摘要：月日，腾讯云宣布，推出国内首款高性能异构计算基础设施云服务器，以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的推广到更多企业。此举让腾讯云成为国内在云端开放计算服务的云服务商。
1月20日，腾讯云宣布，推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务器，以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的FPGA推广到更多企业。
腾讯云官网现已开放FPGA使用申请
通过FPGA云服务器，企业可以进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。此举让腾讯云成为国内在云端开放FPGA计算服务的云服务商。
与已经深入人心的高性能计算的代表GPU相比，FPGA具有硬件可编程、低功耗、低延时的特性，代表了高性能计算的未来发展趋势。企业可以在火热的深度学习领域，将FPGA用于深度学习的检测阶段，与主要用于训练阶段的GPU互为补充。不仅如此，FPGA还可应用于金融分析、图像视频处理、基因组学等需要高性能计算的领域，是这类对效率要求高的行业应用的较佳选择。
例如金融行业实时处理交易数据，使用通用CPU处理延时大、成本高，而使用FPGA可以很好的解决上述问题，FPGA在搜索领域也因为低延时被互联网搜索公司深度应用。FPGA之所以比CPU甚至GPU能效高，本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。
腾讯云副总裁王慧星认为，FPGA从底层开始变革人工智能的设计逻辑，加速企业业务在云端的处理能力，推动全行业在人工智能领域的创新步伐。他进一步指出，FPGA已经在QQ、微信等腾讯海量业务中长期使用，具备深厚的技术积累和复杂的场景实践，希望这项的技术开放大大降低企业的使用门槛，让大中小型企业都搭上人工智能这班列车。
FPGA的应用场景：深度学习、图片处理等领域优势明显
FPGA诞生至今已有30余年，此前主要应用于大型互联网和科技公司，腾讯等互联网大型企业均在数据中心批量部署了FPGA，为自身的深度学习等应用提供硬件加速平台。
与传统的计算架构相比，FPGA能够更好地支撑深度学习等大规模并行计算需求。通过与通用CPU横向测试对比表明，FPGA在深度学习、图片压缩和分类检测等应用场景中，在成本、性能上具有明显优势。
FPGA在腾讯的深度学习领域被广泛应用，深度学习在图片分类识别、语音识别、个性化内容推荐算法等领域广泛应用。其中，微信、QQ为了增强社交通讯等业务的违规图片检测的处理能力，降低图片检测成本，通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，FPGA处理性能是通用CPU的4倍，单位成本是通用CPU的1/3。
FPGA在图片处理的优势也很明显，用户每天通过微信和QQ等社交平台上传了海量的图片，如果采用WEBP图片压缩格式替代标准的JPEG格式，图片大小可减少三分之一，同时给用户带来更好的图片下载体验。而通过FPGA对大小为853x640的图片转码进行加速测试得出，FPGA的处理延时比通用CPU降低20倍，处理性能是通用CPU的6倍，而FPGA单位成本仅为通用CPU的1/3。
另一项测试表明，FPGA在DNN计算加速上有较明显的优势。国内外的搜索引擎公司普遍使用DNN算法用于广告搜索，腾讯使用FPGA对DNN计算进行加速测试得出，在使用50%的FPGA资源的情况下，将4000个样本的DNN计算时延减小为1.2毫秒，吞吐率达到6000集合/s(4000个样本为1个集合)，不仅达到了系统对低延时的要求，而且极大地提高系统的吞吐能力：处理延时降低100倍，处理吞吐率提高5倍，而成本是通用CPU服务器的1/5。
FPGA的部署革命：从数月到数分钟
过去，中小企业部署FPGA面临诸多问题：FPGA硬件成本高、灵活性差、一次性采购投入大，需要高昂的费用和巨大精力进行FPGA的定制和采购，并需配备相应的硬件工程师和软件工程师。
同时企业接下来还会面临FPGA芯片更新换代带来的资源闲置流转问题。虽然FPGA知识产权(FPGA IP，FPGA Intellectual Property)提供了业务所需的硬件加速功能，但研发周期长，研发投入和风险高，令诸多企业望而却步。
腾讯云带来的革命性进展是：将FPGA部署时间从数月缩短到数分钟，企业可按需付费使用FPGA，极大降低FPGA的使用成本，实现高性能FPGA硬件加速处理。同时腾讯云率先在国内提供第三方FPGA知识产权市场，通过腾讯云服务市场,FPGA开发者和使用者可以更高效地交易。
长期以来，FPGA行业内的提供者和使用者一直缺乏交易平台和信用保证，导致交易环节冗长，很难达成交易。腾讯云服务市场搭建一个简单可靠的FPGA知识产权交易市场。对于FPGA使用者而言，可以在腾讯云服务市场购买已开发并验证好的FPGA知识产权功能，可节约长达数月的FPGA研发周期,同时采用按需使用的付费模式，能较大化地节省硬件投入成本。
而FPGA开发者可以通过使用腾讯云FPGA的开发框架，显著提升研发效率，更专注于核心功能开发，将图像处理功能、深度学习功能等已有的成熟FPGA知识产权通过简单封装适配，集成并投放到腾讯云服务市场，开放给FPGA使用者使用，分摊FPGA知识产权的研发成本。
王慧星认为，对于云计算行业而言，在云端提供FPGA是云计算IaaS层面革命性的推进，从底层开始加速云计算在各个场景中的应用，云计算将从纯粹的资源服务迈向人工智能云服务时代。
产品优势
应用场景
深度学习模型
腾讯云 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，我们使用 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。
实时图像压缩
常用的图片格式有 JPEG 格式、WEBP 格式等， WEBP 图片格式比 JPEG 图片格式存储空间小 30% 。为节省存储空间，降低传输流量，提升用户的图片下载体验，通常采用 WEBP 格式进行存储及传输分发。但 WEBP 压缩计算复杂度是 JPEG 压缩的10倍以上，采用 CPU 进行 WEBP 转码成本很高。为了增强图片转码能力，可使用 FPGA 云服务器进行加速，且不会影响视图片质量。F1 实例是满足这些应用程序要求的理想解决方案。
对JPEG 格式图片转成 WEBP 格式图片进行测试对比，测试图片大小为 853x640，FPGA 云服务器处理延时相比 CPU 服务器降低20倍，FPGA 云服务器处理性能是 CPU 服务器的6倍。
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