三張圖

在Xilinx官網找資料無意中在應用—>AI推斷加速中看到了下面三張圖，頓覺“眾里尋他千百度,驀然回首,那人卻在燈火闌珊處”的意思了。三張圖非常通俗易懂的介紹了FPGA/ACAP這樣的體系結構在AI推理中的優勢。

1. CPU/GPU實現中為了達到高吞吐量高性能，必須（要一次輸入足夠多的數據，但這會因為數據的準備和同步而增加延時）從而導致只能在高吞吐量或低延時中選擇其一。

2. FPGA/ACAP 覆蓋的應用極其廣泛在IT,CT,OT中都深耕多年，積累的IP和應用也非常豐富。在目前AI滲透到各個行業的時代，通過FPGA的自定義AI加速器可以快速，緊密耦合到已有的應用。同時不僅僅是在AI部分加速，還可以在網絡，存儲等等對應用整體進行加速提高效能。

3. 人工智能/深度學習的模型在快速變化，利用新的Domain Specific Architecture的平臺，可以快速完成新的模型設計，快速完成迭代。

遺珠

無獨有偶，在Apple的開發者大會相關的報道中，當大家在討論iPad OS，驚嘆Mac 價格和配置時，往往漏掉了一則重要的信息，在Mac Pro中，除了CPU, GPU用戶還可以選裝FPGA加速卡，幫助Mac Pro視頻編輯的用戶同時處理3路8K視頻流或者12路4K視頻流。開個小腦洞，也許在未來的某一年，突然發現每個工作站都會配備的FPGA 加速卡，利用FPGA加速特定的應用服務。將來的APP Store中會不會順便賣賣加速的Overlay呢？

編輯：hfy