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。
推荐配置

FP1 /FP1c(基础规格型)

基础型硬件加速实例

FP1 /FP1c(基础规格型)

基础型硬件加速实例

特征

  • vCPU: 8/32/64核
  • 内存: 88/352/708GB
  • FPGA: 1/4/8 VU9P
  • 数据盘: EVS

场景

  • 视频编码
  • 图片转码
  • 深度学习
  • 加解密

FP1 /FP1c(增强规格型)

增强型硬件加速实例

FP1 /FP1c(增强规格型)

增强型硬件加速实例

特征

  • vCPU: 32/64核
  • 内存: 224/448GB
  • FPGA: 1/2 VU9P
  • 数据盘: EVS

场景

  • 基因分析
  • 数据挖掘和分析
  • 高性能数据库
  • 高性能计算
使用指南

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