AI时代来临，FPGA加速助力服务器性能飞跃
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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据中心的服务器面临着前所未有的压力和挑战。
为了满足日益增长的计算需求，提高服务器性能成为了关键。
而FPGA（现场可编程门阵列）作为一种高性能的计算架构，正在助力服务器实现性能的飞跃。
本文将探讨AI时代的来临，以及FPGA如何助力服务器性能的提升，同时还会探讨在AI时代哪些行业将最具赚钱潜力。
一、AI时代的来临
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人工智能正在逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能家居、自动驾驶到医疗诊断，AI的应用越来越广泛。
随着大数据、云计算和边缘计算技术的结合，AI的发展速度超乎想象。
这是一个数据驱动的时代，也是智能科技迅猛发展的时代。
在这样的时代背景下，如何高效处理和分析海量数据，提供智能服务，成为了各行业面临的重要问题。
二、FPGA助力服务器性能飞跃
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在面对巨大的计算压力时，传统的CPU已经无法满足需求。
而FPGA作为一种高性能的计算架构，正在成为数据中心服务器的新宠。
FPGA是一种可编程逻辑电路，它具有高度的并行性和灵活性，能够快速地处理并行任务，特别是数据处理密集型任务。
这使得FPGA在处理大量数据时，具有极高的性能和效率。
在AI计算中，FPGA可以很好地配合CPU和GPU工作，形成一个高效的三重架构。
CPU负责处理复杂的任务和控制流程，GPU擅长处理大规模并行计算任务，而FPGA则专注于加速特定的数据处理任务。
这样的组合使得服务器的性能得到极大的提升。
FPGA的可编程性使得它可以根据不同的应用场景进行优化。
在AI算法不断更新的今天，FPGA的灵活性使得服务器可以快速适应新的计算需求。
无论是深度学习、机器学习还是图像处理等应用，FPGA都能提供高效的加速支持。
三、AI时代哪些行业最赚钱？
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在AI时代，许多行业都将受益于这一技术的普及和应用。以下是一些在AI时代最具赚钱潜力的行业：
1. 云计算和数据中心：随着AI技术的普及，云计算和数据中心的需求将不断增长。为了满足日益增长的计算需求，各大云服务商都在积极研究和应用FPGA技术，以提高服务器的性能。
2. 自动驾驶：自动驾驶是AI技术的重要应用领域之一。随着自动驾驶技术的不断成熟和普及，汽车行业的智能化趋势将更加明显。自动驾驶技术的广泛应用将带来巨大的商业机会。
3. 医疗科技：AI技术在医疗领域的应用也将非常广泛。例如，医学图像分析、疾病诊断和治疗辅助等。随着医疗科技的不断发展，这一领域的商业前景将非常广阔。
4. 金融科技：金融科技是AI技术的另一个重要应用领域。例如，智能投顾、风险管理、反欺诈等。随着金融行业的数字化转型，AI技术的应用将带来巨大的商业机会。
5. 智能制造：智能制造是AI技术在工业领域的重要应用。通过智能设备、传感器和云计算等技术，可以实现生产过程的自动化和智能化。这将大大提高生产效率，降低成本，提高竞争力。
四、结论
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AI时代的来临为我们带来了许多机遇和挑战。
FPGA作为一种高性能的计算架构，正在助力服务器性能的提升。
随着AI技术的普及和应用，云计算、自动驾驶、医疗科技、金融科技和智能制造等行业将具有巨大的商业潜力。
让我们共同期待这个充满机遇和挑战的AI时代！
AI服务器的性能怎么样？
在AI时代下，仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。
不同于CPU，GPU采用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅长处理密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。
经过几年验证，搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代，如果你需要这种服务器，可以跟深圳十次方悠加科技了解。
如何使用FPGA加速机器学习算法
如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。
基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。
上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：①限定使用片上Memory;②使用更小的乘法器;③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。
如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神经网络)开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。
图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存(其中16GB含ECC)，双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。
提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包(BSP) 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。
处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。
这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。
Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。
这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。
在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层
FPGA是什么，有用吗
就是一个可以编写电路的一个东西，一般的比如单片机什么的它里面的电路都已经固化了，只需要把程序输入就行，而FPGA则是通过编程语言把你想要的电路给编出来，它的功能比较强大
