人工智能、數據中心等技術熱點對CPU的計算性能提出了更高的挑戰，而傳統CPU處理器面對此挑戰明顯已經無法滿足其性能要求。CPU性能的缺口使政府部門、互聯網企業不斷斥重金來新建以及擴建數據中心，但仍無法滿足迅速增長的數據處理需求。因此眾多企業開始尋求新的技術來對其某一應用進行加速。     隨著FPGA工藝以及技術的不斷更新FPGA從最初的邏輯器件發展成為現在的包含SOC、DSP以及高速串口信號等技術的全方位的處理平臺，從而越來越被廣泛的應用于電力、高新能計算、工業、航天等領域。2013年微軟采用FPGA來加速Bing搜索引擎，使服務器總體成本下降40%；Facebook采用FPGA主控PCIE解決大數據的存儲需求。

一、解決方案

1.1算法加速     本方案是基于FAST的軟硬件架構實現，如圖1所示，軟件用戶程序可以通過簡單的程序接口即讀寫命令實現與FPGA加速算法的數據通信?；贔PGA硬件并行的處理特點，在算法實現時可以同時并行運行多種不同的實現算法，已達到多應用并行處理的需求。另外，在硬件實現單算法時，根據算法的功能特點可以將算法進行流水化或并行化處理，從而加速數據處理效率。 1.2網絡功能卸載加速     在提供算法加速的方案同時，本公司還提供對網絡功能的卸載加速，如TCP協議棧的卸載，1588時間同步算法的卸載等加速。其中TCP協議棧卸載加速方案參見本公司TOE解決方案;1588時間同步算法卸載參考OpenTSN的解決方案。     另外，本公司還提供特定軟件功能硬件加速定制功能，其中特定功能是指具有特殊規則并且功能獨立的網絡功能，例如：
        1. 網絡報文規則深度解析/過濾；
        2. 硬件高速查表匹配；
        3. 高效的報文決策處理；
        4. 精準的輸出調度及轉發策略執行等。     這些功能可以通過將一些確定處理規則通過硬件實現，來緩解軟件處理以及軟件與硬件數據通路的壓力，使得部分通用功能基于硬件處理控制，而復雜的任務在交由軟件處理，從而緩解系統的處理負載以及提高系統的處理效率，實現結構如圖2所示。