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关于FPGA上云应用场景的探讨

从1984年,第一颗FPGA问世至今到微软Build2018大会开幕,发布Project Brainwave预览版,FPGA一直是机器学习模型等应用场景不可忽略的部分!

简单概括下FPGA能够涉及的解决方案:
λ 基因计算
基因测序是一种新型基因检测技术,能够从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性,基因测序技术能锁定个人病变基因,提前预防和治疗。
传统的计算系统通过采用多个高端CPU搭建HPC系统实现了缩短时间的目的,但这样也使得成本增加,行业应用规模以及基因企业发展规模受限。目前国内基因企业,面临基因计算成本偏高,而业务需求旺盛,急需高性价比的算力资源解决行业困境。
FPGA在基因企业在基因计算环节可以大幅提升产能,降低成本,让基因科技能够普惠大众

λ 视频编码
随着视频采集及传输技术的发展,视频素材的分辨率和帧率在不断提升。分辨率从2K到4K到8K;帧率从30到60到120;新的标准及技术,比如HDR,也不断出现。
素材质量的增长,图像码流量也随之增长。人们需要压缩率更好的压缩算法标准,才能够适应新的图像压缩需求:
• 同样的压缩率得到更好的画质
• 同样的画质得到更好的压缩率
以H.265编码为例,目前客户选择的主流技术平台为CPU或者GPU。
对于H.265/HEVC编码处理,FPGA方案有着最完善的功能和preset配置,支持最多的有利于提高画质和降低bitrate的功能,适合各个场景下H265/HEVC的编解码配置。同时具有灵活部署,易于升级的特点,非常容易就可以在某一个平台上升级IP特性,甚至根据需求,随时更换成其他协议的编解码功能。
FPGA的明显优势:
FPGA的可扩展性也是GPU不可比拟的,能非常容易的在同一块FPGA上pipeline部署编解码相关的上下游应用;同时,因为FPGA之间的高速互联特性,也可以方便地在不同FPGA、不同FPGA板卡间部署完整的相关应用方案。

成本方面,FPGA能够带来bitrate的大幅降低,可以显著降低带宽成本、存储成本。

问题只有一个:你认为除了以上场景外,还有哪些业务适合在云上使用FPGA服务器完成?

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8个回答

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1094629049094968 复制链接去分享

😱

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淡而无味 复制链接去分享

FPGA在视频编码、转码、压缩方面和图片的转码、压缩速度都会比GPU服务器高,而且同时具备了高并行计算能力,低延时就是最大的优势。
图片实时压缩、检测分析相比GPU服务器成本会降低,因为效率上来了,硬件规模成本就会下降。深度学习和大数据分析能力也会得到提升。
FPGA如果在视频分析中图像处理能力上升,那么对视频帧的分析就能做到了,用于在人口采集和分析系统上,今后输入身份证号,就知道对应的人在哪里了。

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aoteman675 复制链接去分享

FPGA在视频编码、转码、压缩方面和图片的转码、压缩速度都会比GPU服务器高,而且同时具备了高并行计算能力,低延时就是最大的优势。
图片实时压缩、检测分析相比GPU服务器成本会降低,因为效率上来了,硬件规模成本就会下降。深度学习和大数据分析能力也会得到提升。
FPGA如果在视频分析中图像处理能力上升,那么对视频帧的分析就能做到了,用于在人口采集和分析系统上,今后输入身份证号,就知道对应的人在哪里了。

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浮生递归 复制链接去分享

FPGA 实例尤其适用于对时间和效率要求比较高的高性能计算 (HPC) 应用程序。

随着移动互联网的发展,基于用户社交平台,用户正在创造庞大的图片集合且增长速度很快。为了增强图片分类检测的处理能力,降低图片检测成本,使用 FPGA 云服务器对深度学习模型中 CNN 算法的 Alexnet 模型进行加速计算。
实验表明,采用 Alexnet 模型对图像进行分类检测对比测试,在性能上,FPGA 云服务器处理性能是 CPU 云服务器的5倍。

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海阔天空yy 复制链接去分享

你认为除了以上场景外,还有哪些业务适合在云上使用FPGA服务器完成?
他的特点就是运算能力强
其实很多机器学习类的只要是运算量大的像都可以考虑用这个
像 神经网络运算、图像识别、视频识别,等等

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1507425675148458 复制链接去分享

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