日前，国内云服务商腾讯云宣布推出FPGA云服务器，引起了业界一阵热议，这是继国外亚马逊以及微软等企业在数据中心做出部署FPGA的尝试之后，国内首个FPGA云服务器。短短一年的时间，国内外主流云服务企业
众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景，并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战，同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
AI 科技评论按：本文作者李博杰，本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法？》下的回答，AI 科技评论授权转载。
问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？ 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？ 众所
编者按：本文系微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上针对“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法？”问题的回答。AI科技评论已获得转载授权。 首先，原问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本文将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、
智能服务器适配器或智能网卡（SmartNIC）通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务，提高云端和私有数据中心中的服务器性能。将网络处理卸载到智能网卡并不是一个新的概念，例如有些网卡（NIC）可以卸载诸如校验和计算与分段等一些网络处理功能。然而，由软件定义网络（SDN）、开放虚拟交换机（OVS）和网络功能虚拟化（NFV）驱动的数据中心网络通信的快速增长，需要一种具有更强卸载能力的新型网卡：智能网卡。
1 背景 随着以数据中心为核心的云计算的兴起，传统计算领域不断被蚕食。各大公司纷纷出手，构成形如战国七雄的乱战格局：Amazon、Google、Facebook、Microsoft、阿里、腾讯、百度。 在吃瓜群众眼中，云计算体大量足，实力强劲，于是，以机器学习、物联网、视频、科学计算、金融分析等大数据制造者为首的大量任务在云端构成了长长的计算队列。思科云指数报告指出，预计到2020 年，全球 92% 的数据流量将来自云计算，将从2015 年的每年 3.9 ZB 增长 3.7 倍，到 2020 年达到 14
大数据催生多元算力新计算架构，DPU 逢时而生，已成行业巨头和初创公司的必争之地。各家纷纷推出DPU相关解决方案（点击查看：史上最全DPU厂商大盘点），宣称可以降低数据中心税，助力数据中心更高效的应对多元化的算力需求。那么，DPU究竟是名不虚传还是徒有虚名？本文将走进英特尔实验室一探虚实。
当我们还在震惊于英伟达以400亿美元收购Arm时，芯片界又传来了一次重磅收购消息。
业界最近在云数据中心服务器中开始使用智能网卡（SmartNIC），通过执行网络数据通路处理来卸载服务器中的CPU来提高性能，引起了业界的热议。在网卡上执行网络卸载并不新鲜，很多传统网卡支持卸载校验和分
是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。
编者按：在无人不谈 AI 的时代，微软同样将目光投向了这个领域， 而它把赌注押在了 FPGA上 ——Project Catapult 于微软而言，暗示着改变未来全球系统运作的方式——至少在微软看来是这
过去十年，基于H.264/AVC的视频编解码器一直在流媒体应用领域占主导地位，但随着Apple在iOS 11中采用H.265/HEVC以及Google在Android上力推VP9，形势悄然发生变化。明年Open Media联盟将会发布性能更高的AV1视频编解码器。视频内容提供商不久就要决定除了H.264之外是否需要进一步支持H.265和VP9，带来的结果就是视频编解码器市场将会变得支离破碎。 A. 视频编码复杂度增加： 随着视频编解码器市场的风云变幻以及消费者对更高质量视频的需
5G的到来无疑将加速网络虚拟化的进程，在电信领域，网络虚拟化不仅在核心网，也在网络的边缘。但是，仅仅通过软件解决方案不能提供足够的网络可靠性和服务质量，而具有高级可编程功能智能网卡（Smart NIC），将在虚拟化网络中扮演非常重要的角色。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。
本文介绍了FPGA在数据中心的技术创新，通过可编程逻辑、低功耗、硬件加速以及云化平台等特性，为数据中心带来降低成本、提高效率、加速创新、优化资源利用等价值。同时，文章还分析了FPGA在数据中心领域的应用和前景，并指出FPGA在加速数据中心、降低能耗、提高系统稳定性等方面具有广泛的应用价值。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。 1月20日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务，利用云服务的方式将只有大型公司才能长期支付使用的FPGA服务推广到了更多企业。企业可以通过FPGA云服务器进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上。同时，与已经深
