行业分析检查数据中心FPGA部署趋势作为GPU计算的替代和补充加速。

来自英特尔和赛灵思的FPGA已经在数据中心应用中稳步开辟了自己的细分市场，在这些应用中，低功耗、高性能和可配置性可能会胜过编程挑战。AWS和微软在将FPGA解决方案推向市场方面取得了重大进展。赛灵思和亚马逊网络服务一直在与解决方案提供商合作，创建使用AWS F1 FPGA实例的打包应用和工具，微软最近在其Project BrainWave AI项目中宣布了使用英特尔(Altera) FPGA的出色成果。在接近一年前，作者指出AWS需要从3个解决方案增加到30个才能说服市场存在真实需求，然后增加到100个才能对市场产生实质性影响。撰写时，AWS已拥有20个Amazon Marketplace Instances (AMIs)。

赛灵思向亚马逊提供FPGA，可在Amazon F1弹性云实例中配置，以加速各种工作负载。然而，使用这项技术传统上需要业界少数同时精通硬件和软件设计的工程师付出巨大的工作。为了解决这一采用障碍，亚马逊和赛灵思在2017年初与解决方案提供商Edico Genome、NGCodec和RYFT合作，分别提供基因组学、图像处理和复杂分析解决方案，作为使用F1 AMIs的打包解决方案。

看AWS F1硬件上现有的20个AMI，大约一半是FPGA开发工具，另一半是准应用程序，主要是可以从应用程序调用的API。过去9个月内从4个AMI增长到20个，这是一个里程碑，表明至少在应用供应端存在兴趣。机器学习推理工具的支持取得了良好进展，5个AMI提供了从DeePhi语音识别应用到Apache Spark优化工具等各种工具。值得注意的是，赛灵思宣布以未披露的金额收购了中国公司DeePhi，这表明其对深度学习能力的投资。

像NVIDIA的Volta TensorCore V100这样的GPU已迅速成为包括微软在内的每个云数据中心中训练深度神经网络的黄金标准，但使用生成的DNN的工作由GPU、FPGA、CPU和像谷歌TPU这样的定制芯片竞争。微软已表明其在这方面使用FPGA的意图，亚马逊也继续扩大其赛灵思驱动的FPGA解决方案组合，用于各种应用。目前尚不清楚FPGA是否以及何时可能跨越鸿沟，在数据中心中达到有意义的交易量，更多云提供商加入内部应用并将其外部提供用于加速解决方案。然而，鉴于微软Project BrainWave的令人印象深刻的成果，FPGA的时代似乎即将到来，尽管开发基于FPGA的工业级解决方案可能需要数年时间。