文章 |丽娜智喜4月19日消息，去年10月，英特尔发布了搭载英特尔Arria 10GX FPGA芯片的可编程加速卡；今天，戴尔和富士通两家OEM厂商宣布，他们将大规模地将这种可编程加速卡集成到自家的服务器中，以支持数据中心的各种工作负载。
▲面向英特尔至强CPU和FPGA的加速堆栈同时，戴尔和富士通还将针对FPGA的至强可扩展处理器的新版本英特尔加速堆栈集成到各自的产品中。
这是一个跨行业的通用软件堆栈，可以提供集成FPGA所需的底层工具，包括数据传输、配置加速器、对虚拟机的支持、对云数据中心迁移的支持等。
▲刘斌，亚太市场开发经理英特尔可编程解决方案事业部亚太市场开发经理刘斌在现场演示了英特尔FPGA在金融和数据中心的加速应用。
他还表示，今天宣布的产品与戴尔和富士通的合作意味着英特尔的可编程加速卡也已经正式量产。
未来，将会有更多的OEM厂商宣布参与合作。
1、数据中心竞争日趋激烈。
无独有偶，不久前，FPGA市场的另一家厂商赛灵思也宣布了数据中心优先的战略。
与此同时，NVIDIA的GPU和多家SoC初创公司也将目光投向了数据中心领域。
刘斌告诉智洞智，日益激烈的市场竞争刚刚证明数据中心是FPGA下一个巨大的增长点。
目前，数据中心的加速计算业务实际上还处于“蓝海”阶段。
人工智能、数据分析等新兴业务仍在快速发展，各公司都有积极发展的空间。
英特尔的优势在于其长期积累的计算能力。
一方面，它拥有一系列强大的芯片和软件计算能力。
另一方面，FPGA可以提供灵活的硬件计算，打造强大的异构计算组合。
加速卡是FPGA进入硬件领域的一种形式，但英特尔也在考虑其他方法和其他形式的产品，例如用于深度学习推理的加速器。
2、数据库加速分析性能平均提升20倍。
目前，虽然全球以云服务为主的数据中心市场已经达到一定规模，但数据库分析仍然是一个快速增长和受欢迎的领域。
据市场研究媒体报道，2020年至2020年数据库加速市场将以23%的复合年增长率发展，到2020年市场规模将达到38.5亿美元。
然而，由于数据中心广泛应用于不同领域，不同的用户有不同的功能和指令。
总的来说，数据中心加速面临几大挑战： 1、大部分场景需要实时计算和实时反馈效果（如搜索、金融交易等）； 2. 数据库的类型有很多种，数据库类型和框架也不同。
不同的数据类型（如结构化和非结构化）等； 3、新旧数据库的混合查询需求非常复杂。
▲利用FPGA加速提升数据库性能。
在英特尔合作伙伴swarm64给出的案例中，swarm64采用英特尔FPGA平台后，其实时数据分析速度平均提升了20倍，高于传统数据仓库的性能。
存储压缩性能较老版本分别提升2倍、3倍。
3. 加速金融风险分析：十亿美元的蛋糕。
同时，刘斌还演示了英特尔FPGA在金融风险分析中的应用。
风险分析是一个巨大的市场。
据MarketsandMarters报告显示，2018年至2020年，风险分析市场将以15%的复合年增长率快速发展，到2020年将达到1亿美元的市场规模。
然而，金融风险分析的加速计算也面临着几个问题：重大挑战。
首先，金融风险分析本质上是一个大数据问题。
数据量可达数TB。
同时是单个应用程序，消耗大量的计算能力。
而且，金融风险分析模型不断变化，使得计算更加复杂。
遇到的第三个问题是，如果用纯软件实现，财务风险分析计算的性能会受到限制，计算延迟会很大，无法满足需求。
▲利用FPGA加速增强期权计算过程。
在Intel的合作伙伴Levyx给出的案例中，他们向市场推出了一个金融风险分析系统，比较了使用SWARM64加速和软件实现运行数据库查询所获得的结果。
结果表明，使用英特尔的解决方案在特定交易品种算法加速中速度提高了%，在端到端期权交易模拟加速中加速比例达到2倍以上。
结论：数据中心的竞争日益激烈。
尽管目前以云服务为主的数据中心市场在全球范围内已达到一定规模，但数据中心仍然是一个快速增长和快速普及的领域。
过去一年，数据中心芯片市场持续繁荣。
除了英特尔、英伟达、赛灵思等老牌芯片厂商之外，国内外多家芯片初创公司也相继瞄准了这一市场。
随着市场范围不断扩大，同时竞争也日趋激烈。