摘要：通過(guò)選用云主機(jī)，基因企業(yè)在基因計(jì)算環(huán)節(jié)可以大幅提升產(chǎn)能而普通大眾，也能享受成本降低帶來(lái)的普惠。而客戶(hù)選用云主機(jī)，避免了維護(hù)復(fù)雜板卡的大量人力物力的投入，縮減了驗(yàn)證平臺(tái)的維護(hù)成本。

摘要： 概括F3經(jīng)典使用場(chǎng)景

人工智能深度學(xué)習(xí)客戶(hù)，推理應(yīng)用

最近兩年，人工智能在全球掀起了巨大的應(yīng)用熱潮，除了互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如Google，F(xiàn)acebook，Alibaba之外，涌現(xiàn)出眾多的Start up公司，也都逐漸成為行業(yè)翹楚。
在人工智能技術(shù)方案選擇上，GPU無(wú)疑是現(xiàn)階段的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態(tài)，高并行度的計(jì)算力，很好地幫助客戶(hù)完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線(xiàn)；另外一方面，人工智能發(fā)展，仍處于早期階段，各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性，是一個(gè)從“0”到“1”的過(guò)程。在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)幾年，隨著人工智能落地應(yīng)用越來(lái)越多，大規(guī)模商業(yè)部署漸漸成為可能，進(jìn)而對(duì)于更低功耗，更低成本，更低處理延時(shí)，更多定制化等的需求，將會(huì)逐漸凸顯。可是F3在人工智能大規(guī)模商業(yè)部署（推理應(yīng)用）中，具備獨(dú)特的性能優(yōu)勢(shì)和廣闊的潛在空間不可小視。

低延遲
相比于F3（FPGA），GPU計(jì)算的處理優(yōu)勢(shì)，在于其眾多專(zhuān)用的并行計(jì)算單元以及超高的顯存帶寬，讓多路大規(guī)模數(shù)據(jù)搬移快速并行計(jì)算成為典型的計(jì)算模式，但這一模式導(dǎo)致了每路數(shù)據(jù)的處理延遲增加，對(duì)于一些低延遲需求的在線(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如語(yǔ)音識(shí)別等。在Batch值較小的情況下，F(xiàn)3（FPGA）的處理延時(shí)，僅為GPU的1/10。

超高的定點(diǎn)計(jì)算力
對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)就是降低數(shù)據(jù)表示的精度，降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)于計(jì)算力的需求，以提高計(jì)算吞吐量。從雙精度浮點(diǎn)到單精度浮點(diǎn)，再到定點(diǎn)處理。而定點(diǎn)運(yùn)算卻是FPGA的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，相比于GPU，F(xiàn)PGA內(nèi)部配備了眾多的定點(diǎn)處理單元，甚至整個(gè)FPGA芯片內(nèi)部邏輯資源全部可以配置成定點(diǎn)處理單元，進(jìn)而具備了超高的頂點(diǎn)運(yùn)算能力。
目前申請(qǐng)測(cè)試的客戶(hù)中，有很大一部分就是沖著F3的這些優(yōu)勢(shì)而來(lái)，期望在其業(yè)務(wù)上帶來(lái)創(chuàng)新和產(chǎn)品的性?xún)r(jià)比提升。

基因測(cè)序

基因測(cè)序是一種新型基因檢測(cè)技術(shù)，能夠從血液或唾液中分析測(cè)定基因全序列，預(yù)測(cè)罹患多種疾病的可能性，基因測(cè)序技術(shù)能鎖定個(gè)人病變基因，提前預(yù)防和治療，目前基因測(cè)序廣為人知的是針對(duì)唐氏綜合征篩查的無(wú)創(chuàng)產(chǎn)前基因檢測(cè)。伴隨著基因測(cè)序技術(shù)的快速發(fā)展，基因數(shù)據(jù)的生成呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，對(duì)分析能力提出更高要求。

傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)通過(guò)采用多個(gè)高端CPU搭建HPC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了縮短時(shí)間的目的，但這樣也使得成本增加，行業(yè)應(yīng)用規(guī)模以及基因企業(yè)發(fā)展規(guī)模受限。目前國(guó)內(nèi)基因企業(yè)，面臨基因計(jì)算成本偏高，而業(yè)務(wù)需求旺盛，急需高性?xún)r(jià)比的算力資源解決行業(yè)困境。

以人類(lèi)全基因組（WGS）分析為例，單個(gè)WGS，使用一臺(tái)16c/64GB的CPU實(shí)例，完成分析需要近100小時(shí)的時(shí)間，而F3在30分鐘以?xún)?nèi)即可完成。極大地縮減了計(jì)算時(shí)間和成本。

通過(guò)選用F3云主機(jī)，基因企業(yè)在基因計(jì)算環(huán)節(jié)可以大幅提升產(chǎn)能；而普通大眾，也能享受成本降低帶來(lái)的普惠。

