AlphaGo在圍棋上對人類的“肆虐”讓人工智能火了，這個1956年就誕生的詞匯為什么在近兩年再次被推到了風口浪尖之上？這背后離不開三大要素：算法、數據、算力。而算力是附著于芯片之上，沒有芯片，人工智能就是一紙空談。

　　那么問題來了，怎樣的芯片才是人工智能的最佳助推器？

　　眾所周知，GPU 最早是為生成基于多邊形網絡的計算機圖形而設計的。在最近幾年，由于計算機游戲和圖形引擎領域的需求和復雜度需要，GPU積累了強大的處理性能。英偉達是 GPU領域的領軍者，能生產有數千個內核的處理器，這些內核的設計工作效率可以達到 100％。實際上這些處理器也非常適用于運行神經網絡和矩陣乘法方面的計算。

　　那素有“芯片皇冠上的明珠”之稱的FPGA又處于什么地位呢？

　　加速云創始人兼CEO鄔剛，擁有15年以上FPGA領域經驗，在接受與非網記者采訪時也只能表示：“在深度學習領域，FPGA并不是全部能夠搞定。”但是FPGA也擁有讓這個領域無法拒絕的理由。

加速云創始人兼CEO 鄔剛

　　“對低延時要求很高的場景，只能選擇FPGA；在做LSTM方面，GPU很爛，FPGA很強；雖說FPGA不能做訓練，但所有ASIC的前提都是FPGA的戰場，因為它是可配置的處理器。與專用神經網絡處理器相比，FPGA的優勢就是開發周期短。”為FPGA站臺的這份自信，不僅得益于技術本身，還有加速云存在的意義讓鄔剛感懷良多。

　　在2018年4月27日，加速云推出了四大產品：兩個系列硬件加速產品（SC-OPS, SC-VPX）、兩個IP庫 (FDNN, FBLAS)、三大解決方案（深度學習解決方案、高性能計算及數字信號處理解決方案、邊緣計算解決方案）。

　　工控是一個絕佳選擇

　　2014年10月英特爾在IDF大會上宣布X86+FPGA處理器，本就有用FPGA來做異構計算的鄔剛開始“心動”了。這個時代對高效計算系統的貪婪，讓異構計算被推到了時代的前沿。而加速云選擇了工控領域來展現X86+FPGA的實力，為什么做出這個選擇呢？

　　鄔剛表示：“一方面傳統工控機就是PC，采用的是比筆記本低兩代的芯片，無法滿足日益復雜的控制算法。其次，工控領域是一個強實時的領域，而FPGA具有納秒級的反應。并且，隨著工業領域傳感器不斷增多，人工智能概念的不斷滲透，傳統PC是扛不住的。”

　　據資料顯示，加速云的基于FPGA的智能工控加速方案采用Intel Arria GX660器件，單顆芯片集成1.5TFLOPS單精度浮點處理能力，提供PCLe3.0高速接口與X86系統互聯，支持40Gbps的傳輸帶寬，根據客戶需求定制PCIE3.0/USB3.0/SATA3.0/HDMI/DVI/MIPI/CSI多種高速IO接口，也支持CAN/UART/SPI/TTL等低速擴展接口。支持高性能計算FBLAS庫和深度學習FDNN庫，支持OPenCL開發支持包。

　　在談及FPGA的短板，鄔剛毫不避諱的談到FPGA的生態與GPU比，可以用爛來形容。GPU的生態靠英偉達常年積累而成，而現在的FPGA生態只處于GPU做庫達的階段。鄔剛表示：“雖然FPGA的設計思想不一樣，但還是希望干出一個類似CUDN庫的東西。未來FPGA也越來越不像FPGA，我們也在發展上層語言，來彌補生態，這需要時間，這也是我們這種公司存在的理由。”

　　參會嘉賓參觀展臺