1794-ADNK

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FPGA的应用场景：深度学习、图片处理等领域测评优势明显

FPGA诞生至今已有30余年，此前主要应用于大型互联网和科技公司，腾讯等互联网大型企业均在数据中心批量部署了FPGA，为自身的深度学习等应用提供硬件加速平台。

与传统的计算架构相比，FPGA能够更好地支撑深度学习等大规模并行计算需求。通过与通用CPU横向测试对比表明，FPGA在深度学习、图片压缩和分类检测等应用场景中，在成本、性能上具有明显优势。

FPGA在腾讯的深度学习领域被广泛应用，深度学习主要应用于图片分类识别、语音识别、个性化内容*算法等领域。其中，、为了增强社交通讯等业务的违规图片检测的处理能力，降低图片检测成本，通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后，FPGA处理性能是通用CPU的4倍，单位成本是通用CPU的1/3。

FPGA在图片处理的优势也很明显，用户每天通过和等社交平台上传了海量的图片，如果采用WEBP图片压缩格式替代标准的JPEG格式，图片大小可减少三分之一，同时给用户带来更好的图片下载体验。而通过FPGA对大小为853x640的图片转码进行加速测试得出，FPGA的处理延时比通用CPU降低20倍，处理性能是通用CPU的6倍，而FPGA单位成本仅为通用CPU的1/3。

另一项测试表明，FPGA在DNN计算加速上有较明显的优势。国内外的搜索引擎公司普遍使用DNN算法用于广告搜索，腾讯使用FPGA对DNN计算进行加速测试得出，在使用50%的FPGA资源的情况下，将4000个样本的DNN计算时延减小为1.2毫秒，吞吐率达到6000集合/s(4000个样本为1个集合)，不仅达到了系统对低延时的要求，而且*地提高系统的吞吐能力：处理延时降低100倍，处理吞吐率提高5倍，而成本是通用CPU服务器的1/5。

：欧工
               
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1、客户*，服务为先。
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5、绝不做诋毁竞争对手、污蔑同行的行为，不向客户说对竞争对手不利

的话。
6、满足客户的要求、让客户满意就是我们的工作。
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  DSQC 355 I/O Board 
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ABB 3HAB8101-12 DSQC 358E Drive unit / Rectifier 
ABB 3HAB8101-15 DSQC 358F Driveunit / Rectifier 
ABB 3HAB8101-16 DSQC 358G Drive unit / Rectifier 
ABB 3HAC0373-1 DSQC 361 Main computer 
ABB 3HAC1462-1 DSQC 363 Robot computer 
ABB 3HAC1620-1 DSQC 365 Power supply 
ABB 3HAC3180-1 DSQC 373 Robot computer 
ABB 3HAC3462-1 DSQC 374 Power supply 
ABB 3HAC10597-1 DSQC 386 Devicenet gateway 
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ABB 3HAC4297-1 DSQC 506 Power supply 
ABB 3HAC5393-2 DSQC 508 Battery unit 
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ABB 3HAC7519-2 DSQC 518A Flash disk 64Mb 
ABB 3HAC7519-3 DSQC 518B Flash disk 128Mb 
ABB 3HAC8848-1 DSQC 522 I/O computer board 
ABB 3HAC12158-1 DSQC 532 I/O Computer 
ABB 3HAC14265-1 DSQC 539 Power supply 
ABB 3HAC14279-1 DSQC 540 Main computer 
ABB 3HAC16917-3 DSQC 544A Flash disk 64Mb 
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