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企业对于算力的需求是毋庸置疑的，所有的企业都期望以更低的价格获得更多算力；因为在这样一个以数据为中心的时代，算力就意味着生产力。

虽然算力进化的大方向从来没有变过，但在买买买方面无比精明的用户很多时候都会遇到这样一个问题——我们究竟需要怎样的算力？

算力场景化的时代，算力与灵活性如何满足

从产品来看，拥有至强、酷睿、奔腾、赛扬等多个产品序列上百款产品的Intel每年都会向市场出售数以亿计的各类不同处理器。抛开其他因素，我们可以将这些产品看成是性能、功能以及功耗三元素的不同排列组合。上百种产品代表了Intel对于不同算力需求的官方定义。

但在数字化已经深入每个业务场景的当下，再细致的分类也终会有照顾不到的场景。这些场景要么太新，还来不及被庞大的半导体制造体系来进行系统化的响应；要么太小众，体系化响应与有限销量的组合会产生不可承受的成本。随着数字化的推进，这样的场景却正在以越来越快的速度出现和发展。

但正如同无数涓流终会汇集成海一样，无数种“细小”的需求也同样汇集成一个巨大的市场。

在方兴未艾的汽车驾驶领域，很多创业公司虽然已经有了成熟的算法，但对应的专有芯片却还在设计完善和流片阶段，此时，方案商需要能够将算法快速落地的芯片产品来实现盈利；在制造业的升级转型中，自动化、智能化的流程控制是关键，而复杂、恶劣的生产作业环境中，企业同样需要一款能提供稳定算力的可靠芯片产品；电子产品研发领域，人们需要高精度、多功能的示波器来辅助开发；在公共安全领域，解决方案商需要高性能、低功耗、低成本的芯片来完成人物的动作识别……

面对海量且细分的场景化的需求，Intel当然也有自己的解决方案——FPGA。正如同FPGA的定义：现场可编程逻辑门阵列，Intel按照FPGA所包含的门阵列规模将自身的产品分为了Agilex、Stratix、Arria、Cyclone以及MAX等多个不同系列。通过为这些FPGA注入算法的灵魂，Intel的合作伙伴可以更低的成本快速满足用户对不同等级算力的需求。

更高容量、更大想象力

日前，Intel发布了FPGA新品——Stratix 10 GX 10M。正如其名字一样，Stratix 10 GX 10M借助多晶片封装技术EMIB，用433亿个晶体管组成了1020万个逻辑单元；而这相当于为工程师提供了更大的画纸，以便实现更大的梦想。

相对于之前的Stratix 10 GX 2800，新产品的逻辑单元数量达到了前者的3.7倍并提供了2倍的IO数量，而这一切则是在总体功耗降低40%的前提下完成的。

显然，基于Stratix 10 GX 10M，工程师可以实现更大规模的系统仿真，为更复杂芯片的研发铺平道路；或者，也可以用来固化更复杂的功能和算法，并且实现更高的数据带宽。前者是芯片研发的基础，而后者则可以用来在提升数据中心、基站设备在AI、数据处理及5G等方面的性能表现。

英特尔公司网络与自定义逻辑事业部副总裁兼 FPGA电源产品营销总经理Patrick Dorsey

对此，英特尔公司网络与自定义逻辑事业部副总裁兼 FPGA电源产品营销总经理Patrick Dorsey表示：Intel Stratix 10 GX 10M不仅是目前全球市场上规模最大的FPGA产品，更集成了高速率的PCI-E 4.0控制器和信号收发器。这意味着更强大的性能和更高的数据吞吐量。目前，中国正在5G、AI领域全面发力，而超大规模数据中心的快速发展也诞生了庞大的网络及数据交换需求。在这些领域，对于正在从事芯片研发和解决方案设计的企业来说，Intel Stratix 10 GX 10M所具备的多种能力都是相当重要的。

以数据为中心背后的大计划

由于具备可编程性，FPGA可以看做是合作伙伴软件算法在硬件层面的体现（而至强、酷睿等非可编程处理器产品则可以看做是Intel对于软件算法的硬件理解），因此，如何更快的开发出高效算法就成为了实现FPGA价值的关键所在。

但这其间的挑战在于，很多其情况下Intel并不能直接帮助合作伙伴进行开发或优化。光靠更多的Intel工程师来参与客户服务显然是一种治标不治本的方法。想要解决这一问题，构建一套统一的软件编程框架来实现高质量、高效率的编程是核心。

在这一思想之下，Intel提出了自己的大计划——oneAPI。这是一套横跨多种硬件平台的统一优化库，其中就涵盖了包括CPU、FPGA、eASIC等在内的所有Intel算力产品。借助oneAPI，FPGA的灵魂——来自合作伙伴的软件算法能够被更快速、更高质量的开发出来，并被固化在FPGA之上；这相当于提高了FPGA编程质量的基线并加速了开发的流程。而对于合作伙伴来说，这显然意味着更大的竞争力和更低的成本。

无论传统应用还是5G、AI，成功的要义都在于加速数据的处理与流动。而Intel所构建的庞大生态都是在从不同维度和层次为这一问题的解决提供工具。CPU如此，oneAPI如此，FPGA更是如此。