关键词（Victor Peng，云计算，深鉴科技，人工智能）
上一篇文章介绍了什么是FPGA，FPGA的市场规模，以及FPGA市场的其他玩家，其实一句话就可以概括：FPGA是高端芯片，FPGA市场的玩家就是赛灵飞和其他公司。那么，未来，公司的增长点在哪里呢？要回答这个问题，其实，2018 年可以看做是一个新的起点。 1 月 29 日，赛灵思迎来了它的第四任 CEO Victor Peng（首位华人CEO），后者是一名入职 10 年的赛灵思老兵，并且在 CPU、GPU 和 FPGA 方面都有着丰富的从业经历。他指出，未来令人兴奋的增长主要在云计算和人工智能平台。
先讲云计算，百里sir认为，主要是客户对云计算的需求正在井喷，而百度、Azure、阿里云和AWS等互联网公司正在疯狂攻城略地阶段，根本不计较投入。目前，百度已经采用赛灵思FPGA加速其中国数据中心的机器学习应用。据称，赛灵思FPGA提供的功耗效率让加速器能部署于整个数据中心，而且可将单位功耗性能比提升10-20倍。百度优化后的的FPGA平台是专门针对图像和语言识别等机器学习应用而精心打造。此外，百度还计划采用这些平台来开发商业可行的自动驾驶汽车。
第二是AI智能计算平台，近日，耗费1500名工程师和几十亿美金打造的ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform，自适应计算加速平台）。ACAP是一个高度集成的多核异构计算平台，核心是新一代的 FPGA 架构，适用于加速广泛的应用，其中包括视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI推断、基因组学、机器视觉、计算存储及网络加速等。而且，国内的AI领导平台深鉴科技已经应用了赛灵思的产品。作为新任CEO，Victor在一次采访中表示：赛灵思现在的竞争对手不再是FPGA的第二大厂商Altera，而是英伟达和英特尔。AI芯片市场不会只有一种芯片架构一统天下，不看好ASIC。与CPU、GPU相比，FPGA最大的优势是具有高度自适应的应变能力。他还认为，GPU确实做某些应用和工作负载的加速有自己的优势。在机器学习领域，GPU确实在集成一些新的模块模板加快机器学习，但是在一段固定的时间里，它的性能是固定的。FPGA可以针对不同的工作负载进行加速，在这方面的表现会比GPU优越很多，而且也可以在机器学习过程当中应用于不同的网络。这样的弱点连谷歌的TPU也不例外。TPU只能加速具体某些工作负载，比如当前FPGA的产品就能够加速搜索、语言和图像的识别等，但是TPU没有办法做搜索的加速，也不能做数据库压缩的加速，所以我们的加速功能比具体的ASIC更加广泛。
可以看出，Victor非常自信，为了自己的亲儿子ACAP，怼intel，怼ASIC，怼谷歌的TPU，怼Nvidia的GPU，看来，人工智能运算的平台这台大戏，才刚刚拉开序幕。暂时领跑的是Nvidia，后头的xilinx会不会弯道超车，百里sir十分期待（全文完）
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