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FPGA 自诞生之初，就以高度灵活的可编程性提供类 ASIC 的性能和能效比而被 广泛应用于有线和无线通信、航空航天、医疗电子和汽车电子等领域。但是，相比 CPU 和 GPU，FPGA 的开发周期较长(尽管只有 ASIC 开发周期的一半乃至三分之 一)、开发和使用门槛较高，使得 FPGA 的开发人员远远少于 CPU 和 GPU 的开发人 员，同时应用范围和知名度也受到了很大的限制。 随着云计算的蓬勃发展，各种新的数据中心应用层出不穷，对算力(比如 AI) 和计算结果实时性(比如基因测序和视频直播)提出了越来越高的要求。而 CPU 的 算力随着摩尔定律的终结，短时间内很难有大的提升，业界也逐渐尝到了采用 FPGA 进行特定 workload 加速的巨大优势。因此，在数据中心大力推广 FPGA 异构加速逐 渐成为业界共识。与之相对应，AWS 和阿里云在 2017 年 4 月先后发布了基于 FPGA 的云上应用，也即 FPGA as a Service。其目的是提供超高性价比、超低延时(相比 CPU 或者 GPU，下同)的云上 FPGA 服务。微软也通过 Catapult 项目，在自家的数 据中心大量部署 FPGA，支持 Bing 和 Office 365 业务，更于 2019 年 10 月北美 XDF 大会上推出了自家的 FPGA as a Service 产品，进一步佐证了 FPGA 异构加速在数据中 心应用的光明前景。 一般来说，云上 FPGA 服务应具备如下功能和特点。 一是易用性，包括购买和使用要达到类 ECS(基于 CPU 的计算服务)的方便快 捷性;具备类 ECS 的灵活调度性，随用随开、不用释放。 二是稳定性，要具备类 ECS 的热升级、热迁移功能。 三是安全性，包括客户和第三方 ISV 的 IP 地址要被合理合法使用 ;能够防范各 种针对 FPGA 的恶意攻击及受到攻击后迅速恢复。 四是要提供 FPGA 云上开发和使用的工具及环境，让用户和线下一样方便地开 发各种 FPGA 加速器并在云上部署。
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