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FPGA加速云服务器 （ FPGA Accelerated Cloud Server , FACS）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。
高性能架构：基于DPDK的高性能交互框架，支持流计算模型，支持数据流并发，主要用于RTL开发场景，满足用户高带宽低时延的要求。
规格名称 | vCPU | 内存（GB） | 最大带宽/基准带宽（Gbps） | 最大收发包能力（万PPS） | 网卡多队列数 | FPGA | 虚拟化类型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
fp1.2xlarge.11 | 8 | 88GB | 5/1.3 | 20 | 2 | 1×VU9P | KVM |
fp1.8xlarge.11 | 32 | 352GB | 10/5 | 60 | 8 | 4×VU9P | KVM |
fp1.16xlarge.11 | 64 | 704GB | 10/10 | 100 | 8 | 8×VU9P | KVM |
fp1.8xlarge.8 | 32 | 224GB | 10/5 | 60 | 8 | 1×VU9P | KVM |
fp1.16xlarge.8 | 64 | 448GB | 10/10 | 100 | 8 | 2×VU9P | KVM |
使用场景
应用：
视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析
场景特点：
适合密集计算、高并发、高带宽场景。
适用场景：
视频处理：图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。
机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。
基因组学研究：通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析，可实现精准医疗；同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理，该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。
金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程的硬件加速技术，可以针对各种场景的提供硬件加速解决方案，部分场景可以提供相比纯软件百倍的性能改善。
