新架构让超大型数据中心加快采用FPGA

　　在热门的机器学习、数据分析和视频转码等高性能计算应用中，基于FPGA的方案又向前跨进了一步，赛灵思(Xilinx, Inc.)的可重配置加速堆栈方案据比x86服务器CPU高出40倍；比竞争型FPGA方案高出6倍。
 
　　新方案瞄准云服务供应商。据表示，该方案将加速超大型数据中心主流应用对赛灵思FPGA的采用。
 
　　通过动态可重配置技术，赛灵思为各种需要高性能计算的工作负载（如机器学习、数据分析、视频转码等）实现可芯片级优化。通过切换至最佳设计比特流，对这些工作负载的优化仅需几毫秒即可完成。
 
　　赛灵思表示，其可重配置加速堆栈包括针对云计算工作负载而设计的数学函数库、集成主要框架的应用函数库（如用于机器学习的Caffe）、面向高密度服务器的PCIe开发板和参考设计，以及OpenStack支持套件，使赛灵思FPGA加速器便于进行配置和管理。
 
市场研究公司 Moor Insights & Strategy 机器学习部门的资深分析师 Karl Freund 表示：“灵活性和功能速度，也就是能够通过软件快速添加新功能的能力， 对超大规模且复杂多变的应用环境至关重要。正如赛灵思所主张的那样，随着算法的发展演进，能实时进行重新配置并优化的加速器，在超大规模环境中拥有极富吸引力的优势。”