FPGA 屬于一類更通用的可編程邏輯設(shè)備（PLD）， FPGA 既能提供集成電路的性能優(yōu)勢(shì)，又具備 CPU 可重新配置的靈活性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，F(xiàn)PGA 是一種可重新配置的「通用集成電路」。

GPU 的靈活性是介于 FPGA 與 CPU 之間。GPU 的核心數(shù)量一般是 CPU 的成百上千倍，計(jì)算能力要比 CPU 多出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，也更適合進(jìn)行并行計(jì)算。但是如果計(jì)算里面有大量的分支，或者算法的數(shù)據(jù)前后存在依賴關(guān)系，使得算法無(wú)法并行運(yùn)行，則 GPU 的性能優(yōu)勢(shì)會(huì)被大大減弱。

相比 GPU，F(xiàn)PGA 的可操控粒度更小，具備更高的靈活度和算法適應(yīng)性。FPGA 能夠簡(jiǎn)單地通過(guò)使用觸發(fā)器（FF）來(lái)實(shí)現(xiàn)順序邏輯，并通過(guò)使用查找表（LUT）來(lái)實(shí)現(xiàn)組合邏輯。當(dāng)算法需要并行計(jì)算能力時(shí)，可以將大部分的邏輯資源都用來(lái)做計(jì)算，達(dá)到更高的計(jì)算效率；當(dāng)算法需要更多的控制流程時(shí)，可以將大部分的邏輯資源都用來(lái)做控制。（實(shí)際的 FPGA 內(nèi)部也存在大量的硬核來(lái)完成固定的功能）。正是基于 FPGA 資源的高可控度，可以帶來(lái)算法實(shí)現(xiàn)時(shí)的靈活度。

FPGA 全稱「可編輯門陣列」(Field Programmable Gate Array)，其基本原理是在 FPGA 芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門電路以及存儲(chǔ)器，而用戶可以通過(guò)燒寫 FPGA 配置文件來(lái)來(lái)定義這些門電路以及存儲(chǔ)器之間的連線。這種燒入不是一次性的，即用戶今天可以把 FPGA 配置成一個(gè)圖像編解碼器，明天可以編輯配置文件把同一個(gè) FPGA 配置成一個(gè)音頻編解碼器，這個(gè)特性可以極大地提高數(shù)據(jù)中心彈性服務(wù)能力。所以說(shuō)在 FPGA 可以快速實(shí)現(xiàn)為深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)的芯片架構(gòu)，而且成本比設(shè)計(jì)的專用芯片(ASIC)要便宜，當(dāng)然性能也沒(méi)有專用芯片(ASIC)強(qiáng)。ASIC 是一錘子買賣，設(shè)計(jì)出來(lái)要是發(fā)現(xiàn)哪里不對(duì)基本就沒(méi)機(jī)會(huì)改了，但是 FPGA 可以通過(guò)重新配置來(lái)不停地試錯(cuò)知道獲得最佳方案，所以用 FPGA 開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 ASIC。

騰訊云FPGA的行業(yè)價(jià)值

騰訊云帶來(lái)的革命性進(jìn)展是：將 FPGA 部署時(shí)間從數(shù)月縮短到數(shù)分鐘，企業(yè)可按需付費(fèi)使用 FPGA，極大降低 FPGA 的使用成本，實(shí)現(xiàn)高性能 FPGA 硬件加速處理。企業(yè)可以通過(guò) FPGA 云服務(wù)器進(jìn)行 FPGA 硬件編程，可將性能提升至通用 CPU 服務(wù)器的?30 倍?以上。同時(shí)騰訊云率先在國(guó)內(nèi)提供第三方 FPGA 知識(shí)產(chǎn)權(quán)市場(chǎng)，通過(guò)騰訊云服務(wù)市場(chǎng)，F(xiàn)PGA 開(kāi)發(fā)者和使用者可以更高效地交易。

長(zhǎng)期以來(lái)，F(xiàn)PGA 行業(yè)內(nèi)的提供者和使用者一直缺乏交易平臺(tái)和信用保證，導(dǎo)致交易環(huán)節(jié)冗長(zhǎng)，很難達(dá)成交易。騰訊云服務(wù)市場(chǎng)搭建一個(gè)簡(jiǎn)單可靠的 FPGA 知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)。

對(duì)于 FPGA 使用者而言，可以在騰訊云服務(wù)市場(chǎng)購(gòu)買已開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證好的 FPGA 知識(shí)產(chǎn)權(quán)功能，可節(jié)約長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的 FPGA 研發(fā)周期，同時(shí)采用按需使用付費(fèi)的模式，能最大化地節(jié)省硬件投入成本。

而 FPGA 開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)使用騰訊云 FPGA 的開(kāi)發(fā)框架，顯著提升研發(fā)效率，更專注于核心功能開(kāi)發(fā)，將圖像處理功能、深度學(xué)習(xí)功能等已有的成熟 FPGA 知識(shí)產(chǎn)權(quán)通過(guò)簡(jiǎn)單封裝適配，集成并投放到騰訊云服務(wù)市場(chǎng)，開(kāi)放給 FPGA 使用者使用，分?jǐn)?FPGA 知識(shí)產(chǎn)權(quán)的研發(fā)成本。