传统网卡仅实现了 L1-L2 层的逻辑，而由 Host CPU 负责处理网络协议栈中更高层的逻辑。即：CPU 按照 L3-L7 的逻辑，负责数据包的封装与解封装；网卡则负责更底层的 L2 层数据帧的封装和解封装，以及 L1 层电气信号的相应处理。
---- 新智元报道 作者：克雷格、肖琴 【新智元导读】国内正在热议“缺芯”的时候，Facebook传出正在招人，计划自己研发AI芯片。至此，美国的四巨头谷歌、苹果、Facebook、亚马逊都与AI芯片产生了交集。同时，高通举步维艰，到了被群雄分食的地步，禁售也可能是压垮它的最后一根稻草。这恰恰证明芯片公司本身也面临非常大的挑战，未来主导AI芯片的或许并非芯片公司，而是谷歌、亚马逊这样的AI巨头，它们重整生态，用云服务来挤压底层硬件供应商的战略布局已经很明显。整个产业生态系统在升级，新智元认为，目前
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
AI 科技评论按：说起 FPGA，很多人可能都不熟悉，它的英文全称为 Field Programmable Gate Array，即现场可编程门阵列，也被称为可编程集成电路。随着大数据以及 AI 的发展，越来越多的数据中心引入 FPGA 作为 CPU 的加速器以提高数据处理速度，提升服务器性能，因此降低 FPGA 的能耗也成为数据中心里新的挑战。本文介绍了其中一种降低 FPGA 能耗的方法——基于自测量的 FPGA 动态电压调节解决方案。本文根据嘉宾的直播分享整理而成。 动态电压调节（DVS）作为常见的数字
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加，数据中心的数据愈加趋向饱和。因此，需要一种解决方案，使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元，通常称为DPU，是一种新型可编程的高性能处理器，优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上，它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ，从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日－8月15日在北京国际会议中心召开。
本文介绍了 FPGA 在深度学习领域的应用，包括基于 FPGA 的硬件加速、基于 FPGA 的数据中心、基于 FPGA 的边缘计算以及基于 FPGA 的智能视频分析。同时，文章还介绍了腾讯云 FPGA 云服务，该服务可帮助用户快速部署 FPGA 加速，提高应用程序性能，降低成本。
本文介绍了HEVC（High Efficiency Video Coding）标准中的帧内预测模式。帧内预测是视频压缩中的一种技术，通过在图像中提取并复制帧内已有的像素信息，从而减少编码后的数据量。文章详细阐述了HEVC帧内预测模式的实现方法、步骤和优化思路。同时，文章还介绍了HEVC帧内预测模式在视频压缩中的重要性，以及与其他视频编码标准的帧内预测模式的比较。
FPGA芯片作为专用集成电路（ASIC）领域中半定制电路面市，克服定制电路灵活度不足的问题以及传统可编程器件门阵列数有限的缺陷。
美国时间11月18日，业界瞩目的SC19国际超算大会在科罗拉多州丹佛会展中心举行。本届大会由ACM与IEEECOMPUTER SOCIETY联合主办，以“HPC正当时（HPC is Now）”为主题。
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
2、(2022)给定关系模式R(U,F)，其中U为属性集，F是U的一组函数依赖，那么函数依赖的公理系统(Armstrong)中分解规则是指（）为F所蕴含。
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮，对 AI 的相关讨论层出不穷，算法是大家关注的重点。
文/张伟德，曲宁，刘少山 导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃，已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序，使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
目前，图片处理的需求正在快速成长，即源于用户生成内容、视频图片抓取等方式的图片缩略图生成，像素处理，图片转码、智能分析处理需求不断增加。众多应用迫切需要高性能，高性价比的图片处理解决方案。
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来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「nsdi18」，谢谢。Azure是数据中心的行业标杆，其应用规模和技术都是非常值得借鉴的，文中总结了来自产业界宝贵的经验和教训，探讨为何FPGA是最适合数据中心架构的原因。故翻译此文。
