什么是异构计算FPGA？

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。

资料来源：《弹性计算—无处不在的算力》