得益于人工智能/机器学习发展，FPGA智能网卡成新宠

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受到人工智能/机器学习（AI/ML）的推动，数据中心/云端和边缘计算市场快速发展。在这个市场中，智能网卡大热，其中又以FPGA为新。Achronix和BittWare共同推出的基于Speedster 7t FPGA的VectorPathS7t-VG6加速卡，让二线云服务提供商也能获得以前只有大型云服务提供商才有的采用FPGA方案的优势。

ednchina.com, Dec. 02, 2019 – 

受到人工智能/机器学习（AI/ML）的推动，数据中心/云端和边缘计算市场快速发展。据了解，数据中心加速器市场（包括CPU、GPU、FPGA和ASIC）预计将从2018年的28.4亿美元增长到2023年的211.9亿美元，年复合增长率（CAGR）达49.47%。其中，又以FPGA为增长最快的细分市场––企业级工作负载加速应用正对FPGA越来越多地采用。

在这个市场中，智能网卡大热，其中又以FPGA为新。日前，Achronix和BittWare（molex旗下子公司）共同发布了基于Achronix Speedster 7t FPGA的VectorPathS7t-VG6加速卡，它让二线云服务提供商也能获得以前只有大型云服务提供商才有的采用FPGA方案的优势。

数据加速器四大应用

据Achronix Semiconductor公司市场营销副总裁Steve Mensor介绍，数据加速器的主要应用包括计算、网络、存储和传感器处理四大类。具体案例如下图所示。

"和AI相关的，像语音识别、图像识别、文本分析、语义识别等热门应用，GPU也能做，但DPI、网络加速、网络监控、负载均衡、雷达处理、医疗影像、天气预报等，是FPGA的传统应用领域，这些都不是GPU或CPU所能胜任的。"Mensor介绍说，"在网络方面，以前对于10G以下的速率，都是用服务器CPU来进行处理，而到25G到100G，再用传统的服务器CPU，就来不及处理这些网络负载，因为CPU不仅要处理网络数据，还要处理应用业务。因此，几年前业界开始将一些网络处理交给FPGA来做。在存储方面，同理，随着移动互联和5G产生的数据越来越多，数据最后的存储与分析如果还是依赖服务器CPU处理，性能（处理速度）和功耗都将显著恶化。因此业界都在转用专用CPU或FPGA来卸载这些负载。在信号处理方面，例如天气预报、雷达等都是传统的FPGA加速应用，在这之中，CPU只是用来控制。"

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