亚马逊宣布全新云服务 运用XilinxFPGA
数据中心，尤其是超级7（阿里巴巴、亚马逊、百度、脸谱网、谷歌、微软和腾讯）这些真正庞大的公司，在关键工作上正经历着显著的增长，这些工作负载对性能的要求甚至超过了从最快的cpu中挤出的性能。诸如用于人工智能（ai）的深度神经网络（dnn）、复杂数据分析、4k直播视频以及高级网络和安全特性之类的应用正越来越多地被卸载到能够提供10倍或更多cpu性能的超高速加速器中。
nvidia gpu尤其从机器学习的培训部分中受益匪浅，据报道，上个季度，nvidia gpu的数据中心部分的y/y达到了193%，目前该业务正在接近10亿美元的运行费率。
但是gpu并不是唯一的加速游戏。微软最近宣布，现场可编程门阵列（fpga）加速器已经普及到他们的数据中心。不久之后，xilinx宣布百度正在使用他们的设备加速机器学习应用于语音处理和自主车辆。xilinx上个月宣布了“可重构加速堆栈”，它缩短了fpga解决方案的上市时间，这些解决方案包括库、工具、框架以及对几个数据中心工作负载的openstack支持。
现在，亚马逊已经宣布将xilinxfpga添加到他们的云服务中，表明公司可能正在看到这些曾经晦涩难懂的并行处理芯片的市场需求。这一公告可能是fpga的一个重要里程碑，尤其是xilinx。
亚马逊不是第一家提供fpga云服务的公司，但它们是最大的公司之一。微软内部使用它们，但还没有提供给他们的azure客户的服务。另一方面，亚马逊建立了定制的服务器，使它们能够提供新的f1弹性云实例，支持每个实例最多8个16nmxilinxultrascale+fpga
最初作为开发者的平台，这些实例可以针对有经验的fpga社区。amazon没有讨论诸如opencl或xilinx可重构加速堆栈之类的高级工具的可用性。添加这些功能可以为早期采用者和开发者打开更大的市场。不过，我预计亚马逊将来会扩展他们的产品，否则我怀疑他们会花掉所有的钱和精力来设计和构建他们自己定制的、可伸缩的服务器。
为什么这个声明可能是重要的
首先，与世界上最大的云提供商的这笔交易是xilinx相对于其主要竞争对手altera的主要设计胜利，后者是去年被英特尔收购的，因为altera被任命为微软fpga增强服务器的供应商。在收购altera时，英特尔曾预测，到2020年，超过三分之一的云计算节点将部署fpga加速器。
现在看来，xilinx有望从市场预期的增长中获益，部分原因是xilinx在制造技术方面似乎比altera领先至少一年，而xilinx的新的16nmfinfet一代硅正在批量生产。xilinx还致力于提供高度可伸缩的解决方案，支持pcie和ccix互连等其他功能。另一方面，altera一直致力于集成英特尔，包括开发一个集成的多芯片模块，将一个低端fpga与xeon处理器配对。
当然，英特尔希望尽可能地减少fpga的收入。虽然这种方法对于某些低端应用程序（主要是通过更快的通信和更低的成本）具有明显的优势，但对于需要加速器池的应用程序来说并不理想，其中多个加速器连接到单个cpu。
第二，正如上面提到的，amazon不仅把一堆fpga卡扔进pcie服务器，然后一天到晚地调用它；他们还设计了一个定制的服务器，该服务器由多达8个fpga互连的加速器组成。
这允许芯片共享存储器，并提高芯片间通信的带宽和延迟。这告诉我们，amazon可能看到了客户对于应用程序的显著伸缩的需求，例如用于深度学习的推理引擎和其他工作负载。
最后，亚马逊肯定看到了来自更广阔市场的开发者的需求，这些需求超过了超级7的典型嫌疑人。毕竟，这些大型公司拥有购买和构建他们自己的fpga服务器的板凳实力和资金，并且不太可能去竞争他们的服务。amazon列出了一个令人印象深刻的新f1实例伙伴列表，涵盖了令人惊讶的广泛的应用程序和工作负载。
不断增长的数据中心加速器市场将足够大，可以举起很多船，而不仅仅是gpu，而且xilinx似乎能够从这种趋势中受益。现在重要的是要看到更具体的客户示例和量化的好处，以便判断fpga是正在成为主流还是保持相对小的利基。我们也希望看到更多的支持，亚马逊需要的工具集，使这些快速芯片更容易使用更大的市场。这包括支持应用程序开发人员使用他们选择的框架（例如，caffe、ffmpeg）和简单的编译选项来瞄准fpga，这是引入的silinx加速堆栈的目标。
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现在，亚马逊已经宣布将xilinxfpga添加到他们的云服务中，表明公司可能正在看到这些曾经晦涩难懂的并行处理芯片的市场需求。这一公告可能是fpga的一个重要里程碑，尤其是xilinx。
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最初作为开发者的平台，这些实例可以针对有经验的fpga社区。amazon没有讨论诸如opencl或xilinx可重构加速堆栈之类的高级工具的可用性。添加这些功能可以为早期采用者和开发者打开更大的市场。不过，我预计亚马逊将来会扩展他们的产品，否则我怀疑他们会花掉所有的钱和精力来设计和构建他们自己定制的、可伸缩的服务器。
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这允许芯片共享存储器，并提高芯片间通信的带宽和延迟。这告诉我们，amazon可能看到了客户对于应用程序的显著伸缩的需求，例如用于深度学习的推理引擎和其他工作负载。
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