1794-ADNK

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FPGA的應(yīng)用場景：深度學(xué)習(xí)、圖片處理等領(lǐng)域測評優(yōu)勢明顯

FPGA誕生至今已有30余年，此前主要應(yīng)用于大型互聯(lián)網(wǎng)和科技公司，騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大型企業(yè)均在數(shù)據(jù)中心批量部署了FPGA，為自身的深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用提供硬件加速平臺。

與傳統(tǒng)的計算架構(gòu)相比，F(xiàn)PGA能夠更好地支撐深度學(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計算需求。通過與通用CPU橫向測試對比表明，F(xiàn)PGA在深度學(xué)習(xí)、圖片壓縮和分類檢測等應(yīng)用場景中，在成本、性能上具有明顯優(yōu)勢。

FPGA在騰訊的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于圖片分類識別、語音識別、個性化內(nèi)容*算法等領(lǐng)域。其中，、為了增強(qiáng)社交通訊等業(yè)務(wù)的違規(guī)圖片檢測的處理能力，降低圖片檢測成本，通過FPGA對深度學(xué)習(xí)模型的CNN算法進(jìn)行加速后，F(xiàn)PGA處理性能是通用CPU的4倍，單位成本是通用CPU的1/3。

FPGA在圖片處理的優(yōu)勢也很明顯，用戶每天通過和等社交平臺上傳了海量的圖片，如果采用WEBP圖片壓縮格式替代標(biāo)準(zhǔn)的JPEG格式，圖片大小可減少三分之一，同時給用戶帶來更好的圖片下載體驗。而通過FPGA對大小為853x640的圖片轉(zhuǎn)碼進(jìn)行加速測試得出，F(xiàn)PGA的處理延時比通用CPU降低20倍，處理性能是通用CPU的6倍，而FPGA單位成本僅為通用CPU的1/3。

另一項測試表明，F(xiàn)PGA在DNN計算加速上有較明顯的優(yōu)勢。國內(nèi)外的搜索引擎公司普遍使用DNN算法用于廣告搜索，騰訊使用FPGA對DNN計算進(jìn)行加速測試得出，在使用50%的FPGA資源的情況下，將4000個樣本的DNN計算時延減小為1.2毫秒，吞吐率達(dá)到6000集合/s(4000個樣本為1個集合)，不僅達(dá)到了系統(tǒng)對低延時的要求，而且*地提高系統(tǒng)的吞吐能力：處理延時降低100倍，處理吞吐率提高5倍，而成本是通用CPU服務(wù)器的1/5。

：歐工
               
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