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FPGA AI芯片市场的主要玩家

近两年来，FPGA在数据中心的应用日益广泛。目前，FPGA服务器已在全球七大 云计算数据中心IBM、Facebook、微软Azure、AWS、百度云、阿里云、腾讯云得到部署。由于ASIC路线风险高，目前仅有谷歌批量部署TPU。

1、 会玩FPGA的微软AI：BrainWave项目

微软Azure与FPGA的渊源可以追溯到八年前，当时的Bing（必应）搜索引擎无论是搜索结果还是相应速度都比不过谷歌搜索。为了满足Bing的需求，2010年底，一位微软研究员提出了能在FPGA上运行Bing机器学习算法的硬件设计得到了微软的认可。

如今，FPGA在加速数据处理方面的出色表现使它在微软Bing、Azure云计算服务和Office 365中均得到部署。

今年3月26日，微软Bing官方微博宣布通过英特尔Arria FPGA和StraTIx FPGA芯片打造出Project Brainwave深度学习加速平台。该平台将DNN处理单元整合入FPGA，支持微软CogniTIve Toolkit、谷歌Tensorflow等流行深度学习框架的软件栈，能够执行Bing智能搜寻功能所需的大规模机器阅读理解任务。

在5月微软Build 2018大会上，微软AI芯片Brainwave开放了云端试用版， 现在可以接入微软Azure云，试用由Project Brainwave芯片计算平台提供的AI服务。微软称其延迟比谷歌TPU低5倍，正面对标谷歌。Project Brainwave可以看作微软基于英特尔FPGA芯片打造的低延迟AI芯片。

总的来说，微软基于FPGA打造的AI芯片是目前业内 认可的FPGA方案之一。

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百度XPU

相比微软对英特尔FPGA的专一，百度对FPGA生产厂商的态度更为开放。从2011年起，百度已就开始将FPGA应用到搜索、图像、语音等多个核心业务，它的数据中心、云计算平台和自动驾驶项目都部署了大量的FPGA。

在去年加州Hot Chips大会上，百度发布和赛灵思合作完成的基于FPGA的256核云计算加速芯片XPU。基于FPGA加速器擅长处理计算任务的特点，XPU兼具GPU的通用性和FPGA高效率、低能耗的特点，旨在处理多样化的计算任务，对百度深度学习平台PaddlePaddle优化和加速，并实现性能和效率的平衡。

百度和英特尔已有超过十年的合作历史，近两年双方在AI领域的合作加强。

在今年的百度AI 大会上，英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能架构总经理Gadi Singer透露，百度正在开发基于英特尔 FPGA技术的异构计算平台，这项技术将灵活加速百度云上的工作负载。

3、深鉴科技

深鉴科技是国内一家年轻却履历亮眼的AI芯片公司，前年成立，去年年初估值超过10亿，今年7月18日被全球 大FPGA厂商赛灵思收购，其科研成果也在国际AI 会议屡获大奖。

FPGA开发难度大、周期长（一般需要3-6个月）的高门槛曾将许多公司拒之门外，深鉴从这一痛点嗅到商机。从2016年成立以来，深鉴科技一直基于赛灵思FPGA技术平台开发机器学习解决方案。经深鉴科技优化的神经网络剪枝技术运行在赛灵思FPGA器件上，可实现更优的性能和能效。

该公司提出深度学习处理单元DPU（Deep Learning Processing Unit）系列，为不愿直接使用FPGA的厂商提供了一个带接口的黑盒子。厂商只需把自己的模型训练好，将模型和数据从接口导入，就能直接获得需要的输出。深鉴负责其中的压缩和编译，生成指令可在FPGA上运行。

不过在后期，深鉴科技也开始涉足ASIC AI芯片的设计与流片，曾经发布“听涛”、“观海”两款AI芯片并宣布2018年流片，不过暂时没有看到相关产品信息。