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2017年9月19日，英特爾在京召開了PSG IFTD媒體見面會。英特爾可編程解決方案事業(yè)部副總裁兼客戶體驗事業(yè)部總經(jīng)理Rina Raman女士做了“英特爾FPGA：加速建設(shè)智能互聯(lián)世界”的演講，介紹了FPGA技術(shù)、FPGA技術(shù)的主要應(yīng)用、英特爾FPGA技術(shù)特色等事項。Raman女士的演講內(nèi)容豐富詳盡，形式也很正式，這里就全文登出演講實錄，請讀者就自己感興趣的內(nèi)容選擇瀏覽。 Rina Raman：謝謝大家！我是來自英特爾公司的可編程解決方案事業(yè)部。我工作的地址在圣何塞。今天主要內(nèi)容給大家介紹一下FPGA，F(xiàn)PGA怎么樣幫助我們加速實現(xiàn)一個智慧的互聯(lián)的世界。 可以看到，在互聯(lián)的世界，數(shù)據(jù)的需求呈現(xiàn)出一個指數(shù)型的增長，預(yù)測估計在2020年一個平均的互聯(lián)網(wǎng)用戶每天會產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)，無人駕駛車輛每天會產(chǎn)生4TB，聯(lián)網(wǎng)的飛機每天會產(chǎn)生5TB的數(shù)據(jù)量，智慧工廠每天是1PB的數(shù)據(jù)量，云視頻的提供商會產(chǎn)生750PB的數(shù)據(jù)量�？梢钥吹皆谝粋�聯(lián)網(wǎng)的世界，我們數(shù)據(jù)量的需求會急劇增長。 
根據(jù)預(yù)測，到2020年，將會有500億個終端聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在我們聯(lián)網(wǎng)的終端數(shù)量是80億個，未來聯(lián)網(wǎng)的這些終端數(shù)量比現(xiàn)在所需要的帶寬每一個都要高。思科預(yù)測到2020年IP的流量會達到2300EB量級每年，數(shù)據(jù)中心會和這些終端連接起來，這些終端又會和數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)連接，這樣我們就稱為一個良性的循環(huán)，這個循環(huán)開始隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展會加速，意味著網(wǎng)絡(luò)就必須要在更高的速度上處理更多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心也必須要做更復(fù)雜的計算，處理更大的數(shù)據(jù)集，即使嵌入式的終端和設(shè)備也要做很多本地的計算。 除此之外，數(shù)據(jù)中心還會應(yīng)對一些更加具有挑戰(zhàn)性的工作負(fù)載。比如說要進行大數(shù)據(jù)的分析，還有機器學(xué)習(xí)，最后可以看到在整個循環(huán)當(dāng)中我們會出現(xiàn)一些瓶頸和計算的熱點，這個是CPU單獨無法應(yīng)對的，所以說這個時候就需要FPGA。 我們可以看到這個幻燈片上列出來了我們FPGA針對現(xiàn)在應(yīng)用最早、轉(zhuǎn)型最厲害的六個全球的市場，一個是5G無線通訊，另外一個是雷達和航天，還有網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)型、云計算、智慧城市和無人駕駛車輛。無論是哪個市場，實際上它們都面臨著同樣的挑戰(zhàn)，就是連接的數(shù)量在急劇增長，計算的復(fù)雜度也在不斷地增長，這就會帶來瓶頸和熱點。這個時候，F(xiàn)PGA就可以幫助我們很好地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。它利用FPGA，你的系統(tǒng)的設(shè)計不會被鎖定，開發(fā)時間沒有那么長，而且相比這些專用的硬件來說，它更具有靈活性。
