這種壓力來自兩個(gè)方面。一個(gè)是匯聚到云端的數(shù)據(jù)量越來越大——據(jù)IDC的統(tǒng)計(jì)，2016年全球數(shù)據(jù)存量為16ZB，預(yù)計(jì)到2020年將超過40ZB，而2025年則會(huì)激增至160ZB。另外一個(gè)，與指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量相伴隨的，則是對(duì)這些數(shù)據(jù)計(jì)算和處理需要的高速增長(zhǎng)，特別是隨著人工智能（AI）的興起，對(duì)云端計(jì)算資源的消費(fèi)量大大增加。數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理要求兩個(gè)因素疊加，使得我們對(duì)云端算力需求的增速超出想象。
在過去相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間，這個(gè)世界上算力提升的動(dòng)力主要來自于摩爾定律，每18-24個(gè)月提升一倍的集成電路性能，奠定了當(dāng)今這個(gè)互聯(lián)世界的基石。而時(shí)至今日，受制于半導(dǎo)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(duì)云計(jì)算越來越大的“胃口”時(shí)，在摩爾定律之外，人們需要尋找另一個(gè)能讓算力加速的支點(diǎn)，這個(gè)支點(diǎn)就是新的計(jì)算架構(gòu)。
FPGA的勝出
一個(gè)理想的高性能云計(jì)算加速架構(gòu)，概括起來需要有以下幾個(gè)特性：第一是高吞吐能力，以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)處理的需要；第二是低延時(shí)，能夠?qū)?shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行響應(yīng)；第三是高性能功耗比，為更高密度的云計(jì)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(yīng)用的腳步。
目前可用于云計(jì)算加速的架構(gòu)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(xì)篩選，人們發(fā)現(xiàn)與其他幾種結(jié)構(gòu)相比，F(xiàn)PGA就是那個(gè)要找的Mr. Right！
- 在性能方面：由于FPGA擺脫了馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的限制，可以針對(duì)特定應(yīng)用算法定制硬件架構(gòu)，具備ASIC高性能的特質(zhì)，可支持更高的數(shù)據(jù)吞吐。
- 在延遲性方面：FPGA不但可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行，還可以實(shí)現(xiàn)流水線并行，可達(dá)到微秒級(jí)的延時(shí)，這也是其與同樣高算力的GPU相比最明顯的一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
- 在可擴(kuò)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(jì)算，也可支持和適應(yīng)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等方面算法的演進(jìn)發(fā)展要求。
- 在功耗方面：更先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝，加之優(yōu)化的算法，令FPGA可在特定應(yīng)用中實(shí)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(qiáng)項(xiàng)，而且FPGA適于與CPU等計(jì)算架構(gòu)結(jié)合形成CPU+FPGA異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，讓最合適的架構(gòu)去做其最擅長(zhǎng)計(jì)算加速，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)。
圖1，不同計(jì)算架構(gòu)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(shì)，讓人們將它視為實(shí)現(xiàn)云計(jì)算加速的重要技術(shù)路徑，F(xiàn)PGA的上“云”之旅也由此開啟。從FPGA在云計(jì)算中的實(shí)際“戰(zhàn)果”來看，它確實(shí)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(xiàng)目團(tuán)隊(duì)通過在數(shù)據(jù)中心1632臺(tái)服務(wù)器中部署FPGA，對(duì)必應(yīng)（Bing）搜索引擎的文件排名運(yùn)算進(jìn)行硬件加速，獲得了高達(dá)95%的吞吐量提升。這樣的事實(shí)，也讓其他云計(jì)算平臺(tái)部署FPGA的信心大增。
騰訊是國(guó)內(nèi)較早嘗試FPGA計(jì)算加速的互聯(lián)網(wǎng)公司，在他們的JPEG至WebP網(wǎng)絡(luò)圖片的轉(zhuǎn)碼嘗試中，F(xiàn)PGA處理延時(shí)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(jì)算加速最積極的擁躉之一。
近年來隨著AI應(yīng)用的興起，越來越多的公司開始嘗試將FPGA應(yīng)用在云端深度學(xué)習(xí)算法加速中，且頗有斬獲。如百度從2013年就開始嘗試將FPGA應(yīng)用在DNN，RNN，CNN，LSTM等深度學(xué)習(xí)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(luò)加速服務(wù)，單卡提供3Tops的定點(diǎn)計(jì)算能力，支持典型深度卷積網(wǎng)絡(luò)算子，為VggNet、GoogLeNet、ResNet等提供高效加速�？梢�，今天AI已經(jīng)成為加速FPGA在云計(jì)算中部署的重要推手。
圖2，F(xiàn)PGA在網(wǎng)絡(luò)圖片轉(zhuǎn)碼加速應(yīng)用中，與CPU相比優(yōu)勢(shì)明顯（圖片來源：騰訊云）
FPGA云服務(wù)
隨著FPGA在云計(jì)算中越來越受寵，一種基于FPGA的新型的云服務(wù)也應(yīng)運(yùn)而生，這就是FPGA云服務(wù)。它已經(jīng)成為亞馬遜、百度云、騰訊云、華為云等云計(jì)算頭部玩家的一致選擇。
FPGA云服務(wù)器就是在云計(jì)算環(huán)境中配備FPGA的計(jì)算實(shí)例，用戶可以通過購(gòu)買FPGA實(shí)例，快速讓自己特定的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)FPGA硬件加速�？梢哉f，云計(jì)算廠商在引入FPGA之初，可能是為了滿足自己一個(gè)或幾個(gè)特定云計(jì)算加速所需，而在廣泛部署之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，完全可以將FPGA計(jì)算資源“打包”起來，作為一種可以變現(xiàn)的云服務(wù)，銷售給云計(jì)算用戶。
而對(duì)于云計(jì)算用戶來說，就像當(dāng)初購(gòu)買云服務(wù)器而無需自己運(yùn)維一個(gè)復(fù)雜的IT計(jì)算系統(tǒng)一樣，現(xiàn)在當(dāng)需要在某個(gè)應(yīng)用算法中采用FPGA進(jìn)行加速時(shí)，也不需要去構(gòu)架和開發(fā)自己的FPGA硬件系統(tǒng)，而通過購(gòu)買云計(jì)算廠商的FPGA云服務(wù)即可實(shí)現(xiàn)！
FPGA云服務(wù)的出現(xiàn)不僅讓云計(jì)算廠商可變現(xiàn)的服務(wù)組合更為豐富，往深一層去想，此舉也會(huì)對(duì)未來FPGA的應(yīng)用開發(fā)生態(tài)產(chǎn)生深刻影響，進(jìn)一步降低FPGA用戶的門檻，讓FPGA加速服務(wù)觸手可及。實(shí)際上，已經(jīng)有“不差錢”的云服務(wù)廠商在沿著這個(gè)方向去發(fā)力。
綜上所述，從當(dāng)初在一眾計(jì)算架構(gòu)比拼中脫穎而出，到在實(shí)戰(zhàn)中證明自己的實(shí)力，再到今天成為新興云服務(wù)的核心，F(xiàn)PGA在云計(jì)算中的存在感越來越強(qiáng)，而這一切僅僅是個(gè)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(yīng)云計(jì)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）
