关于FPGA上云应用场景的探讨

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从1984年,第一颗FPGA问世至今到微软Build2018大会开幕,发布Project Brainwave预览版,FPGA无缘无故是机器学习模型等应用场景不可忽略的偏离 !

什么的问题只有另一一个:你认为除了以上场景外,还有四种 业务适合在云上使用FPGA服务器完成?

简单概括下FPGA才能涉及的避免方案:

λ 基因计算

基因测序是四种 生活新型基因检测技术,才能从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的机会性,基因测序技术能锁定买车人病变基因,提前预防和治疗。

传统的计算系统通过采用多个高端CPU搭建HPC系统实现了缩短时间的目的,但原来也使得成本增加,行业应用规模以及基因企业发展规模受限。目前国内基因企业,面临基因计算成本偏高,而业务需求旺盛,急需高性价比的算力资源避免行业困境。

FPGA在基因企业在基因计算环节能才能大幅提升产能,降低成本,让基因科技才能普惠大众

λ 视频编码

随着视频整理及传输技术的发展,视频素材的分辨率和帧率在不断提升。分辨率从2K到4K到8K;帧率从150到150到120;新的标准及技术,比如HDR,而且断无缘无故出现。

素材质量的增长,图像码流量也随之增长。大伙儿能才能压缩率更好的压缩算法标准,才才能适应新的图像压缩需求:

• 同样的压缩率得到更好的画质

• 同样的画质得到更好的压缩率

以H.265编码为例,目前客户确定的主流技术平台为CPU机会GPU。

对于H.265/HEVC编码避免,FPGA方案有着最完善的功能和preset配置,支持最多的能助 提高画质和降低bitrate的功能,适合各个场景下H265/HEVC的编解码配置。一齐具有灵活部署,易于升级的特点,非常容易就能才能在某另一一个平台上升级IP形态学 ,甚至根据需求,随时更去掉 四种 协议的编解码功能。

FPGA的明显优势:

FPGA的可扩展性也是GPU不可呼告的,能非常容易的在同一块FPGA上pipeline部署编解码相关的上下游应用;一齐,机会FPGA之间的高速互联形态学 ,才能才能方便地在不同FPGA、不同FPGA板卡间部署完正的相关应用方案。