11月17日消息，让计算机拥有接近人类的智能水平是IT技术最伟大也是最难实现的梦想之一，随着计算技术与算法的进一步升级，深度学习已成为人工智能领域的一项重要技术和推动力，但人工智能的发展依然面临着计算性能和功耗的双重挑战。以AlphaGo与李世石的5盘棋对弈为例，拥有1920个CPU和280个GPU的AlphaGo，其功率消耗达到500千瓦，相比之下李世石仅需要消耗0.1千瓦，相差5000倍。
在盐湖城举行的全球超算大会SC16上，浪潮与英特尔联合发布了双方合作研发的FPGA加速卡F10A，这是目前业界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速设备，这将极大的推动众多高性能计算应用，特别深度学习应用的快速发展。
深度学习的快速发展以及大数据的爆发式增长，给数据中心的能耗带来更大的挑战，迫切需要提升数据中心的单位能效，传统处理器芯片在提升性能功耗比方面正在遭遇前所未有的挑战。支持OpenCL的FPGA介于专用芯片和通用芯片之间，具有良好的可编程性，体现出非常明显的硬件重构+软件定义特点，在处理特定应用时有更加明显的效率，而功耗更低。此前，浪潮已经与科大讯飞、Altera成功将FPGA芯片应用于智能语音线上识别领域，实际应用测试数据显示，基于FPGA的应用较CPU性能加速2.871倍，而功耗仅相当于CPU的15.7%，性能功耗比提升了18倍。
此次发布的F10A支持OpenCL高级语言开发，这使其具备良好的易编程性，从而在软件生产力上取得了质的飞跃。传统FPGA开发采用Verilog、VHDL等硬件描述语言，对开发者要求较高，开发周期也较长，因此在高性能计算应用受到限制。而采用OpenCL的F10A利用软件高级语言和模型编程，开发周期大幅缩短。据浪潮提供的数据显示，在F10A上开发GZIP算法，1名工程师采用OpenCL用时1个月即可独立完成开发，而采用Verilog则需要耗时3个月才能完成移植。
同时，F10A还具有高性能、高密度、高带宽的特点。F10A基于Altera的Arrial 10芯片，单芯片峰值运算能力达到了1.5TFlops，功耗却只需35W，每瓦特性能达到42GFlops，F10A设计为高密度的半高半长PCI-E插卡，同时具有灵活的板卡内存配置，最大支持32G双通道内存，是业内同等FPGA卡内存容量的4-8倍。此外，F10A支持2个10Gb光口，可以实现数据直接从网络到板卡处理，无需经过CPU，大大减低了传输延时。
