杭州2017年10月13日電 /美通社/ -- 10月11日，2017阿里云棲大會在杭州云棲小鎮舉行，這次大會吸引了來自全球近5萬名嘉賓參會，堪稱史上較強。作為阿里在數據中心與 AI 計算基礎設施的重要合作伙伴，浪潮在阿里展臺發布了基于 F10A 的 AI 線上推理、GZip 算法與 WebP 圖片轉碼三大云場景 FPGA 加速方案，在擴充 FPGA 生態的同時，也將為從事 AI 開發與應用的公司以及大型數據中心用戶，提供更高性能功耗比的專用加速芯片選擇。

AI 是壯觀云棲大會的熱點

“飛天·智能”是本屆大會的主題，對于人工智能的發展與未來，馬云在首日的演講中談到：“當同一件事情幾個方向都在談的時候，意味著一個時代的到來。”他認為：“人工智能，機器應該像人一樣會學習，而不是和人一樣思考，”同時也提醒到，“對于下一次技術革命，如果沒有想象、沒有擔當、沒有學習能力和認知能力，人類是悲哀的。”

異構計算是當今 IT 業界公認的實現高效人工智能計算、加速人工智能創新的新一代計算架構，通過使用特性不同、架構不同的不同計算單元，人工智能計算能夠獲得較佳的計算性能、計算效率和計算經濟性。

在云棲大會的異構計算&高性能計算分論壇上，阿里云異構計算高級專家龍欣就表示：“阿里云正在以異構計算為核心構建業務永續、高性能、高性價比、彈性的人工智能引擎。”而對于異構計算中正扮演越來越重要角色的FPGA，龍欣強調：FPGA 具有能耗比、低延遲、高帶寬、常規浮點運算力迅速迭代提升等突出優勢。此外，FPGA 作為硬件加速+硬件可編程的技術，可以“在云上運行硬件自定義邏輯”的特點可以滿足不同的應用定制化需求，是“專用計算中的多面手”。

浪潮推出領先的 FPGA AI 加速方案

AI 同樣是浪潮最重視的未來戰略級技術，并致力于為高速發展的人工智能應用需求不斷創新設計&提供頂尖的 AI 計算產品方案。2017年浪潮在人工智能計算的數據中心產品創新、深度學習算法框架優化、生態系統建設等方向已全面發力。

此次浪潮發布的三大 FPGA 加速方案全部基于自主研發的 F10A，這是目前業界支持 OpenCL 的較高密度、較高性能的 FPGA 加速設備。F10A 的單芯片峰值運算能力為 1.5TFlops，而功耗僅 35W，每瓦特性能達到 42GFlops。同時，F10A 設計半高半長 PCI-E 插卡，具有靈活的板卡內存配置，較大支持 32G 雙通道內存，能夠寄存更多的并行任務數據。此外，F10A 支持2個 10Gb 光口，可以實現數據直接從網絡到板卡處理，無需經過 CPU，減低了傳輸延時。

基于 FPGA 具有可編程專用性，高性能及低功耗的特點，浪潮 F10A AI 線上推理加速方案針對 CNN 卷積神經網絡的相關算法進行優化和固化，可加速 ResNe t等神經網絡，能夠應用于圖片分類、對象檢測和人臉識別等應用場景。

實測數據顯示，在進行 ResNet 殘差網絡的圖片識別分類任務時，浪潮 F10A 加速方案圖片處理速度可達每秒742張，Top-5 識別準確率達到99.6%，相比同檔次 GPU 能效比提升7倍以上。而與通用 CPU 對比，在處理這種高并行、小計算量的任務時，F10A 的優勢將更明顯。

值得一提的，浪潮 F10A AI 線上推理加速方案部署非常簡單，用戶只需要將目前深度學習的算法和模型編譯成與浪潮深度學習加速解決方案的配置腳本，即可進行線上應用，省去至少3個月到半年的開發周期和相關成本。

此外，浪潮推出的 WebP 圖片轉碼 F10A 加速方案，針對圖片數據的壓縮嵌入基于 FPGA 計算環境下的 WebP 編解碼優化算法，通過充分利用硬件流水設計和任務級并行，大大提升 WebP 圖像壓縮編碼算法的處理性能，能夠實現 JPEG-WebP 圖片格式的快速轉換，比傳統實現方式的整體處理效率平均高9.13倍左右，較高性能可比 CPU 提高14倍。而為了解決傳統壓縮架構的弊端，浪潮 F10A GZip 算法加速方案充分利用板卡硬件流水設計和任務級并行，大幅提升了壓縮任務的吞吐量并有效降低 CPU 的負載，壓縮率較高可達94.8%，壓縮速度達到 3.2GB/s，10倍于傳統方法的壓縮效率。

目前，浪潮已占有中國 AI 計算服務器市場60%以上份額，與百度、阿里、騰訊、科大訊飛、奇虎360、搜狗、今日頭條、Face++ 等人工智能領先公司保持在系統與應用方面的深入緊密合作，幫助客戶在語音、圖像、視頻、搜索、網絡等方面取得數量級的應用性能提升。相信隨著三大場景 FPGA 加速方案的推出，將讓浪潮在 AI 計算領域保持更大的競爭力與領先優勢。