通常提到FPGA，首先想到的是一款可編程的硬件產品，無論是用在嵌入式設備上，還是用在網絡傳輸加速方面，與軟件似乎都沒有太多的直接聯系。對于普通用戶而言，要對FPGA產品進行應用，有兩條鴻溝需要跨越：第一條是FPGA的硬件編程模式,將FPGA變為適于處理用戶應用的硬件產品；第二條是開發相應的應用軟件開發環境，需要打造軟件工程師熟悉的設計環境讓這個硬件產品可以為更廣泛的軟件及系統級工程師所用。

隨著云計算技術的興起，FPGA與用戶應用之間的距離在被迅速拉近。本次賽靈思開發者大會，正是賽靈思引領FPGA應用迅速擴展的發展趨勢,希望通過專家、成功用戶和社區的共同努力, 驅動由傳統硬件開發拓展至應用軟件開發與嵌入式軟件開發的發展進程。

通過Salil Raje總裁的介紹我們可以了解，目前越來越多的開發者和工程都會在賽靈思的MPSoC和SDSoC上開發應用，在云端賽靈思用SDAccel再加上可重配置加速堆棧 (RAS, Reconfigurable Acceleration Stack ) 幫助客戶在云端開發應用，在云這個層面上賽靈思的SDSoC和加速堆棧使得IP可以作為處理器在云端運用。在未來五年里看到潛在的用戶增加5倍，也就是服務25萬的數量。賽靈思的目標市場，也擴展到自動駕駛汽車、無人機、監控以及所有視覺和機器學習等相關的應用之中。

為什么要使用FPGA？FPGA的應用可以為用戶帶來哪些方面的益處？會后的記者訪談中，Andy Walsh先生向我們進行了深入的分析。

CPU的優勢在于，可以對多種應用業務進行處理。但不足之處在于，單核處理性能已經多年停滯不前、處理器的功耗問題也正在成為制約云計算計算能力的發展。而隨著云計算中機器學習、視頻轉碼、數據庫加速等高性能計算業務發展，傳統CPU架構已經難以負擔這些類業務的應用處理，CPU架構正在觸及計算能力的天花板。

此外，用戶對應用業務的處理模式也在發生改變。以前通過本地硬件對業務應用進行處理，現在，有更多的計算業務是在云端通過云計算系統進行分析。另外，還有很多智能化設備的廣泛運用，產生出海量信息需要即時在本地進行處理。而遭遇到性能瓶頸的CPU對這些應用處理需求，已經難以勝任。

隨后Andy Walsh向大家展示了通過FPGA加速與服務器級CPU處理能力對比的情況：

深鑒科技利用FPGA進行機器學習推斷的云識別，加速倍數是40倍。Ngcodec是做視頻解碼的企業，編碼追訴率方面達到10倍加速。Ryft做大數據分析，這里提速是90倍。還有edico genome做基因組分析，用FPGA加速后，基因組分析的速度提升了一百倍。

當前Edico和費城兒童醫院正準備利用AWS上部署的FPGA系統，準備創造新的基金測序基因分析記錄。阿里云也正在建立基于賽靈思FPGA的F2與F3數據中心，此外百度云、華為云等云計算廠商也在進行著FPGA數據中心的建設和應用。正在為更多的用戶提供具有更高計算能力的FPGA應用。下圖展示了借助不斷增加的超大型數據中心用戶的合作，賽靈思通過每單個這樣超大型客戶，就能滿足愈來愈多的應用開發企業（Apps））、軟件及服務（SaaS）企業以及終端用戶企業的需求，FPGA的用戶群將因此成規模化發展。

高性能低功耗的FPGA產品與云計算系統的異構融合，可以為人們提供出更加智慧化的功能應用。讓用戶不再為專業的FPGA硬件設計而煩腦，可以輕松調用基于FPGA加速的功能應用。也正是賽靈思召開開發者大會的目的。相信隨著FPGA在云計算系統中所占比重的提升，隨著在終端、端點內利用FPGA芯片對數據應用加速的普及，智慧化的人工智能時代，必將加速向我們走來。