現(xiàn)在我們都知道我們在朝著5G無線通訊的時代在邁進，我們可以看到5G未來需要更大的帶寬，需要更復(fù)雜的數(shù)字信號處理能力，但是現(xiàn)在5G的標(biāo)準(zhǔn)沒有最終確定，所以我們不知道5G把消費者和物聯(lián)網(wǎng)的這些終端連接到云以后會出現(xiàn)什么樣的用力�，F(xiàn)在英特爾處在一個非常獨特的位置上，能夠幫助我們應(yīng)對5G所帶來的挑戰(zhàn)，比如說像固定功能和軟件、硬件、可編程的終端，還有端到端的解決方案，在整個良性循環(huán)中的每一個點，我們都能提供我們的解決方案。 特別是在5G網(wǎng)絡(luò)上面，我們的FPGA可以有以下一些能力，比如說加速MIMO天線的計算和基帶的信號的處理，安全，還有其他一些可能會制約發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)的功能。 另外在航空領(lǐng)域，特別是像雷達處理到安全的通訊，的確也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。包括像波速形成和過濾和更多的像機器學(xué)習(xí)的算法等等方面的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的方法是我們要使用更快的CPU和DSP芯片陣列或者是ASIC專用的集成電路來應(yīng)對，但是，通過使用FPGA，我們可以加速數(shù)字的處理，加速處理機器學(xué)習(xí)的一些任務(wù)，這樣的話讓我們整個架構(gòu)會更加簡單，而且開發(fā)的環(huán)境也更加統(tǒng)一。 在網(wǎng)絡(luò)方面，我們可以看到加速的良性循環(huán)和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，要求我們網(wǎng)絡(luò)要進行根本性的轉(zhuǎn)型，無論是在本地網(wǎng)還是在城域網(wǎng)，還是在互聯(lián)網(wǎng)骨干，甚至在數(shù)據(jù)中心，都要進行轉(zhuǎn)型。可以看到其中轉(zhuǎn)型的一個最關(guān)鍵的核心就是網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化NFV，就是把我們一些關(guān)鍵的功能，像切換、交換、安全和流量、成型，從我們專用的硬件轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)中心中的一些軟件硬件上面來處理。 另外，這個轉(zhuǎn)型可能也會帶來流量方面的一些瓶頸和計算的熱點，所以，在這樣一個充滿了不確定性和快速變化的環(huán)境當(dāng)中，F(xiàn)PGA就給我們提供了一個很好的解決辦法，因為它能夠加速一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)包的交換、數(shù)據(jù)包的檢測以及安全任務(wù)的處理。 在無人駕駛汽車領(lǐng)域，我們可以看到大家都在這方面有很多的投入，這也很好地說明了FPGA能夠加速我們剛才所談到的良性的循環(huán)�？梢钥吹�，隨著無人駕駛汽車的發(fā)展，對性能將會有一個極大的要求，再加上對算法和用力方面有很大的不確定性，所以，我們看到可能會出現(xiàn)計算的孤島，每個孤島都可能有自己本身的硬件和開發(fā)環(huán)境，這對制造商來說可能是不可持續(xù)的。FPGA實際上在以下兩個領(lǐng)域能夠發(fā)揮非常關(guān)鍵的作用，一個是本地計算，比如說傳感器、融合，還有深度學(xué)習(xí)的推算方面，實際上這些都是要在汽車上本地實時的進行的。 另外，還有安全可靠的5G連接，把汽車和另外其他的車輛和高速公路的基礎(chǔ)設(shè)施和云實現(xiàn)連接。 另外，看到在智慧城市的領(lǐng)域，現(xiàn)代化的當(dāng)中有很多的計算孤島正在出現(xiàn)，包括像我們的交通管理系統(tǒng)和照明管理系統(tǒng)，泊車管理系統(tǒng)和安全的攝像頭，實際上他們都是各自為政，這些眾多不同的系統(tǒng)由眾多不同的廠家來生產(chǎn)，有不同的架構(gòu)，有不同的開發(fā)環(huán)境，更重要的是這些不同的系統(tǒng)之間沒有辦法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，所以，作為城市管理者來說，很難獲得一個對城市正在發(fā)生的情況的全面的了解。 