的時刻與費用。關于那些本來數據就在云端的AI使用開發者來說，更是如此。

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