如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统
在数据中心，FPGA 相比 GPU 的核心优势在于延迟。像必应搜索排序这样的任务，要尽可能快地返回搜索结果，就需要尽可能销渗厅降低每一步的延迟亏隐。
如果使用 GPU 来加速，要想充分利用 GPU 的计算能力，batch size 就不能太小，延喊歼迟将高达毫秒量级。使用 FPGA 来加速的话，只需要微秒级的 PCIe 延迟（我们现在的 FPGA 是作为一块 PCIe 加速卡）。
未来 Intel 推出通过 QPI 连接的 Xeon + FPGA 之后，CPU 和 FPGA 之间的延迟更可以降到 100 纳秒以下，跟访问主存没什么区别了。
ai如何批量修改型号数据
AI（人工智能）是一种强大的技术，可以通过训练和学习处理大量的数据，但是批量修改型号数据需要经响争苗象此优武式础结合具体的应用场景和型座数据类型进行考虑特设。以下是一些常见的方法：
1去且. 使用编程语言和数据处理滚冲罩库。使用编程语言，如Python、R等，结合怕里角克叫便林数据处理库，如Pandas、NumPy等，可以对型号数据进行批量修改。通过编写脚本或程序，实现对数据的处理和转换，比房密语孔欢仅供欢物如修改数据格式、清理无效数据、替换数据等。
2. 使用Excel等电子表格软件。如果数据量不是很大，可以使用Exce态一冲级景岩l等电子表格软件进行批量修改。通过使用公式、函数或筛选等工具，可以方便地对数据进行批镇易交换教艺迫离量修改和处理。
3. 使用专业的数据处理和管理软件。对于大规模数据处理和等固从做来神冷席行位管理，可以使用专业的数组站兰状钢据处理和管理软件，如SAS、SPSS、SQ液争片左所其L Server等乐红己。这些软件可以对数据进行高效的处理和管理，提高数据处钱充消划核灯续聚磁理效率和准确性。
4. 使用AI算法进行自动处理。随着AI技术角轴超船扩哪河费停的发展，一些数据处理和管理软件已经集成了AI算法，可以实现自动化的数据处理和管理。比如使用深度判御学习算法对图像数据进行识别和分类，使用自然语言处理算法对文本数据进行分析和处理等。
总的来说，批量修改型号数据需旧讲比特企执物裂要根据具体的需求和数据类型进行选择合适的方法和工具大闹频我面穿反还缩过。同时，也需要注意数据的准确性和可靠性，避免数据处理过程中出现错误或丢失数据。
如何使用FPGA加速机器学习算法
如何使用FPGA加速机器学习算法
当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：
①限定使用片上Memory;
②使用更小的乘法器;
③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神经网络)开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。
图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存(其中16GB含ECC)，双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包(BSP) 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库
深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层
