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FPGA云服務(wù)，從容應(yīng)對摩爾定律放緩

FPGA，因?yàn)閷Ｓ?，所以高?/div>

近年來，摩爾定律增勢放緩，同樣價格，每單位芯片面積的晶體管數(shù)量無法做到每隔18~24個月增加一倍。也就是說，基于通用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，如人工智能，AR/VR，基因計(jì)算，以及高清，超高清視頻，對計(jì)算力的訴求極高。計(jì)算密集型業(yè)務(wù)的快速增長和性能增速放緩的通用計(jì)算資源的GAP與日俱增。過去六十年，由摩爾定律主導(dǎo)的計(jì)算性能提升模式將不復(fù)存在。用戶無法繼續(xù)依賴通用計(jì)算力的性能提升來匹配自身的業(yè)務(wù)增長。以FPGA為代表的異構(gòu)計(jì)算將在各個計(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)用廣泛，適合進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，如通用軟件處理等通用的軟件業(yè)務(wù)場景

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)用廣泛

FPGA

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

ASIC

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