异构计算在计算场景中有哪些作用？

FPGA 云服务器的计算能力可以支持 OpenCV、ImageMagick 计算框架下的图像转码、图像缩放、 图像滤波、图像处理等，也能支持量化分析、金融分析、期权定价等金融计算场景。下面以图片转码和视频转码为例，简要描述FPGA as a Service 的应用场景和优势。

智能手机已经成为人们日常生活中的必需品，随时随地拍摄照片，在社交应用（如微博、微信）上进行分享是极高频的使用场景。随着手机摄像头像素进入亿级时代，单张照片尺寸可以轻松突破10MB，而由于手机存储的限制，大多数用户会选择将照片上传到云端保存。当用户查看云端相册时，如果仍然传输原图，则需要消耗大量带宽，同时用户往往要等待超出用户忍耐限度的时间。

对于 新的图片格式，如Webp 和HEIF，可以在对图片尺寸进行大幅压缩（比如Webp 的压缩率在25%~34%，HEIF 的压缩率可以高达58%）的同时，提供了不输于JPEG 的画质（Webp 和HEIF 均属于有损压缩，但是画质损失肉眼几乎无法分辨）。Lepton 格式则是无损压缩，可提供至少20% 的压缩率。这样，在云端保存原图，当用户要查看时，实时将原图转码成Webp、HEIF 或者Lepton 格式，可以大幅节省带宽和缩短用户的等待时间，在节省成本的同时大大提升用户的体验和满意度。

Webp、HEIF、Lepton 图片格式所带来的这种巨大优势是靠消耗巨大的算力换来的。如果采用CPU 转码，虽然可以达到和FPGA 类似的压缩率，但一是延时过大， 比如对于超过8KB 的大图，CPU 的转换时间可能高达5~10 秒；二是延时不固定，比如小图延时可能在几十毫秒，而大图延时则高达十几秒。FPGA 的流水并行特性，使得FPGA 的处理吞吐率可以达到CPU 的六七倍，而延时低了两个数量级。

CISCO 发布的白皮书显示，到2022 年，整个互联网流量的82% 将是视频。直播、VOD、短视频如火如荼、方兴未艾。现在互联网视频的主流格式仍然是H.264， 但是H.264 在支持高清视频方面力不从心，比如使用H.264 编码4K 超高清视频，码率接近40bit/s，带来了巨大的带宽成本和传输延时。H.265 标准发布已经三年，2019 年，H.265 高清视频内容占比已经超过10%。相比H.264，H.265 无论是在画质还是在码率上，对H.264 都形成了压倒性的优势。 与图片转码类似，这些优势也是建立在巨大的算力消耗之上。对比CPU（Skylake 96HT）转码H.265 1080p30，对于veryslow 画质只能做到10 帧/ 秒，而单片FPGA （VU9P 器件）则可以达到80 帧/ 秒以上；码率比CPU 低20%~40%，且延时比CPU

有数量级的降低。因此，FPGA 天然是高清直播领域的不二选择。

优酷采用阿里云FPGA as a Service 平台进行了2019 年国庆阅兵和群众联欢4K 超高清直播，取得了极佳的效果。2019 年双11 大促的猫晚晚会，也由阿里云FPGA as a Service 平台直播。

资料来源：《弹性计算—无处不在的算力》