（转载）FPGA＋大数据与云服务｜掘金21世纪“石油”的秘诀

什么是21世纪的石油？

当你打开搜索引擎找寻这一问题的答案，会发现不论是各大媒体的报道，或是知名CEO的公开言论，都指向了一个词语——大数据。

如果说大数据是21世纪的“石油”，那么云服务则是储存、开采、提炼这个“石油”的容器和工具，二者一起构成了企业角逐资本市场的“杀手锏”。

在超市里，啤酒和婴儿纸尿布搭配在一起更容易售卖；在公路上，GPS导航可以根据实时路况提醒你避开堵点；甚至在浏览网页时，系统会根据你的喜好推送“千人千面”的广告信息。

这是维克托·迈尔-舍恩伯格在其2012年出版的《大数据时代》中所描述的景象，彼时大数据和云服务还被当成一个前沿的概念进行普及，而现在大数据和云服务已成为我们生活的日常。

在中国计算机学会大数据专家委员会发布的《2019年大数据发展趋势预测》中显示：大数据从辅助到引领，从热点到支点，已经成为所有新旧技术、新旧模式的必备基础。

国际数据公司IDC近日也公布了2019年及未来全球信息技术（IT）行业预测：据分析，过去几年里，IT及商业领袖们始终专注于其企业必须经历的数字化转型过程，他们利用第三平台技术（云计算、移动、大数据/分析、社交）重组企业架构，而物联网、人工智能和增强与虚拟现实等创新加速器更进一步推动了这一转型。

可以说，大数据及云服务已成为21世纪的“石油”被大家争夺，被资本与市场挖掘与开发，那么，如何对海量数据进行更好的提炼，挖掘其更大的经济价值呢？

这就不得不提到数据的处理与加速。

在当下万物互联的智能时代，数据源源不断产生，数据中心需要越来越多的存储设备承载数据，同时也要通过大量计算将无序的数据加以提取，形成有用信息，从而服务于人们的生活。

随着数据中心的迅速发展，新的基于云的体系结构和快速变化的工作负载需要能够开发灵活，可扩展的应用程序。

数据流，例如计算机网络流量，数据馈送，传感器数据和事件流处理（ESP）涉及大型复杂数据集，为了处理这些数据，已经发展了例如开源框架Hadoop、Spark等新的应用程序，但是这些工具是处理器密集型的，传统的解决方案可能成为瓶颈。

FPGA可以通过提供压缩，过滤和重复数据删除功能来缓解数据访问瓶颈问题  ，同时它还可以更有效地压缩数据。

例如在Hadoop中，当结果返回到单个服务器时，FPGA会加速“混洗”阶段，在Spark中，FPGA可以加速数据流，实数和预测数据，混洗阶段压缩和其他功能。

FPGA是灵活的多用途可重构加速器件，可以在数据中心执行各种功能，大型数据中心运营商更愿意部署通用硬件，在配置中包含FPGA使数据中心操作员可以选择调整其服务器功能而无需更改硬件。

目前FPGA主要应用于人工智能、视频转码、网络安全、基因研究、金融量化交易等领域的大数据和云服务加速，它可以在数据中心执行各种功能，从而显著提高系统的每瓦性能。