隨著深度學習和神經網絡等技術的發展，FPGA加速技術在人工智能、5G、自動駕駛和數據中心等領域的應用越來越廣泛。FPGA支持差異化定制，是一種極具競爭力的大數據、深度學習、無線通信加速器;FPGA支持底層硬件架構重新調整和軟件自定義，因此可融合最新的行業創新技術;FPGA具有高效可重復編程特性，可實現定制性能、定制功耗、高吞吐量和低批量延遲，滿足用戶各種的規格要求。

FPGA具有以下技術優勢：(1) 高性能、低功耗，FPGA是一種高性能、低功耗的可編程芯片。可以根據客戶定制，做針對性的算法設計，在處理海量數據的時候，FPGA相比于CPU和GPU，優勢在于：FPGA計算效率更高，其高并行性的特性往往可以使業務性能得到量級的提升。

它是軟硬件合一的器件，不采用指令和軟件。FPGA編程使用硬件描述語言，硬件描述語言描述的邏輯可以直接被編譯為晶體管電路的組合。所以，FPGA實際上直接用晶體管電路實現用戶算法，沒有通過指令系統的翻譯。

(2) 靈活性強，FPGA是現場可編程邏輯門陣列，是一堆邏輯門電路的組合，可以編程還可以重復編程。FPGA是動態可重配的，在數據中心部署之后，可以根據業務形態來配置不同的邏輯，實現不同的硬件加速功能。舉例來講，當前服務器上的FPGA板卡部署的是圖片壓縮邏輯，服務于社交即時通訊;而此時廣告實時預估需要擴容獲得更多的FPGA計算資源，通過簡單的FPGA重配流程，FPGA板卡即可以變身成“新”硬件來服務廣告實時預估，非常適合批量部署。

未來，FPGA將會成為越來越重要的芯片，CPU與FPGA深度融合的異構計算已成為產業發展的必然選擇。CPU+FPGA的異構多核計算創新涉及軟硬件等深層次融合創新，為趕超者提供了新的跑道。同時，CPU+FPGA的異構計算作為新的重要技術趨勢，在加速了計算架構融合的同時，也給下游整機系統及軟件開發帶來了重要的機遇。在大數據時代，機器學習和深度學習是人工智能的主要推動力。最近幾年大數據和計算力的快速增長使得深度學習技術有了質的飛躍，從而在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域出現了重大突破。

然而，深度學習需要大量的并行計算，對硬件平臺有極高的要求，傳統的計算機是無法滿足的。FPGA具有很高的性能功耗比，而且基于門級電路設計使得FPGA是一個超低延時和確定延時的方案，FPGA的可編程性及動態可重構可以適應深度學習未來算法的變化，IO可編程性可以滿足更多業務需求(網絡加速，邊緣計算)，因此基于FPGA的深度學習方案成為未來技術發展方向。

FPGA作為未來強大的計算加速器，不但影響主要企業的決策和市場趨勢，而且加速企業中的工作負載，促進超大規模數據中心的內部搜索，提高HPC高性能計算模擬的地位。

以物聯網、智能制造、大數據、云計算及人工智能的技術為代表的新一輪革命方興未艾。在此背景下，中國政府提出了“智能制造”和“‘十三五’科技創新”的發展戰略，大力推動產業轉型升級和結構化調整。面對技術更新迅速、迭代頻繁的研發應用環境，FPGA(現場可編程門陣列)正成為越來越重要的芯片，并得到越來越廣泛的應用，在泛人工智能、5G、無人駕駛、智能終端和數據中心等領域發揮重要作用。

一位AI芯片創業公司CEO接受采訪舉例說，在深度學習中，經常需要調整算法。如果采用ASIC的方式，有可能剛做完傳統算法硬化，過了半年，算法團隊又把算法換了。而采用FPGA的靈活性是可以很好地適應這種變化。奧迪正在使用英特爾FPGA，以期實現奧迪A8 轎車自動駕駛，汽車零部件制造商電裝(Denso)已經采用英特爾技術驅動的立體視效系統。越來越多的汽車公司在其車輛上使用FPGA，提供諸如自適應巡航控制、防撞和駕駛員輔助等功能。

FPGA還被大量用于大型云數據中心實現人工智能應用。例如，微軟已在Brainwave項目是一個建立在FPGA之上的加速深度學習平臺，它采用英特爾Stratix FPGA，通過數據的盡快處理和傳輸，在云中提供實時人工智能。Dell EMC正在使用英特爾FPGA芯片，進行基因分析和蛋白質結構研究等領域的應用驗證。

PowerEdge R940xa服務器設計用于加速關鍵業務應用數據庫，沒有使用云的費用和安全風險。它將 4 個CPU與 4 個圖形處理單元(GPU)以1： 1 的大比率相結合，提高了應用性能，并且通過直接連接的NVMe驅動器實現了低延遲。PowerEdge R840 服務器專為數據庫內分析而設計。它采用了比市場上其他服務器產品更多的直連NVMe驅動器，讓數據延遲最小化，并通過完全集成的超級通道互連總線(UPI)，加速數據傳輸。

戴爾易安信還參加了英特爾AI構建者計劃，這是一個針對企業級技術合作伙伴的生態系統，旨在開發基于英特爾人工智能產品的高質量解決方案。戴爾易安信跟英特爾通力合作，通過戴爾易安信創新實驗室和戴爾易安信客戶解決方案中心，幫助客戶評估其在英特爾?至強?可擴展處理器和英特爾?FPGA上的大規模深度學習和高性能計算工作負載。