英特爾的CPU加上FPGA就能取代這些專有的架構(gòu)，可以提供一些像本地計算、連接和分析的能力，只需要通過加速幾個關(guān)鍵的功能就能實現(xiàn)。 另外，我們也可以把這些眾多的孤島放到一個單一的英特爾架構(gòu)上面，再加上FPGA的環(huán)境，再加上5G的網(wǎng)絡(luò)，實際上可以讓我們整個開發(fā)的成本實現(xiàn)很好的降低，降低錯誤率，另外還可以讓我們具備數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)的能力，這樣的話，我們就可以了解網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到底能給我們帶來什么，這樣的話，我們可以做出更明智的決定。 另外，最后一個應(yīng)用領(lǐng)域就是云計算。在云的環(huán)境中，工作負(fù)載會出現(xiàn)動態(tài)的變化，甚至這些工作負(fù)載的構(gòu)成也會出現(xiàn)快速的變化。有一些工作負(fù)載可能所需要的性能即使CPU在合理的功耗水平之下也是難以實現(xiàn)的，所以可能這個服務(wù)器卡上需要一些特別的芯片或者是配上一個GPU，專門處理并行的運算，或者是裝上網(wǎng)絡(luò)加速器，處理協(xié)議和安全的流量分流。 另外，還有視頻的解碼器，或者是配上ASIC專用的集成電路，用于搜索的加速和深度學(xué)習(xí)。但是，事實上在服務(wù)器上面并沒有空間，也沒有足夠的功率里支持所有這些芯片都放進去，所以，有一些云的服務(wù)提供商和數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)師就開始轉(zhuǎn)向使用英特爾最先進的FPGA的產(chǎn)品，就是和英特爾Xeon的CPU能夠?qū)崿F(xiàn)很好地連接，提供搜索、計算、加密、分組處理和機器學(xué)習(xí)的硬件的加速。 隨著這種變化的變化和工作負(fù)載的變化，你也可以對FPGA進行重新的配置，以滿足這些新的需求。 另外，從這三個例子上大家可以看到我們面臨著三方面的挑戰(zhàn)，一個是處理大量數(shù)據(jù)的增長，另外我們還要應(yīng)對快速變化的新技術(shù)帶來的計算環(huán)境的變化，另外就是CPU的功耗是非常重要的。你僅僅靠計算平臺同質(zhì)的擴展，可能沒有辦法滿足所有這些需求，所以就意味著我們需要異構(gòu)的計算，今天我們可以看到硬件平臺包括CPU，包括FPGA，還包括專用的加速器，CPU仍然是我們處理能力的一個核心引擎，再加上一些專用的加速器，比如說加上ASSP和ASIC，就可以實施一些專用的功能，實現(xiàn)最好的計算的效率。
現(xiàn)在我們可以看到FPGA也越來越發(fā)揮著重要的作用，特別是在需要靈活加速的時候，因為算法也在不斷地發(fā)展，而且我們所處的環(huán)境當(dāng)中加速的工作負(fù)載也在動態(tài)地變化，所以FPGA有以下的好處，相當(dāng)于一個軟件定義的硬件，可以滿足性能和計算方面的要求。另外，還有一定的靈活性，能夠支持未來的計算和商業(yè)需求不斷地變化。 這張幻燈片給大家介紹了FPGA實際上對異構(gòu)計算或者是異構(gòu)的架構(gòu)是至關(guān)重要的。如果你們對FPGA不熟悉，大家可以把FPGA想象成一種先進的多功能的加速器，一方面能夠帶來最大的編程的靈活性，支持高度差異化的產(chǎn)品，你還可以在現(xiàn)場進行重新配置，虛擬加速任何數(shù)字的算法。另外，他們也是支持并行運算的，所以，他們特別適合未來計算的世界，更重要的是他們的性能從吞吐量，從實施的速度和能耗的角度來說，比CPU或者是GPU要優(yōu)上十倍。
