經測試，完成WebP/JPEG格式圖片轉成HEVC格式圖片，測試圖片大小為1920x1080，FPGA處理延時相比CPU降低7倍，FPGA處理性能是CPU機器的10倍，FPGA機型單位成本是CPU機型的1/3。

· 圖片分類

深度學習近年來在語音識別、圖片分類和識別、推薦算法等領域發揮了越來越大的作用。在移動互聯時代，為了增強圖片檢測的處理能力，降低圖片檢測成本，騰訊使用FPGA對CNN計算進行加速。

研發團隊使用FPGA完成CNN算法的Alexnet模型，FPGA處理性能是CPU機器的4倍，FPGA機型單位成本是CPU機型的1/3。

FPGA能讓開發者/團隊更“任性”

對于外部開發者和開發團隊來說，首先，騰訊云FPGA提供統一的硬件平臺。開發者無需關注 FPGA 基礎設施，免去了重復開發硬件平臺面臨的問題和挑戰，快捷部署，幾分鐘就可以部署完畢一臺全新的FPGA平臺。FPGA芯片豐富的邏輯資源可以為開發者“任性”實現功能提供保障。統一的平臺也便于開發團隊快速彈性擴展硬件平臺，從而提高業務容災可靠性。

其次，騰訊云FPGA提供完備的開發環境，不需要專門人員開發驅動環境。開發語言多樣性，HLS，OPENCL，RTL滿足不同類別的開發人員需求，降低學習開發門檻，簡單易用。

再者，騰訊云FPGA提供豐富的IP功能，不僅有大量免費IP和有償的IP服務，而且交易流程透明、安全、可靠。加速開發者開發進度的同時也為開發團隊提供一個將自己開發的IP進行交易的平臺。

最后，騰訊云FPGA提供專業安全防護。部署到云上，將享受與云服務器同等的云安全基礎防護和高防服務。免去傳統FPGA數據存儲和傳輸安全所帶來的困擾。

可以看到，傳統的FPGA開發面臨的硬件平臺穩定性、開發語言門檻高、調試周期長、驅動軟件聯合調試等問題都將得到改觀，開發者和開發團隊能夠從繁雜和重復的工作中快速釋放出來，有更多的時間和精力投入到創新的工作中去，這將為整個技術研發的氛圍增加更多的創新因子，創造更多的價值。

未來，FPGA的行業價值

當前AI火爆，得益于FPGA的高密度計算能力以及低功耗的特性，FPGA率先在深度學習在線預測方向（廣告推薦、圖片識別、語音識別等）得到了較大規模的部署。用戶也常常將FPGA與GPU進行對比，GPU的易編程性、高吞吐與FPGA的低功耗、易部署等特性也各有千秋。相較于GPU以及ASIC，FPGA的低延時以及可編程性也是其核心競爭能力。

對于行業來說，云是一種共享服務的思想，用戶不以占有的方式使用硬件和軟件，而是共享復用，因此大大降低了使用成本，提升了資源的使用效率。FPGA云服務，可以讓行業參與方都獲得價值：

1. 芯片原廠：不需要經過層層代理，增加成本，而是可以通過云提供硬件板卡復用的服務。因為硬件統一采購和維護，也大大提升了穩定性和可靠性。

2. IP提供商：可以把IP放到云平臺的市場中去，最終用戶使用時，云平臺完成部署和交付，用戶不需要接觸可執行文件（網表文件），因此不存在產權泄露的風險。這將鼓勵IP提供商的服務方式，可以提供按時長計費，買斷計費，乃至試用版免費等方式，用戶也可以迅速驗證。

3. 設計和開發：云提供框架方式，封裝了常用的系統級操作（DDR內存的訪問、DMA、PCIE設備控制等），可以支持硬件描述語言，也支持OPENCL以及類似C的高級語言。提供通用的驅動和調用庫，不需要用戶編程。對高階用戶而言，也可以使用OPENCL或者硬件描述語言實現自己的功能。

4. FPGA最初的應用場景是在通信行業，那么其高通信帶寬以及實時性處理能力可以為數據中心基礎架構帶來什么改變呢？當前，FPGA可以在IDC大顯神威的地方，例如低延時網絡架構、網絡虛擬化、高性能存儲以及網絡安全等等。可喜的是，我們看到微軟以及亞馬遜等同行已經使用FPGA在其公有云網絡中進行了諸多積極嘗試，騰訊云當前也在多個方向進行積極的探索和實踐。

可以預見的是，借助于FPGA，我們的數據中心會更加的綠色高效。