FPGA 應(yīng)用案例

FPGA 應(yīng)用案例一

項(xiàng)目背景：

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，基于用戶社交平臺(tái)的騰訊每天用戶上傳的圖片越來(lái)越龐大，公司目前用于圖片轉(zhuǎn)碼的業(yè)務(wù)主要有 QQ 相冊(cè)、微信及其他業(yè)務(wù)。圖片格式中有 JPEG 格式、WEBP 格式等，WEBP 圖片格式比 JPEG 圖片格式存儲(chǔ)空間小 30%。如果落地存儲(chǔ)采用 WEBP 格式替代 JPEG 格式，可以減少三分之一存儲(chǔ)空間；而傳輸分發(fā)用 WEBP 格式，還可以降低傳輸流量，從而提升用戶的圖片下載體驗(yàn)。而采用 WEBP 的問(wèn)題在于 WEBP 壓縮計(jì)算復(fù)雜度是 JPEG 壓縮的 10 倍以上，采用 CPU 進(jìn)行 WEBP 轉(zhuǎn)碼成本很高，導(dǎo)致很難在業(yè)務(wù)中全面推廣。為了增強(qiáng)圖片轉(zhuǎn)碼能力，我們使用 FPGA 對(duì)圖片轉(zhuǎn)碼進(jìn)行加速。

項(xiàng)目結(jié)果：

完成 JPEG 格式圖片轉(zhuǎn)成 WEBP 格式圖片，測(cè)試圖片大小為 853×640，F(xiàn)PGA 處理延時(shí)相比 CPU 降低 20 倍 ，F(xiàn)PGA處理性能是CPU機(jī)器的 6 倍 ，F(xiàn)PGA機(jī)型單位成本是 CPU 機(jī)型的 1/3。

表1. FPGA 和 CPU 的計(jì)算性能對(duì)比

FPGA 應(yīng)用案例二

項(xiàng)目背景：

傳統(tǒng)上，Google、百度等搜索引擎公司以 Logistic Regression（LR）作為預(yù)估模型。早在 2012 年開(kāi)始，百度開(kāi)始嘗試將 DNN 算法作用于搜索廣告，并在2013 年 5 月就開(kāi)始服務(wù)于百度搜索廣告系統(tǒng)。近年來(lái)異軍突起的今日頭條在技術(shù)上也使用了 DNN 算法，提高新聞的點(diǎn)擊率。但是 DNN 算法對(duì)系統(tǒng)的計(jì)算量明顯增大，如果還是用 CPU 進(jìn)行計(jì)算，無(wú)法滿足系統(tǒng)的延時(shí)和吞吐率要求。

DNN 算法模型為 17*200*20*1 的 4 層模型，要求 4000 個(gè)樣本的 DNN 計(jì)算時(shí)延要小于 5ms。如果用 CPU 計(jì)算，B6(CPU E5-2620 X 2) 機(jī)器的計(jì)算時(shí)延為 120.55ms*，無(wú)法滿足要求(計(jì)算時(shí)間見(jiàn)表2)。因此，我們用 FPGA 對(duì) DNN 計(jì)算進(jìn)行加速，使 4000 個(gè)樣本的 DNN 計(jì)算時(shí)延小于 5ms。

項(xiàng)目結(jié)果：

我們?cè)谑褂?50% 的 FPGA 資源的情況下，將 4000 個(gè)樣本的 DNN 計(jì)算時(shí)延減小為 1.2ms，吞吐率達(dá)到 6000 集合/s(4000 個(gè)樣本為 １ 個(gè)集合)，不僅達(dá)到了系統(tǒng)對(duì)低延時(shí)的要求，而且極大地提高了系統(tǒng)的吞吐能力，處理延時(shí)降低 100 倍，處理吞吐率提高 5 倍，成本是 CPU 機(jī)型的 1/5。說(shuō)明 FPGA 在 DNN 計(jì)算加速上有較明顯的優(yōu)勢(shì)。

表2. FPGA 和 CPU 的計(jì)算性能對(duì)比

FPGA 應(yīng)用案例三

項(xiàng)目背景：

深度學(xué)習(xí)（DL）近年來(lái)在語(yǔ)音識(shí)別、圖片分類和識(shí)別、推薦算法等領(lǐng)域發(fā)揮了越來(lái)越大的作用。深度學(xué)習(xí)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，用在圖片分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中的一個(gè)分支：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，基于用戶社交平臺(tái)的騰訊每天用戶上傳的圖片越來(lái)越龐大，并且增長(zhǎng)速度很快。為了增強(qiáng)圖片檢測(cè)的處理能力，降低圖片檢測(cè)成本，我們使用 FPGA 對(duì) CNN 計(jì)算進(jìn)行加速。

項(xiàng)目結(jié)果：

FPGA 完成 CNN 算法的 Alexnet 模型，F(xiàn)PGA 處理性能是 CPU 機(jī)器的 4 倍，F(xiàn)PGA 機(jī)型單位成本是 CPU 機(jī)型的 1/3。

小結(jié)

當(dāng)前 AI 火爆，得益于 FPGA 的高密度計(jì)算能力以及低功耗的特性，F(xiàn)PGA 率先在深度學(xué)習(xí)在線預(yù)測(cè)方向（廣告推薦、圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等）得到了較大規(guī)模的部署。

用戶也常常將 FPGA 與 GPU 進(jìn)行對(duì)比，GPU 的易編程性、高吞吐與 FPGA 的低功耗、易部署等特性也各有千秋。相較于 GPU 以及 ASIC，F(xiàn)PGA 的低延時(shí)以及可編程性也是其核心競(jìng)爭(zhēng)能力。

使用騰訊云 FPGA 云服務(wù)，你只需單擊幾下即可在幾分鐘內(nèi)輕松獲取并部署你的 FPGA 計(jì)算實(shí)例。你可以在 FPGA 實(shí)例上編程，為你的應(yīng)用程序創(chuàng)建自定義硬件加速。我們?yōu)槟闾峁┛芍鼐幊痰沫h(huán)境，可以在 FPGA 實(shí)例上多次編程，而無(wú)需重新設(shè)計(jì)硬件，讓你能更加專注于業(yè)務(wù)發(fā)展。

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