另外可以看到它可以以更低的時延處理更大的數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)的在硬件產(chǎn)品上跑的基于軟件的產(chǎn)品更快。就是因為FPGA有以上這些好處，F(xiàn)PGA相當(dāng)于具有硬件的性能，又具有軟件的可編程的能力，所以說對異構(gòu)計算的環(huán)境或者是架構(gòu)來說變得尤為重要。 我們這張幻燈片上舉了一些FPGA是怎么樣使用的例子，它可以支持我們稱為LookAside和inline的加速，旁路加速可以讓我們把一些重度計算的數(shù)據(jù)功能轉(zhuǎn)移到FPGA上面，這樣可以釋放處理器去處理其他一些功能。如果時延比較重要，我們就可以進行內(nèi)聯(lián)加速。LookAside旁路加速就可以讓我們把一些重度計算的數(shù)據(jù)功能轉(zhuǎn)移到FPGA上面，這樣可以釋放處理器去處理其他一些功能。如果時延比較重要，我們就可以進行內(nèi)聯(lián)Inline加速。這樣通過FPGA的多功能性，可以帶來更好的網(wǎng)絡(luò)的存儲和計算的加速。
下面我會給大家介紹一些FPGA在現(xiàn)實生活當(dāng)中實際的案例。 這張幻燈片給大家展示了我們FPGA帶數(shù)據(jù)庫加速當(dāng)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)中心的加速和混合云是非常重要的，但是我們來看一下我們PGA是怎么應(yīng)對現(xiàn)實生活中一些挑戰(zhàn)的？ 第一個就是數(shù)據(jù)庫的加速。現(xiàn)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫實際上是無處不在的，數(shù)據(jù)分析就變得至關(guān)重要了，無論是對電子商務(wù)還是廣告，對所有人來說數(shù)據(jù)分析就是最重要的事情。Swarm64是我們英特爾的一個合作伙伴，它就使用了我們最新的FPGA大量處理一些并行的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了很好的吞吐量，也有比較好的能耗和更高的性能。
Swarm64這個可擴展的數(shù)據(jù)加速器是一個無縫的插件，能夠讓我們常用的一些數(shù)據(jù)庫可以處理一些高速的大數(shù)據(jù)，無論是在云里面，還是在現(xiàn)場，它都可以支持任何的配置。另外，這也是一個很好的內(nèi)聯(lián)加速的例子，我們可以把數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫之前先進行壓縮和處理�？梢钥吹椒治龅哪芰κ且郧暗�5倍，數(shù)據(jù)倉庫的能力是以前的2倍，存儲壓縮的能力是以前的3倍。 另外，這個例子是基因測序，可以看到這個數(shù)據(jù)量非常大，也非常復(fù)雜，基本上是分析能力跟不上，所以說很多的研究項目被迫推遲，可能會影響整個醫(yī)療界在這方面取得大家都非常需要的醫(yī)療的突破。英特爾和Broad Institute合作，希望能夠在基因測序這方面取得一些突破。我們共同開發(fā)出了一個叫基因分析的工具，GATK，這是一個用于基因分析的軟件工具包，Broad Institute開發(fā)出來，主要是用于分析大吞吐量測序的數(shù)據(jù)。
在數(shù)據(jù)處理的三個階段當(dāng)中，F(xiàn)PGA對變體分析的階段進行了加速，這個階段也是最影響性能的一個階段。我們可以看到這種旁路加速可以把計算密集性的任務(wù)分流到FPGA，F(xiàn)PGA直接給CPU提供結(jié)果。我們可以看到這個工具包的軟件和參考設(shè)計使用了OpenCL，可以說加速整個改變了基因測序和分析的行業(yè)。研究人員現(xiàn)在可以在過去三分之一的時間能夠獲得5倍的數(shù)據(jù)量，相當(dāng)于15倍的提升。所以，通過這樣的合作關(guān)系，英特爾也幫助了Broad Institute加速了它的Pair-HMM提高了50倍，整個通道能力提高了2.2倍，所以說幫助實現(xiàn)了DNA測序方面取得了很大的突破。 這張幻燈片給大家展示了Attala的系統(tǒng)公司。這家公司想要重造云基礎(chǔ)設(shè)施，主要是希望能夠利用英特爾的FPGA重新設(shè)計和開發(fā)出來新一代的儲存和網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施。 NVMe代表的是非易失性儲存器的規(guī)范。