這種壓力來自兩個方面。一個是匯聚到云端的數(shù)據(jù)量越來越大——據(jù)IDC的統(tǒng)計，2016年全球數(shù)據(jù)存量為16ZB，預計到2020年將超過40ZB，而2025年則會激增至160ZB。另外一個，與指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)量相伴隨的，則是對這些數(shù)據(jù)計算和處理需要的高速增長，特別是隨著人工智能（AI）的興起，對云端計算資源的消費量大大增加。數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理要求兩個因素疊加，使得我們對云端算力需求的增速超出想象。
在過去相當長的一段時間，這個世界上算力提升的動力主要來自于摩爾定律，每18-24個月提升一倍的集成電路性能，奠定了當今這個互聯(lián)世界的基石。而時至今日，受制于半導體工藝的極限，摩爾定律定義的速度已經(jīng)減緩，由其帶來的紅利正在消失。因此在面對云計算越來越大的“胃口”時，在摩爾定律之外，人們需要尋找另一個能讓算力加速的支點，這個支點就是新的計算架構。
FPGA的勝出
一個理想的高性能云計算加速架構，概括起來需要有以下幾個特性：第一是高吞吐能力，以應對海量數(shù)據(jù)處理的需要；第二是低延時，能夠對實時聯(lián)網(wǎng)設備進行響應；第三是高性能功耗比，為更高密度的云計算創(chuàng)造可能；最后是靈活性，能夠跟上不斷演化的算法和應用的腳步。
目前可用于云計算加速的架構無非是以下幾種：CPU、GPU、FPGA和AICS。如果按照上述的“任職條件”去仔細篩選，人們發(fā)現(xiàn)與其他幾種結構相比，F(xiàn)PGA就是那個要找的Mr. Right！
- 在性能方面：由于FPGA擺脫了馮·諾依曼結構的限制，可以針對特定應用算法定制硬件架構，具備ASIC高性能的特質，可支持更高的數(shù)據(jù)吞吐。
- 在延遲性方面：FPGA不但可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行，還可以實現(xiàn)流水線并行，可達到微秒級的延時，這也是其與同樣高算力的GPU相比最明顯的一個競爭優(yōu)勢。
- 在可擴展性方面：基于FPGA的可編程性和豐富的IO管腳，其可以在數(shù)據(jù)中心里面扮演多面手，除了計算，也可支持和適應存儲、網(wǎng)絡等方面算法的演進發(fā)展要求。
- 在功耗方面：更先進的半導體工藝，加之優(yōu)化的算法，令FPGA可在特定應用中實現(xiàn)比CPU、GPU更佳的性能功耗比。
- 在靈活性方面：這自然是FPGA與ASIC相比最引以為豪的強項，而且FPGA適于與CPU等計算架構結合形成CPU+FPGA異構計算平臺，讓最合適的架構去做其最擅長計算加速，以實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。
圖1，不同計算架構的性能比較（資料來源：華為云）
FPGA上云之路
正是由于FPGA上述的這些優(yōu)勢，讓人們將它視為實現(xiàn)云計算加速的重要技術路徑，F(xiàn)PGA的上“云”之旅也由此開啟。從FPGA在云計算中的實際“戰(zhàn)果”來看，它確實沒有讓人們失望！
比如，2014年微軟在一篇論文中，分享了微軟Catapult項目團隊通過在數(shù)據(jù)中心1632臺服務器中部署FPGA，對必應（Bing）搜索引擎的文件排名運算進行硬件加速，獲得了高達95%的吞吐量提升。這樣的事實，也讓其他云計算平臺部署FPGA的信心大增。
騰訊是國內(nèi)較早嘗試FPGA計算加速的互聯(lián)網(wǎng)公司，在他們的JPEG至WebP網(wǎng)絡圖片的轉碼嘗試中，F(xiàn)PGA處理延時相比CPU降低20倍，處理性能則是CPU的6倍，而FPGA單位成本僅為通用CPU的1/3。由此，騰訊也成為了FPGA云計算加速最積極的擁躉之一。
近年來隨著AI應用的興起，越來越多的公司開始嘗試將FPGA應用在云端深度學習算法加速中，且頗有斬獲。如百度從2013年就開始嘗試將FPGA應用在DNN，RNN，CNN，LSTM等深度學習模型中，目前百度已經(jīng)開放了基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速服務，單卡提供3Tops的定點計算能力，支持典型深度卷積網(wǎng)絡算子，為VggNet、GoogLeNet、ResNet等提供高效加速�？梢姡裉霢I已經(jīng)成為加速FPGA在云計算中部署的重要推手。
圖2，F(xiàn)PGA在網(wǎng)絡圖片轉碼加速應用中，與CPU相比優(yōu)勢明顯（圖片來源：騰訊云）
FPGA云服務
隨著FPGA在云計算中越來越受寵，一種基于FPGA的新型的云服務也應運而生，這就是FPGA云服務。它已經(jīng)成為亞馬遜、百度云、騰訊云、華為云等云計算頭部玩家的一致選擇。
FPGA云服務器就是在云計算環(huán)境中配備FPGA的計算實例，用戶可以通過購買FPGA實例，快速讓自己特定的應用實現(xiàn)FPGA硬件加速。可以說，云計算廠商在引入FPGA之初，可能是為了滿足自己一個或幾個特定云計算加速所需，而在廣泛部署之后會發(fā)現(xiàn)，完全可以將FPGA計算資源“打包”起來，作為一種可以變現(xiàn)的云服務，銷售給云計算用戶。
而對于云計算用戶來說，就像當初購買云服務器而無需自己運維一個復雜的IT計算系統(tǒng)一樣，現(xiàn)在當需要在某個應用算法中采用FPGA進行加速時，也不需要去構架和開發(fā)自己的FPGA硬件系統(tǒng)，而通過購買云計算廠商的FPGA云服務即可實現(xiàn)！
FPGA云服務的出現(xiàn)不僅讓云計算廠商可變現(xiàn)的服務組合更為豐富，往深一層去想，此舉也會對未來FPGA的應用開發(fā)生態(tài)產(chǎn)生深刻影響，進一步降低FPGA用戶的門檻，讓FPGA加速服務觸手可及。實際上，已經(jīng)有“不差錢”的云服務廠商在沿著這個方向去發(fā)力。
綜上所述，從當初在一眾計算架構比拼中脫穎而出，到在實戰(zhàn)中證明自己的實力，再到今天成為新興云服務的核心，F(xiàn)PGA在云計算中的存在感越來越強，而這一切僅僅是個開始。未來你還有什么奇思妙想需要“加速”，盡可以來一試。
圖3，為了因應云計算所需，安富利開發(fā)的基于Xilinx FPGA的加速解決方案（圖片來源：安富利）
