算起来，人工智能（AI）概念已经提出60多年了，而最近两年，得益于智能终端的普及带来的数据爆发式增长，以及深度学习、神经网络算法的发展，AI市场受到了空前的关注，但AI要得以快速普及，还缺少高算力的推动，需要提供更好的硬件加速条件。

2018年4月17日，业界领先的异构加速和业务卸载方案提供商杭州加速云信息技术有限公司在京举办了科技峰会及新产品发布会，隆重发布了四大创新产品（两个系列硬件加速产品（SC-OPS, SC-VPX）、两个IP库 (FDNN, FBLAS)）及三大解决方案（深度学习解决方案、高性能计算及数字信号处理解决方案、边缘计算解决方案）。

加速云的解决方案可以广泛应用于深度学习、人工智能、金融、机器视觉等领域。目前已与阿里、腾讯、科大讯飞等多家企业开展深入合作。

“加速云是从技术上推导出来的一家公司，起源于2014年我们家迎来第一个小朋友，在陪产过程中形成的一个想法。” 邬刚先生提及创办加速云的心路历程，“在2014年，按照英特尔的发展，下一步一定是异构，我们当时认为异构，要么用GPU，要么用FPGA。英特尔在GPU上有一次失败尝试，加上GPU自身功耗太高等问题，FPGA会是异构计算的一个理想选择。”

事实上，在加速云诞生之初已经拥有强大的技术储备。基于FPGA来做异构计算是邬刚先生2014年4月就想出来的计划，直等到2014年10月英特尔在IDF大会上宣布x86+FPGA处理器，他认为这个机会点来了，11月份正式开始研究，到2015年4月，研发出了第一代原型机，2015年9月开始量产，加速云公司随之注册。

在深度学习中，做好算法只完成了1/3，在这个团队里面，既需要很强的实现算法的能力，还要有非常强的工程化能力，这种工程化的能力，包括接口和实现量产的能力。“我们知道做出一个东西很容易，但是做好还是挺难的。我们有一个非常小的板卡，迭代了四代，每一次迭代都要花百万人民币，因为硬件投入很大，每次迭代有可能只改了一点，我们发现未来可能存在的一些风险问题，就把它改掉，这是我们团队特别的地方。我们是一个工程化能力非常强的团队，整体技术行不行是我们最重要的考量。” 邬刚先生介绍。

基于FPGA的异构计算是趋势

目前处于AI大爆发时期，异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。尽管目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速，FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，在处理海量数据时，FPGA计算效率更高，优势更为突出，尤其在大量服务器部署时，隐形的运营成本会得到显著降低。

此外，低延迟、确定性延迟，也是FPGA天然的优势。

邬刚表示：“人工智能已经进入我们的生活，但是未来发展还存在瓶颈，需要硬件技术和算法方面的突破。异构计算是计算架构的未来趋势，而FPGA 是实现异构计算的完美选择。加速云创新的异构计算加速平台解决方案，具有高性能、高效率、低延时特性以及可编程性和远程可重构能力，非常适合云上的弹性业务的需求。我们希望能够通过我们的技术，帮助更多的企业实现深度学习，在大数据时代赢得先机。”