它是針對NVND的閃存和下一代固態(tài)的儲存技術(shù)，這也是一個內(nèi)件加速的例子，不是在軟件里面進行處理，數(shù)據(jù)是在硬件里面通過FPGA來進行處理和加速的，然后再進入到Ethernet Fabric，這個基于FPGA的解決方案相比我們之前的解決方案，可以在讀寫速度的時延方面降低57-72%。所以，可以看到Attala的解決方案節(jié)省了所有軟件的開支，這種很好的硬件和軟件的解決方案有很強的適應(yīng)能力，提高了性能，也為云的服務(wù)提供商降低了運行成本。而且，還包括企業(yè)級的端到端的數(shù)據(jù)的保護，無論上行還是下行數(shù)據(jù)的交換，有雙重的冗余保護。
這張幻燈片給大家展示了我們幾個客戶對我們的評價。我就援引中興和阿里巴巴的評價。中興說通過利用它制定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，中興取得了一項新的記錄，它的面部識別功能每秒能夠識別1000張圖片，實現(xiàn)了以前理論上最過的準(zhǔn)確性，所以，英特爾 Arria 10的FPGA將原始的設(shè)計性能提高了10倍，同時又保證了高準(zhǔn)確性。這是中興對我們FPGA的評價。 另外一個是阿里云，主要是幫助云中的客戶訪問大量的服務(wù)，基于FPGA全新的加速服務(wù)，意味著客戶能夠訪問云中豐富的資源，而且無需構(gòu)建自己的基礎(chǔ)設(shè)施。 還有京東的評價，我就不讀出來了。 這個是我們英特爾提供的一系列的產(chǎn)品，像Stratix 10最新的產(chǎn)品有樣片了。另外像Arria 10的終端系列產(chǎn)品已經(jīng)在全面生產(chǎn)了。像Cyclone 10和Max 10已經(jīng)大量出貨。
剛才跟大家介紹了我們現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)貨的產(chǎn)品，下面給大家介紹一下我們下一代的FPGA的產(chǎn)品，英文名字叫做Falcon Mesa，這是我們下一代基于10納米制程的新的Falcon Mesa的產(chǎn)品�？梢钥吹剿鞘褂昧擞⑻貭�10納米的制程技術(shù)，基于世界上最先進的一個FinFET制程的技術(shù)，這是我們第二代使用HyperFlex架構(gòu)產(chǎn)品，也是第二代基于EMIB的異構(gòu)的SIP。EMIB實際上是英特爾接口的規(guī)范。 還有我們新的產(chǎn)品也會支持下一代的HBM，現(xiàn)在Stratix 10也支持HBM，可以看到它的轉(zhuǎn)換速率可以達到112G。另外我們還支持PC/IE兼4×16的支持，就意味著支持的帶寬能夠達到16TB。 剛才我也說了，這實際上是我們在并入英特爾以后開發(fā)出來的第一代使用了英特爾10納米制程技術(shù)開發(fā)出來的產(chǎn)品，我們希望能夠繼續(xù)推動摩爾定律的實現(xiàn)，希望能夠給大家?guī)順I(yè)界領(lǐng)先的性能和能效。 另外可以看到和英特爾整合之后實際上給我們公司帶來了很多的更強的能力，在Stratix 10上面大家也可以看到，我們作為它的企業(yè)，也獲得了英特爾領(lǐng)先業(yè)界3年的制程技術(shù)，意味著給我們帶來了更大的容量和更快的速度，大家都知道英特爾的制程技術(shù)是全球最創(chuàng)新的、最領(lǐng)先的技術(shù)，我們也是把它的制程技術(shù)用于我們Falcon Mesa的生產(chǎn)和制造。晶體管的數(shù)量每兩年會增加一倍，那就意味著單位面積的成本會增加，但是，晶體管數(shù)量翻一倍意味著性能的改善，從而使每個晶體管的成本降下來了。 我們英特爾也是遵循了這樣一個模式，兩年一個節(jié)奏，從14納米到10納米，再通過像（51：26）的一些改善，我們可以看到die的面積可以實現(xiàn)0.46到0.43倍的擴展，晶體管的密度會有2.7倍的提升，在10納米的時候，這就意味著更好的性能和更低的功耗，在這種我們稱之為自排列的雙重圖（ self-aligned double pattern），在這個制程方面，英特爾一直都是領(lǐng)先的。通常在生產(chǎn)硅的過程中，一般都是一層會鋪一層研磨，但是，鋪兩層研磨就意味著這個晶體管有更緊密的封裝，那就意味著我們的排列必須更加準(zhǔn)確，這種可能會帶來的好處是我們制程的控制會更加嚴(yán)格，從而帶來密度方面的提升。
