关于FPGA上云应用场景的探讨

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从1984年,第一颗FPGA问世至今到微软Build2018大会开幕,发布Project Brainwave预览版,FPGA老是是机器学习模型等应用场景不可忽略的主次!

λ 视频编码

随着视频分发及传输技术的发展,视频素材的分辨率和帧率在不断提升。分辨率从2K到4K到8K;帧率从50到50到120;新的标准及技术,比如HDR,或者断出先 。

素材质量的增长,图像码流量也随之增长。其他同学须要压缩率更好的压缩算法标准,才也能适应新的图像压缩需求:

• 同样的压缩率得到更好的画质

• 同样的画质得到更好的压缩率

以H.265编码为例,目前客户确定的主流技术平台为CPU可能GPU。

对于H.265/HEVC编码处里,FPGA方案有着最完善的功能和preset配置,支持最多的利于提高画质和降低bitrate的功能,适合各个场景下H265/HEVC的编解码配置。同时具有灵活部署,易于升级的特点,非常容易就还都可不可以在某三个小平台上升级IP特性,甚至根据需求,随时更打上去一些协议的编解码功能。

FPGA的明显优势:

FPGA的可扩展性也是GPU不可呼告的,能非常容易的在同一块FPGA上pipeline部署编解码相关的上下游应用;同时,可能FPGA之间的高速互联特性,也还都可不可以方便地在不同FPGA、不同FPGA板卡间部署删剪的相关应用方案。

难题只能三个小:你认为除了以上场景外,还哪些地方地方业务适合在云上使用FPGA服务器完成?

简单概括下FPGA也能涉及的处里方案:

λ 基因计算

基因测序是五种生活新型基因检测技术,也能从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能,基因测序技术能锁定当事人病变基因,提前预防和治疗。

传统的计算系统通过采用多个高端CPU搭建HPC系统实现了缩短时间的目的,但或者也使得成本增加,行业应用规模以及基因企业发展规模受限。目前国内基因企业,面临基因计算成本偏高,而业务需求旺盛,急需高性价比的算力资源处里行业困境。

FPGA在基因企业在基因计算环节还都可不可以大幅提升产能,降低成本,让基因科技也能普惠大众