日前，在2019赛灵思开发者大会(美洲站)上，深维科技正式面向全球发布ThunderImage三款重磅图像加速产品：全球最快的JPEG2JPEG缩略图方案、超高性能的JPEG2WebP转码方案及世界级超高密度算力的JPEG2JPEG缩略图方案。新产品一经发布立即“技惊”四座。与此同时，深维科技迅速的发展势头，也引起业内的广泛关注。这家专注于FPGA图像加速领域的新锐公司，经过3年的发展，已然迈入了全面提速的发展阶段。

全球领先三款图像加速产品全部斩获大客户

1.全球最快的JPEG2JPEG缩略图方案

该方案主要应用于手机云相册、云存储等领域，可提供高达20倍的算力(相较于CPU方案)。即对于相关业务的服务器集群，采用该方案后，用一台CPU服务器(配置一张AlveoU200加速卡)，最高可替换20台同样型号的CPU服务器。完成同样功能和算力的服务器集群可缩减10倍功耗。它的出现大大降低了数据中心的采购成本、运营成本。同时，服务器的服务响应时延可降低到之前的5%，并且可实时配适各种手机终端型号、尺寸，极大地提升客户体验。

2.超高性能的JPEG2WebP转码方案

由于WebP相较于JPEG格式可节省额外25%—34%的数据空间，为了进一步节省网络流量和数据存储，目前在业界已经广泛、大规模的使用了WebP格式。不过，由于算法复杂度很高，WebP的编解码运算是个沉重的负担。作为超高性能JPEG2WebP转码方案，ThunderImage JPEG2WebP(M4)具有10倍加速比(相较于2U的E5-2680v4)。即用一台2U的E5-2680v4服务器(配置一张AlveoU200加速卡)，采用该方案最高可替换10台同样型号CPU的服务器。与此同时服务响应时间缩减9倍，客户体验明显提升。

“在行业内WebP应用的领域非常广泛，如电子商务、社交媒体、新媒体、视频媒体都有大量的应用，ThunderImage JPEG2WebP将会有非常惊人的部署量，它也许会改变人们对于图像处理的认知。”深维科技创始人、CEO樊平如此评价。

3.世界级超高密度算力的JPEG2JPEG缩略图方案

ThunderImage JPEG2JPEG U50是基于赛灵思Alveo U50加速平台的最新产品。在相同的物理空间下，1张Alveo U200的空间等于2张Alveo U50的占用空间，此方案将提供最高24倍的加速比，即对于相关业务的服务器集群，用一台CPU服务器，采用该方案最高可替换24台同样型号的CPU服务器。而由于Alveo U50的HBM高带宽能力，该方案的响应时延缩短为CPU的4%。从数据来看，对于高算力密度的缩略图生成集群，ThunderImage JPEG2JPEG U50是世界级超高密度算力的解决方案。

据樊平透露，由于三款产品的独特优势，深维科技目前已经与6家国内外知名互联网企业就上述三款新产品达成合作意向，并有多家企业明确表示具有浓厚兴趣，正处于合作洽谈阶段。

图像处理领域的公认最佳实践：FPGA异构计算

根据有关数据和研究结果，自2005年以来，尤其是近几年，摩尔定律逐步加速放缓。而随着移动互联网、大数据、5G应用、物联网、AI应用的飞速发展，数据中心的算力需要也随之而爆发。

数据中心如何在摩尔定律失效的情况下提升算力，从而满足日益暴增的业务处理需要，已经成为其面临的重大挑战。目前业界主流的算力提升方案无外乎以GPU、FPGA和ASIC为核心的异构计算方案。

由于GPU、FPGA和ASIC各自算力特性不同，因而在处理不同的计算类型、计算场景时拥有各自优势。GPU属于冯诺依曼结构，具有高并发、高灵活性的特点，但也存在能耗高、实时性差的缺点。ASIC和FPGA则在能效上略胜一筹，主要因为其体系结构无指令、无需共享内存。ASIC是为了某种特定需求专门定制的芯片，体积小、功耗低、计算性能和效率高，但其算法调整难度极高，适合算法固定、应用规模化的计算场景。

FPGA介于两者之间，具有低延时、低功耗的特性，且可编程灵活性高、开发周期短，支持后期的调整升级。因此，FPGA具有得天独厚的优势，市场空间及潜力巨大，比如图像处理领域。正是基于这个判断，深维科技从建立伊始即专注于FPGA领域。深维科技创始人、CEO樊平说：“FPGA异构计算市场将会是一个千亿美元级的市场，未来深维科技将持续聚焦，深耕图像视频处理、大数据处理和高性能计算等领域。”

编程困难+设计复杂，FPGA应用的“罩门”

尽管FPGA优势明显，市场空间巨大，但实际应用却有相当高的技术门槛：其一，编程困难，鉴于RTL编程复杂低效，HLS设计又不够成熟，编译时间漫长且调试困难；其二，硬件系统设计复杂，目前异构计算体系复杂需要定制软件栈。因此，行业内通常所认知的FPGA应用的开发周期是以“年”计，还要面临最终产品性能不理想的风险。这都导致很多科技公司对FPGA“望而却步”。

而深维科技作为“后起之秀”，却优雅地解决了这两个难题，在不到一年的时间内，以分别顺序成功推出三款图像加速的颠覆性产品，平均每款产品的研发周期不到3个月。

深维科技：基于Vitis的高层次FPGA设计方法的典范

产品研发速度快，效果好，深维科技是怎么做到的？

樊平认为，原因有三。一是团队强大EDA及相关技术背景，使得FPGA应用开发举重若轻；二是自研EDA辅助工具，在极端情况下可发挥关键作用；三是依靠团队的高效组织和昂扬斗志。

以团队基因而言，深维科技的核心技术成员交叉覆盖图像视频应用算法和FPGA核心技术，团队多来自于Cadence、IBM、微软研究院、京微雅格、中科院、复旦微电子等，对行业的理解以及产品工程能力较有优势，在FPGA芯片架构设计与评估技术、FPGA EDA工具算法、高性能算法等方面具有深厚的积累。

而由于核心团队对于FPGA芯片架构和EDA工作机制有着深刻的理解，在开发过程中，首先采用基于C/C++语言开发，一方面可以支持更大规模算法，另一方面提升芯片架构的灵活性，让改动周期缩短；其次，采用自研开发工具，包括FPGA设计工具、调试工具、标准化专用系统设计工具等，保障了产品的性能。

此次XDF大会上，赛灵思FPGA软件开发副总裁Dan Gibbons在Vitis开发者与生态的专题报告里，以深维科技作为成功案例，详细介绍了深维科技的产品与技术，高度评价了深维科技的图像处理产品性能，称“深维科技很好的示范了基于Vitis的高层次FPGA设计方法”。

赛灵思FPGA软件开发副总裁Dan Gibbons于XDF2019

“目前来看，我们的研发效率和效果在业内已经处于明显的领先地位，图像处理产品已经得到了很多客户的认可。未来，我们将根据产品计划，分批次推出更为重磅的视频处理分析方案、高性能计算方案和大数据方案。”对于新产品、新未来，樊平充满信心。

在FPGA图像加速领域，深维科技已经跨入了发展的快车道。未来，能否在该领域持续保持领先优势，并不断开拓新领域，我们拭目以待!

来源: 中国财经时报网

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