另外，剛才給大家介紹了EMIB這個技術(shù)，EMIB是英特爾一個橋接、連通的技術(shù)，過去你可以通過硅通孔和轉(zhuǎn)接板的技術(shù)來實現(xiàn)連接，EMIB實際上提供了一個很好的帶與帶之間和帶橋之間的很好的連接，這個相比于過去的技術(shù)，給我們提供了一個更好的解決辦法。 這個地方提供的加速堆棧實際上是更多地幫助我們開發(fā)者的。之前介紹了很多硬件方面的內(nèi)容。在軟件方面，實際上英特爾給我們帶來了更好的新的資源，能夠讓我們的FPGA讓更多的軟件開發(fā)者能獲得。包括我們提供的FPGA的加速數(shù)據(jù)庫，針對至強處理器的，另外還可以為人工智能、數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)壓縮提供硬件的加速。 可以看到這張幻燈片是我們展示了一個機器學(xué)習(xí)的解決方案的堆棧，大家可以看到，這是一個相當(dāng)于針對FPGA優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫，它實際上可以在一些最通用的常見的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖�，比如說AlexNet和GoogleNet上面進行實施，高級用戶可能會想利用這個堆棧，使用預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)庫的內(nèi)核，直接在API的層面進行編程，或者也可以使用英特爾深度學(xué)習(xí)部署的工具包。 通常一個用戶可能會想要利用最常用的深度學(xué)習(xí)的框架，比如說TensorFow、Caffe來開發(fā)出自己機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這個也是支持的。 大家可以看到實際上英特爾給我們帶來的這些能力包括強大的封裝能力，制程的技術(shù)和光學(xué)方面的技術(shù)，包括我們可以獲得它開發(fā)的工具、處理器和它的合作伙伴的生態(tài)系統(tǒng)，這個實際上我們也可以幫助實現(xiàn)硬件和軟件編程的統(tǒng)一。
可以看到，如果再挖深一點，我覺得我們面臨著三個方面的轉(zhuǎn)型，一個就是我們可以連接到網(wǎng)絡(luò)處理器和存儲器方面能帶來最高的性能，以及最高的FPGA的Fabric的性能。另外，我們可以通過一些先進的制程技術(shù)、先進的冷卻技術(shù)和異構(gòu)的整合，帶來很好的功耗方面的降低。另外，我們也使傳統(tǒng)的FPGA設(shè)計工具的生產(chǎn)力有很大的提高，讓更多的軟件開發(fā)者可以獲得，了解我們相關(guān)的一些框架和內(nèi)容。
總結(jié)一下，今天介紹的主要內(nèi)容包括我們都知道現(xiàn)在的數(shù)據(jù)像洪水一般的涌來，它就會推動計算網(wǎng)絡(luò)和存儲需求不斷增長。第二，我們看到異構(gòu)計算的平臺還有混合云基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展對于FPGA來說，F(xiàn)PGA未來能夠在這些領(lǐng)域發(fā)揮更重要的作用。第三，我們看到FPGA是可以滿足以下工作負(fù)載不斷增加的需求，在這個過程當(dāng)中，F(xiàn)PGA能夠幫助很多行業(yè)解決他們面臨的一些問題和挑戰(zhàn)。最后，可以看到英特爾有一個良好的記錄，不斷地創(chuàng)造著行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)桿，他們也致力于讓我們的FPGA對開發(fā)者更易于使用。 最后我想說的是，我們面臨的挑戰(zhàn)是非常復(fù)雜的，面對這樣的復(fù)雜性，可能需要不同的解決方案來應(yīng)對挑戰(zhàn)。英特爾認(rèn)為FPGA實際上能夠幫助我們加速計算，幫助我們更好地應(yīng)對今天以及未來數(shù)據(jù)的需求。 |
