FPGA云服務(wù)器是什么

FPGA云服務(wù)器是一款提供現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的計算實例，基于阿里云彈性計算框架，用戶可以幾分鐘內(nèi)輕松創(chuàng)建FPGA實例，創(chuàng)建自定義的專用硬件加速器。由于FPGA硬件的可重配特性，用戶可以對已創(chuàng)建的FPGA硬件加速應(yīng)用，進行快速擦寫和重配，達到低時延硬件與彈性伸縮最好的結(jié)合。

阿里云FPGA云服務(wù)器介紹

FPGA云服務(wù)器具有獨特優(yōu)越的加速性能和經(jīng)濟實惠的性價比，并且易于復(fù)用已有的FPGA設(shè)計。

1、分鐘級交付

基于阿里云彈性計算框架，您可以幾分鐘內(nèi)輕松創(chuàng)建FPGA實例，創(chuàng)建自定義的專用硬件加速器。

2、獨特優(yōu)越的加速性能

FPGA器件通過PCIe 3.0接口與上層應(yīng)用程序通信。對應(yīng)用中消耗大量的CPU計算，系統(tǒng)可以選擇性的交給FPGA專用硬件進行加速計算。釋放CPU資源用于支持更大的應(yīng)用訪問量和吞吐量。您可選高配FPGA特性，共同使用一個地址空間相互通信速度高達48 Gbit/s。

3、經(jīng)濟實惠的性價比

購買FPGA實例時，無需單獨購買FPGA器件和板卡。FPGA實例支持按量付費，可隨時釋放，實現(xiàn)輕資產(chǎn)開發(fā)，降低項目研發(fā)期間的投入成本。

4、可復(fù)用已有的設(shè)計

如果您已經(jīng)有現(xiàn)成的FPGA工程，可以利用阿里云提供的開發(fā)環(huán)境和硬件支持包（BSP）輕松地將已有工程導(dǎo)入云端，并在FPGA實例中使用。阿里云提供了Intel、Xilinx主流的開發(fā)軟件工具鏈，F(xiàn)PGA實例中的FPGA器件也兼顧兩家，方便您根據(jù)原設(shè)計的具體情況進行合理選擇，無縫遷移。

阿里云FPGA云服務(wù)器介紹應(yīng)用場景

FPGA云服務(wù)器的典型應(yīng)用場景。

1、直播實時視頻轉(zhuǎn)碼

阿里云異構(gòu)GPU/FPGA服務(wù)器重點支持2019年雙11貓晚直播的實時視頻轉(zhuǎn)碼，以高畫質(zhì)、低帶寬、高分辨率、實時的綜合優(yōu)勢服務(wù)貓晚當天直播業(yè)務(wù)4K、2K、1080P等各個分辨率的轉(zhuǎn)碼。其中FPGA H.265高清編碼、720P節(jié)省帶寬21.6%，GPU云服務(wù)器支持高并發(fā)實時視頻流5000路以上，并逐步上升到峰值6200路每分鐘，且順利度過洪峰。異構(gòu)GPU云服務(wù)器還參與實時家居渲染圖片生成等業(yè)務(wù)，首次提供了大量算力強勁的ebmgn6v裸金屬實例，支持淘寶渲染方提升幾十倍的渲染性能，第一次實現(xiàn)秒級實時渲染，完成總計超過5000張大型家居渲染圖。異構(gòu)FPGA圖片轉(zhuǎn)碼業(yè)務(wù)則以3K+片的超大集群，為淘寶圖片空間提供高達數(shù)百萬QPS的處理能力，承擔了雙十一淘寶圖片85%的流量，預(yù)計節(jié)省計算成本3億。

2、人工智能

目前，GPU是人工智能技術(shù)方案的首選，原因在于兩個方面：

GPU具有完善的生態(tài)和高并行度的計算力，能很好地幫助您實現(xiàn)方案和部署上線。

人工智能的發(fā)展仍處于早期階段，各個行業(yè)正在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性，是一個從0到1的過程。

可以預(yù)見在未來幾年，人工智能落地應(yīng)用越來越多，大規(guī)模商業(yè)部署漸漸成為可能。這時對于更低功耗、更低成本、更低處理延時、更多定制化等方面的需求將會逐漸凸顯。在人工智能大規(guī)模商業(yè)部署（推理應(yīng)用）中，f3實例將具備獨特的性能優(yōu)勢和廣闊的潛在空間。

