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摘要：月日，騰訊云宣布，推出國內首款高性能異構計算基礎設施云服務器，以云服務方式將大型公司才能長期支付使用的推廣到更多企業。此舉讓騰訊云成為國內在云端開放計算服務的云服務商。
1月20日，騰訊云宣布，推出國內首款高性能異構計算基礎設施——FPGA云服務器，以云服務方式將大型公司才能長期支付使用的FPGA推廣到更多企業。
騰訊云官網現已開放FPGA使用申請
通過FPGA云服務器，企業可以進行FPGA硬件編程，可將性能提升至通用CPU服務器的30倍以上，而只需支付相當于通用CPU約40%的費用。此舉讓騰訊云成為國內在云端開放FPGA計算服務的云服務商。
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與已經深入人心的高性能計算的代表GPU相比，FPGA具有硬件可編程、低功耗、低延時的特性，代表了高性能計算的未來發展趨勢。企業可以在火熱的深度學習領域，將FPGA用于深度學習的檢測階段，與主要用于訓練階段的GPU互為補充。不僅如此，FPGA還可應用于金融分析、圖像視頻處理、基因組學等需要高性能計算的領域，是這類對效率要求高的行業應用的較佳選擇。?
例如金融行業實時處理交易數據，使用通用CPU處理延時大、成本高，而使用FPGA可以很好的解決上述問題，FPGA在搜索領域也因為低延時被互聯網搜索公司深度應用。FPGA之所以比CPU甚至GPU能效高，本質上是無指令、無需共享內存的體系結構帶來的福利。
騰訊云副總裁王慧星認為，FPGA從底層開始變革人工智能的設計邏輯，加速企業業務在云端的處理能力，推動全行業在人工智能領域的創新步伐。他進一步指出，FPGA已經在QQ、微信等騰訊海量業務中長期使用，具備深厚的技術積累和復雜的場景實踐，希望這項的技術開放大大降低企業的使用門檻，讓大中小型企業都搭上人工智能這班列車。 ?
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FPGA的應用場景：深度學習、圖片處理等領域優勢明顯
FPGA誕生至今已有30余年，此前主要應用于大型互聯網和科技公司，騰訊等互聯網大型企業均在數據中心批量部署了FPGA，為自身的深度學習等應用提供硬件加速平臺。
與傳統的計算架構相比，FPGA能夠更好地支撐深度學習等大規模并行計算需求。通過與通用CPU橫向測試對比表明，FPGA在深度學習、圖片壓縮和分類檢測等應用場景中，在成本、性能上具有明顯優勢。
FPGA在騰訊的深度學習領域被廣泛應用，深度學習在圖片分類識別、語音識別、個性化內容推薦算法等領域廣泛應用。其中，微信、QQ為了增強社交通訊等業務的違規圖片檢測的處理能力，降低圖片檢測成本，通過FPGA對深度學習模型的CNN算法進行加速后，FPGA處理性能是通用CPU的4倍，單位成本是通用CPU的1/3。?
FPGA在圖片處理的優勢也很明顯，用戶每天通過微信和QQ等社交平臺上傳了海量的圖片，如果采用WEBP圖片壓縮格式替代標準的JPEG格式，圖片大小可減少三分之一，同時給用戶帶來更好的圖片下載體驗。而通過FPGA對大小為853x640的圖片轉碼進行加速測試得出，FPGA的處理延時比通用CPU降低20倍，處理性能是通用CPU的6倍，而FPGA單位成本僅為通用CPU的1/3。?
另一項測試表明，FPGA在DNN計算加速上有較明顯的優勢。國內外的搜索引擎公司普遍使用DNN算法用于廣告搜索，騰訊使用FPGA對DNN計算進行加速測試得出，在使用50%的FPGA資源的情況下，將4000個樣本的DNN計算時延減小為1.2毫秒，吞吐率達到6000集合/s(4000個樣本為1個集合)，不僅達到了系統對低延時的要求，而且極大地提高系統的吞吐能力：處理延時降低100倍，處理吞吐率提高5倍，而成本是通用CPU服務器的1/5。
FPGA的部署革命：從數月到數分鐘?
過去，中小企業部署FPGA面臨諸多問題：FPGA硬件成本高、靈活性差、一次性采購投入大，需要高昂的費用和巨大精力進行FPGA的定制和采購，并需配備相應的硬件工程師和軟件工程師。
同時企業接下來還會面臨FPGA芯片更新換代帶來的資源閑置流轉問題。雖然FPGA知識產權(FPGA IP，FPGA Intellectual Property)提供了業務所需的硬件加速功能，但研發周期長，研發投入和風險高，令諸多企業望而卻步。
騰訊云帶來的革命性進展是：將FPGA部署時間從數月縮短到數分鐘，企業可按需付費使用FPGA，極大降低FPGA的使用成本，實現高性能FPGA硬件加速處理。同時騰訊云率先在國內提供第三方FPGA知識產權市場，通過騰訊云服務市場,FPGA開發者和使用者可以更高效地交易。
長期以來，FPGA行業內的提供者和使用者一直缺乏交易平臺和信用保證，導致交易環節冗長，很難達成交易。騰訊云服務市場搭建一個簡單可靠的FPGA知識產權交易市場。對于FPGA使用者而言，可以在騰訊云服務市場購買已開發并驗證好的FPGA知識產權功能，可節約長達數月的FPGA研發周期,同時采用按需使用的付費模式，能較大化地節省硬件投入成本。
而FPGA開發者可以通過使用騰訊云FPGA的開發框架，顯著提升研發效率，更專注于核心功能開發，將圖像處理功能、深度學習功能等已有的成熟FPGA知識產權通過簡單封裝適配，集成并投放到騰訊云服務市場，開放給FPGA使用者使用，分攤FPGA知識產權的研發成本。
王慧星認為，對于云計算行業而言，在云端提供FPGA是云計算IaaS層面革命性的推進，從底層開始加速云計算在各個場景中的應用，云計算將從純粹的資源服務邁向人工智能云服務時代。
產品優勢
應用場景
深度學習模型
騰訊云 FPGA 實例尤其適用于對時間和效率要求比較高的高性能計算 (HPC) 應用程序。
隨著移動互聯網的發展，基于用戶社交平臺，用戶正在創造龐大的圖片集合且增長速度很快。為了增強圖片分類檢測的處理能力，降低圖片檢測成本，我們使用 FPGA 云服務器對深度學習模型中 CNN 算法的 Alexnet 模型進行加速計算。
實驗表明，采用 Alexnet 模型對圖像進行分類檢測對比測試，在性能上，FPGA 云服務器處理性能是 CPU 云服務器的5倍。
實時圖像壓縮
常用的圖片格式有 JPEG 格式、WEBP 格式等， WEBP 圖片格式比 JPEG 圖片格式存儲空間小 30% 。為節省存儲空間，降低傳輸流量，提升用戶的圖片下載體驗，通常采用 WEBP 格式進行存儲及傳輸分發。但 WEBP 壓縮計算復雜度是 JPEG 壓縮的10倍以上，采用 CPU 進行 WEBP 轉碼成本很高。為了增強圖片轉碼能力，可使用 FPGA 云服務器進行加速，且不會影響視圖片質量。F1 實例是滿足這些應用程序要求的理想解決方案。
對JPEG 格式圖片轉成 WEBP 格式圖片進行測試對比，測試圖片大小為 853x640，FPGA 云服務器處理延時相比 CPU 服務器降低20倍，FPGA 云服務器處理性能是 CPU 服務器的6倍。
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