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FPGA云服务，从容应对摩尔定律放缓
FPGA，因为专用，所以高效
近年来，摩尔定律增势放缓，同样价格，每单位芯片面积的晶体管数量无法做到每隔18~24个月增加一倍。也就是说，基于通用CPU进行计算，每代产品的性能提升受到了极大的限制。然而，当前新兴领域，如人工智能，AR/VR，基因计算，以及高清，超高清视频，对计算力的诉求极高。计算密集型业务的快速增长和性能增速放缓的通用计算资源的GAP与日俱增。过去六十年，由摩尔定律主导的计算性能提升模式将不复存在。用户无法继续依赖通用计算力的性能提升来匹配自身的业务增长。以FPGA为代表的异构计算将在各个计算密集型的业务领域成为主流。
典型的计算资源微架构分析
CPU
灵活性高，计算效率低；通用性强，应用广泛，适合进行复杂运算，如通用软件处理等通用的软件业务场景
GPU
灵活性较好，计算效率一般；高性能，高功耗，适合逻辑简单，计算密集型批量任务，在图形/图像处理领域应用广泛
FPGA
灵活性好，计算效率较高；可编程并行计算，高性能，实时处理，功耗较低；适用特定算法的硬件化和标准演进中的算法
ASIC
灵活性差，计算效率高；需要定制化，不可编程，研发周期长；高性能，低功耗；适用于电路按照算法定制，适合比较成熟的算法和标准
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