IC設(shè)計(jì)原型驗(yàn)證

在傳統(tǒng)的數(shù)字IC設(shè)計(jì)流程中，使用FPGA搭建芯片原型驗(yàn)證平臺(tái)，測(cè)試功能是重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，在這個(gè)過(guò)程中，需要大量的FPGA邏輯單元。而對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)字芯片設(shè)計(jì)公司來(lái)講，購(gòu)買(mǎi)或者自研復(fù)雜的FPGA驗(yàn)證單板/或平臺(tái)，耗時(shí)耗力，且不是公司主要業(yè)務(wù)方案，加之FPGA平臺(tái)升級(jí)換代速度超過(guò)芯片設(shè)計(jì)周期，對(duì)于更大邏輯量FGPA板卡的追求，不斷研制最新fpga板卡一直是大型數(shù)字芯片設(shè)計(jì)的痛點(diǎn)之一。
F3云主機(jī)，選用單芯片邏輯單元達(dá)250萬(wàn)個(gè)的VU9P，支持雙芯片600Gbps的互聯(lián)，以及多板塊間的100Gbps的互聯(lián)，最大實(shí)例支持16個(gè)VU9P芯片，很好地滿(mǎn)足了數(shù)字芯片原型驗(yàn)證階段，對(duì)于大邏輯量的需求。
而客戶(hù)選用F3云主機(jī)，避免了維護(hù)復(fù)雜FPGA板卡的大量人力物力的投入，縮減了驗(yàn)證平臺(tái)的維護(hù)成本。

視頻處理（視頻編碼，視頻內(nèi)容處理）

隨著視頻采集及傳輸技術(shù)的發(fā)展，視頻素材的分辨率和幀率在不斷提升。分辨率從2K到4K到8K；幀率從30到60到120；新的標(biāo)準(zhǔn)及技術(shù)，比如HDR，也不斷出現(xiàn)。
素材質(zhì)量的增長(zhǎng)，圖像碼流量也隨之增長(zhǎng)。人們需要壓縮率更好的壓縮算法標(biāo)準(zhǔn)，才能夠適應(yīng)新的圖像壓縮需求：
? 同樣的壓縮率得到更好的畫(huà)質(zhì)
? 同樣的畫(huà)質(zhì)得到更好的壓縮率
以H.265編碼為例，目前客戶(hù)選擇的主流技術(shù)平臺(tái)為CPU或者GPU。
對(duì)于H.265/HEVC編碼處理，F(xiàn)PGA方案有著最完善的功能和preset配置，支持最多的有利于提高畫(huà)質(zhì)和降低bitrate的功能，適合各個(gè)場(chǎng)景下H265/HEVC的編解碼配置。同時(shí)具有靈活部署，易于升級(jí)的特點(diǎn)，非常容易就可以在某一個(gè)平臺(tái)上升級(jí)IP特性，甚至根據(jù)需求，隨時(shí)更換成其他協(xié)議的編解碼功能。
FPGA的可擴(kuò)展性也是GPU不可比擬的，能非常容易的在同一塊FPGA上pipeline部署編解碼相關(guān)的上下游應(yīng)用；同時(shí)，因?yàn)镕PGA之間的高速互聯(lián)特性，也可以方便地在不同F(xiàn)PGA、不同F(xiàn)PGA板卡間部署完整的相關(guān)應(yīng)用方案。
成本方面，高畫(huà)質(zhì)IP雖然通道數(shù)量基本與GPU持平，但是帶來(lái)的bitrate的大幅降低，可以顯著降低帶寬成本、存儲(chǔ)成本，綜合成本是降低的；
以下為一個(gè)典型的H.265編碼測(cè)試場(chǎng)景，在編碼速度對(duì)應(yīng)x265的“very slow”配置結(jié)果，F(xiàn)PGA編碼器能夠達(dá)到1080p60（60幀/秒）的處理能力，遠(yuǎn)大于x265的3幀/秒。

5.數(shù)據(jù)庫(kù)加速
在數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長(zhǎng)的背景下，數(shù)據(jù)處理的速度，無(wú)疑是用戶(hù)所關(guān)心的。
以大型互聯(lián)網(wǎng)公司為例，每天處理的數(shù)據(jù)量級(jí)都在 PB ，每天更新的網(wǎng)頁(yè)以?xún)|計(jì)，每 24 小時(shí)更新的日志超過(guò)PB。這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模，對(duì)于目前的處理平臺(tái)，是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，需要大型的集群來(lái)完成。而在這樣的數(shù)據(jù)處理規(guī)模中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能，直接關(guān)系到了數(shù)據(jù)本身的處理能力。

F3（FPGA）云主機(jī)，得益于FPGA細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)處理能力，高并發(fā)度的并行計(jì)算能力，能夠大幅提升數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的性能：

以數(shù)據(jù)庫(kù)處理中的排序單元為例，在PostgreSQL的核心處理單元加速中，F(xiàn)3相比CPU能夠帶來(lái)10倍以上的性能提升。

再以時(shí)序數(shù)據(jù)的處理為例，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，時(shí)序數(shù)據(jù)使用超過(guò)一半。廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng) ，企業(yè)能源管理系統(tǒng)（EMS），生產(chǎn)安全監(jiān)控系統(tǒng)，電力檢測(cè)系統(tǒng)等行業(yè)場(chǎng)景。F3單路數(shù)據(jù)吞吐性能是單核CPU的30倍以上!

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