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FPGA加速卡及计算设备应用场景说明

　
　　1.信创产业

　　行业包含党政机关、金融机构、电信、石化、电力、交通、航空航天、医院等。
　　自主可控是未来所有行业的必然选择，FPGA自主可控相关产品的推广、应用是信创产业不可分割的一部分。
　　例如：健康码出现流式数据计算能力不足并导致无法使用或超延时的问题。
　　通过FPGA计算服务器提供的1W~2W核的计算能力，以及电路级计算，可以有效避免该现象的发生。

　　2.工业控制

　　工业4.0、电力主控、工业以太网
　　例如：工业控制-自动驾驶
　　嵌入式AI感知边缘计算机，内置的FPGA边缘计算卡和AI算法满足不同的感知场景。
　　FPGA在工业4.0中的应用：
　　①　柔性生产线
　　②　基于数据及预测动态的生产分配系统
　　③　多功能标准化生产单元模块
　　④　标准化电气接口
　　⑤　标准化协议接口
　　特点：集成度高；机器视觉应用广泛。

　　3.科学计算

　　包含分子动力学，蒙特卡罗方法，机器学习等。
　　例如：机器学习-图像合规审查
　　功能：
　　不良图像过滤：对包含起火爆炸、血腥场景、聚众暴乱、武器枪支、特殊标识的图像进行过滤
　　人脸过滤：对无人脸、模糊人脸、大角度侧脸、大角度仰角人脸的图像进行过滤
　　FPGA优势：
　　超低延迟：毫秒级处理延迟（<2ms）。识别精度：漏检率≤0.5%。超高速度：一小时处理600万张以上。使用灵活：支持云端服务、本地板卡IP授权服务和专用服务器。多样算法：支持色情过滤、恐暴过滤、无人脸过滤软件切换。

　　4.类脑计算

　　包含脉冲神经网络、人工神经网络等。
　　深度学习（Deep learning）是一种多层计算模型，可以对复杂输入进行建模，在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得成果，FPGA由于其细粒度并行的硬件特性，非常适合小批量数据的深度学习预测过程，以低功耗、高性能著称，使用FPGA计算进行图片类别预测，速度比仅用CPU的可能快8~15倍。

　　5.云端压缩/解压缩的计算加速

　　云上用户在进行大数据存储、高速网络传输时，常常因为目前的实例性能在效率跟成本之间选择。gzip是一种常用的压缩工具，广泛用于互联网服务中，而传统的CPU实现gzip效率低、耗时长，难以支撑较大流量。使用带有FPGA的计算实例进行gzip压缩相比仅用CPU的普通实例有8~10倍性能提升，充分满足用户的数据压缩需求。

　　6.药物设计

　　包含计算机辅助药物设计、药物靶标预测、新药设计等。
　　药物研制包括：观测（起因与机理、关键路径、治疗方案）、计算（靶点发现选择、苗头化合物、先导化合物）、实验（药效学、安全性、药代动力学）。计算过程是药物发现过程，计算效率决定了药物研制周期的长短。

　　7.区块链

　　包含数字金融、信息安全、供应链管理、医疗、贸易等。
　　例如：金融-高频交易、行情分析：
　　为了使往返延迟最小，需要在所有级别上优化高频交易引擎。可以通过并置实现所需的与提要处理程序的低等待时间连接，这可以使服务器部署在离证券交易所很近的地方。通过使用FPGA，可以将交易解码任务从CPU卸载到优化的硬件块。与标准软件解决方案相比，FPGA在一些情况下减少了超过70％的延迟，同时与专用集成电路（ASIC）解决方案相比，以较低的工作量保持了灵活地支持新的和修改的交换协议的灵活性。
　　为了解决行情数据处理过程中，基于软件的传统处理方式带来的处理时间长、延迟高、处理速率低的问题，一些基于FPGA的非阻塞并行计算处理设计被提出以完成对行情数据的加速还原计算功能。通过测试对比分析，处理效率可以提高70%，缩短了行情消息的计算处理延迟，提高了系统处理效率。

　　8.集成电路设计验证

　　传统意义上，FPGA出现的一个重要因素是为了给ASIC做原型验证(Prototyping)的，原型验证仍然是FPGA的一个重大市场。