摘要： 概括f3經典使用場景
1. 人工智慧深度學習客戶，推理應用
最近兩年，人工智慧在全球掀起了巨大的應用熱潮，除了網際網路巨頭，如google，facebook，alibaba之外，湧現出眾多的start up公司，也都逐漸成為行業翹楚。
在人工智慧技術方案選擇上，gpu無疑是現階段的首選，這其中的主要原因，一方面，gpu完善的生態，高並行度的計算力，很好地幫助客戶完成了方案的實現和部署上線；另外一方面，人工智慧發展，仍處於早期階段，各個行業都在從演算法層面嘗試尋找商業落地的可能性，是乙個從「0」到「1」的過程。在可以預見的未來幾年，隨著人工智慧落地應用越來越多，大規模商業部署漸漸成為可能，進而對於更低功耗，更低成本，更低處理延時，更多定製化等的需求，將會逐漸凸顯。可是f3在人工智慧大規模商業部署（推理應用）中，具備獨特的效能優勢和廣闊的潛在空間不可小視。
對於深度神經網路的計算，乙個發展趨勢就是降低資料表示的精度，降低網路對於計算力的需求，以提高計算吞吐量。從雙精度浮點到單精度浮點，再到定點處理。而定點運算卻是fpga的傳統優勢，相比於gpu，fpga內部配備了眾多的定點處理單元，甚至整個fpga晶元內部邏輯資源全部可以配置成定點處理單元，進而具備了超高的頂點運算能力。
目前申請測試的客戶中，有很大一部分就是衝著f3的這些優勢而來，期望在其業務上帶來創新和產品的價效比提公升。
2. 基因測序
基因測序是一種新型基因檢測技術，能夠從血液或唾液中分析測定基因全序列，**罹患多種疾病的可能性，基因測序技術能鎖定個人病變基因，提前預防和**，目前基因測序廣為人知的是針對唐氏症候群篩查的無創產前基因檢測。伴隨著基因測序技術的快速發展，基因資料的生成呈現指數級增長，而應用也越來越廣泛，對分析能力提出更高要求。
傳統的計算系統通過採用多個高階cpu搭建hpc系統實現了縮短時間的目的，但這樣也使得成本增加，行業應用規模以及基因企業發展規模受限。目前國內基因企業，面臨基因計算成本偏高，而業務需求旺盛，急需高價效比的算力資源解決行業困境。
以人類全基因組（wgs）分析為例，單個wgs，使用一台16c/64gb的cpu例項，完成分析需要近100小時的時間，而f3在30分鐘以內即可完成。極大地縮減了計算時間和成本。
通過選用f3雲主機，基因企業在基因計算環節可以大幅提公升產能；而普通大眾，也能享受成本降低帶來的普惠。
3. ic設計原型驗證
在傳統的數字ic設計流程中，使用fpga搭建晶元原型驗證平台，測試功能是重要的乙個環節，在這個過程中，需要大量的fpga邏輯單元。而對於傳統數字晶元設計公司來講，購買或者自研複雜的fpga驗證單板/或平台，耗時耗力，且不是公司主要業務方案，加之fpga平台公升級換代速度超過晶元設計週期，對於更大邏輯量fgpa板卡的追求，不斷研製最新fpga板卡一直是大型數字晶元設計的痛點之一。
f3雲主機，選用單晶元邏輯單元達250萬個的vu9p，支援雙晶元600gbps的互聯，以及多板塊間的100gbps的互聯，最大例項支援16個vu9p晶元，很好地滿足了數字晶元原型驗證階段，對於大邏輯量的需求。
而客戶選用f3雲主機，避免了維護複雜fpga板卡的大量人力物力的投入，縮減了驗證平台的維護成本。
5.資料庫加速
在資料規模**式增長的背景下，資料處理的速度，無疑是使用者所關心的。
以大型網際網路公司為例，每天處理的資料量級都在 pb ，每天更新的網頁以億計，每 24 小時更新的日誌超過pb。這樣的資料規模，對於目前的處理平台，是個巨大的挑戰，需要大型的集群來完成。而在這樣的資料處理規模中，資料倉儲的效能，直接關係到了資料本身的處理能力。
f3（fpga）雲主機，得益於fpga細顆粒度的資料處理能力，高併發度的平行計算能力，能夠大幅提公升資料庫產品的效能：
F3使用場景 F3經典使用場景
摘要 概括f3經典使用場景 人工智慧深度學習客戶，推理應用 最近兩年，人工智慧在全球掀起了巨大的應用熱潮，除了網際網路巨頭，如google，facebook，alibaba之外，湧現出眾多的start up公司，也都逐漸成為行業翹楚。在人工智慧技術方案選擇上，gpu無疑是現階段的首選，這其中的主要原...
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