编者按：所谓时势造英雄，SDN/NFV的浪潮下机遇与挑战并存。SDN主要分为硬件和软件，虽然软件势头正盛，但是硬件也是不可或缺的。FPGA（可编程逻辑闸阵列）领导供应商Xilinx就是认识到这一点，明确自己的定位，一切从用户的角度出发，通过FPGA降低服务器负担，让客户灵活调度网络资源，协助客户降低运营成本。 网络速度与资料讯息呈现暴炸性的成长，从资料中心、网通乃至于电信业者无不被这样的发展洪流所影响，这也使得晶片业者们开始采取了一些动作，FPGA（可编程逻辑闸阵列）领导供应商Xilinx（赛灵思）可以说是
大家好，我是赛灵思DCG数据中心负责Video业务的Sean Gardner，本次演讲的主要内容是赛灵思在中国发展过程中寻求新的业务探索与技术创新落地。
第27届现场可编程逻辑与应用国际会议（The International Conference on Field-Programmable Logic and Applications，FPL）九月份在比利时根特召开。在FPL 2017上，一篇来自德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）的论文《Voltage Drop-based Fault Attacks on FPGAs using Valid Bitstreams》获得了最佳论文奖，同时也成为了所有
视频回放：https://www.livevideostack.cn/video/online0604-ymy/
本文探讨了神经网络加速器在数据中心中的重要性，并提出了几种主要的神经网络加速器架构。这些架构包括基于GPU的架构、基于FPGA的架构和基于ASIC的架构。作者还讨论了这些架构的优缺点，并展望了未来神经网络加速器的发展方向。
1 赛灵思推出FPGA加速堆栈方案，比CPU快40倍，比其它FPGA方案快6倍 赛灵思公司（Xilinx）近日在2016全球超算大会（SC 16））上宣布推出一套全新的技术——赛灵思可重配置加速堆栈方
8月3日，在新加坡举行的2017开源硬件与全可编程技术论坛（OpenHW 2017）大会上，腾讯云携手合作伙伴依元素科技，与国家级实验教学示范中心东南大学电工电子实验中心合作，将“FPGA云+教育+科研”的创新模式首次成功在高等院校落地。 这次行业大会有来自海内外的著名高校教授和名师以及业界知名公司代表出席，会上腾讯云资深工程师李嘉昕上作“Enable the Cloud for FPGA Teaching and Research” 专题报告，就传统教育存在问题和云模式带来的革新进行深入阐述，重点介绍腾讯
AMD，Yes！ 作者 | 来自镁客星球的晓雾 2月14日，AMD与赛灵思收获“情人节礼物”，前者完成对后者的收购。而在上周，英伟达刚官宣400亿美元收购Arm以失败告终。 巧合的是，AMD在2020年10月宣布350亿美元收购赛灵思消息的前一个月，英伟达对外公布了将收购Arm的消息。 如今，一个面临着“全球芯片最大收购案”告吹的终局，另一个则春风满面的将“全球第一大FPGA巨头”收入囊中。 几家欢喜几家愁，可谓唏嘘。 “长跑”16个月后，AMD完成史上最大收购 350亿美元，这是AMD自成立以来出手“最
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于 PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像。使用 GPU 云服务器训练 ViT
AI科技评论按：第27届现场可编程逻辑与应用国际会议（The International Conference on Field-Programmable Logic and Applications，FPL）九月份在比利时根特召开。在FPL 2017上，一篇来自德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）的论文《Voltage Drop-based Fault Attacks on FPGAs using Valid Bitstreams》获得了最佳论文奖，
当今的数据中心由数千台网络连接的主机组成，每台主机都配有 CPU 和 GPU 和 FPGA 等加速器。 这些主机还包含以 100Gb/s 或更高速度运行的网络接口卡 (NIC)，用于相互通信。 我们提出了 RecoNIC，这是一种基于 FPGA、支持 RDMA 的 SmartNIC 平台，旨在通过使网络数据尽可能接近计算来加速计算，同时最大限度地减少与数据副本（在以 CPU 为中心的加速器系统中）相关的开销。 由于 RDMA 是用于改善数据中心工作负载通信的事实上的传输层协议，因此 RecoNIC 包含一个用于高吞吐量和低延迟数据传输的 RDMA 卸载引擎。 开发人员可以在 RecoNIC 的可编程计算模块中灵活地使用 RTL、HLS 或 Vitis Networking P4 来设计加速器。 这些计算块可以通过 RDMA 卸载引擎访问主机内存以及远程对等点中的内存。 此外，RDMA 卸载引擎由主机和计算块共享，这使得 RecoNIC 成为一个非常灵活的平台。 最后，我们为研究社区开源了 RecoNIC，以便能够对基于 RDMA 的应用程序和用例进行实验
大家好，我是深维科技创始人/CEO 樊平，非常高兴有这个机会跟大家分享和交流一下，如何基于FPGA来构造高性能的图像处理解决方案。
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