GPU計算的處理優(yōu)勢在于擁有眾多專用的并行計算單元以及超高的顯存帶寬，讓多路大規(guī)模數(shù)據(jù)搬移和快速并行計算成為典型的計算模式，但該模式也導(dǎo)致了每路數(shù)據(jù)的處理延遲增加。在具有低延遲需求的在線業(yè)務(wù)場景中，例如語音識別等，在Batch值較小的情況下，f3實例的處理延時僅為GPU的1/10。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的一個發(fā)展趨勢是降低數(shù)據(jù)表示的精度，降低網(wǎng)絡(luò)對于計算力的需求，以提高計算吞吐量。從雙精度浮點到單精度浮點，再到定點處理，而定點運算是FPGA的傳統(tǒng)優(yōu)勢。與GPU相比，F(xiàn)PGA內(nèi)部配備了眾多的定點處理單元，甚至可以將整個FPGA芯片的內(nèi)部邏輯資源配置成定點處理單元，進而具備了超高的定點運算能力。

3、基因測序

基因測序是一種新型基因檢測技術(shù)，能夠從血液或唾液中分析測定基因全序列，預(yù)測罹患多種疾病的可能性�；�因測序技術(shù)能鎖定個人病變基因，提前預(yù)防和治療，目前一個廣為人知的用途是針對唐氏綜合征的無創(chuàng)產(chǎn)前基因檢測。隨著基因測序技術(shù)的快速發(fā)展，基因數(shù)據(jù)的生成呈現(xiàn)指數(shù)級增長，應(yīng)用也越來越廣泛，對分析能力提出更高要求。

傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)通過采用多個高端CPU搭建HPC系統(tǒng)實現(xiàn)了縮短時間的目的，但導(dǎo)致成本增加，行業(yè)應(yīng)用規(guī)模以及基因企業(yè)發(fā)展規(guī)模受限。目前中國內(nèi)地基因企業(yè)面臨基因計算成本偏高，但業(yè)務(wù)需求旺盛的行業(yè)困境，急需高性價比的算力資源。

以人類全基因組（WGS）分析為例，使用一臺16 vCPU、64 GiB的CPU實例，完成單個WGS分析耗時近100小時，而f3實例可以在30分鐘以內(nèi)完成，極大地縮減了計算時間，降低了成本。

4、IC設(shè)計原型驗證

在傳統(tǒng)的數(shù)字IC設(shè)計流程中，使用FPGA搭建芯片原型驗證平臺測試功能是一個重要環(huán)節(jié)，驗證過程需要大量的FPGA邏輯單元。而對于傳統(tǒng)數(shù)字芯片設(shè)計公司，購買或者自研復(fù)雜的FPGA驗證單板或平臺，不僅耗時耗力，而且本不是公司主要業(yè)務(wù)方案。加之FPGA平臺升級換代速度快過芯片設(shè)計周期，大型數(shù)字芯片設(shè)計中追求更大邏輯量FGPA板卡，需要不斷研制最新fpga板卡一直是個痛點。

f3實例選用單芯片邏輯單元達250萬個的VU9P，支持雙芯片600 Gbit/s互聯(lián)以及多板卡間的100 Gbit/s互聯(lián)。f3實例最多支持16個VU9P芯片，充分滿足了數(shù)字芯片原型驗證階段對于大邏輯量的需求。同時選擇f3實例還可以避免維護復(fù)雜FPGA板卡，縮減了驗證平臺的維護成本。

5、云端壓縮的計算加速

云上用戶在進行大數(shù)據(jù)存儲、高速網(wǎng)絡(luò)傳輸時，常常因為實例性能需要在效率和成本之間做出取舍。gzip是一種廣泛用于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的壓縮工具，但傳統(tǒng)的CPU實現(xiàn)gzip效率低、耗時長、難以支撐較大流量。使用帶有FPGA的計算實例進行g(shù)zip壓縮，性能比僅用CPU的普通實例提升8~10倍，充分滿足用戶的數(shù)據(jù)壓縮需求。

在后臺服務(wù)日志壓縮、網(wǎng)站靜態(tài)資源文件壓縮、批量計算任務(wù)壓縮、分布式存儲壓縮等方面均可使用FPGA進行加速。

6、數(shù)據(jù)庫加速

以大型互聯(lián)網(wǎng)公司為例，每天處理的數(shù)據(jù)量級都在PB，每天更新的網(wǎng)頁以億計，每24小時更新的日志超過PB，因此需要大型的集群處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)倉庫的性能直接影響數(shù)據(jù)本身的處理能力。

f3實例得益于FPGA細顆粒度的數(shù)據(jù)處理能力、高并發(fā)度的并行計算能力，能夠大幅提升數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的性能。

以數(shù)據(jù)庫處理中的排序單元為例，在PostgreSQL的核心處理單元加速中，f3實例的性能比只使用CPU提升10倍以上。

以時序數(shù)據(jù)處理為例，時序數(shù)據(jù)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)、電力檢測系統(tǒng)等行業(yè)場景，f3實例單路數(shù)據(jù)吞吐性能是單核CPU的30倍以上。

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