『壹』 英特爾fpga培訓怎麼樣
英特爾fpga培訓很好，目前在國內很火熱。具體原因如下：
1、FPGA加速能力優勢凸顯。5G的發展、深度學習、自動無人駕駛、大數據及雲計算的廣泛應用，以純軟體處理方式已經不能滿足應用的需求，FPGA的並行加速能力是必然選擇。
2、FPGA多領域廣泛的應用。FPGA已經被廣泛應用於：5G基站、大數據中心、雲加速、軍事航天、人工智慧、無人駕駛、圖像處理、晶元驗證、工業控制及邊緣計算等各個領域。
3、行業無法缺少的模塊。FPGA屬於半導體行業無法缺少的，而國內半導體正處在蓬勃的發展階段，集成電路成為一級學科；6年3400億的投入；各類高科技公司人才需求旺盛。
『貳』 現在大數據的發展趨勢
主要有幾點發展趨勢：
一是流式架構的更替，最早大數據生態沒有辦法統一批處理和流計算，只能採用Lambda架構，批的任務用批計算引擎，流式任務採用流計算引擎，比如批處理採用MapRece，流計算採用Storm。後來Spark試圖從批的角度統一流處理和批處理，近年來純流架構的Flink異軍突起，由於其架構設計合理，生態健康，近年來發展特別快。
二是大數據技術的雲化，一方面是公有雲業務的成熟，眾多大數據技術都被搬到了雲上，其運維方式和運行環境都發生了較大變化，帶來計算和存儲資源更加的彈性變化，另一方面，私有部署的大數據技術也逐漸採用容器、虛擬化等技術，期望更加精細化地利用計算資源。
三是異構計算的需求，近年來在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等晶元發展迅猛，不同晶元擅長不同的計算任務，大數據技術開始嘗試根據不同任務來調用不同的晶元，提升數據處理的效率。
四是兼容智能類的應用，隨著深度學習的崛起，AI類的應用越來越廣泛，大數據的技術棧在努力兼容AI的能力，通過一站式的能力來做數據分析和AI應用，這樣開發者就能在一個工具站中編寫SQL任務，調用機器學習和深度學習的演算法來訓練模型，完成各類數據分析的任務。
『叄』 如何在雲服務提供商的平台上使用Docker Machine
IBM中國研究院高級研究員陳冠誠主要從事Big Data on Cloud，大數據系統性能分析與優化方面的技術研發。負責和參與過SuperVessel超能雲的大數據服務開發，Hadoop軟硬體協同優化，MapRece性能分析與調優工具，高性能FPGA加速器在大數據平台上應用等項目。在Supercomputing（SC），IEEE BigData等國際頂級會議和期刊上發表過多篇大數據數據處理技術相關的論文，並擁有八項大數據領域的技術專利。曾在《程序員》雜志分享過多篇分布式計算，大數據處理技術等方面的技術文章。以下為媒體針對陳冠誠的專訪：
問：首先請介紹下您自己，以及您在Spark 技術方面所做的工作。
陳冠誠：我是IBM中國研究院的高級研究員，大數據雲方向的技術負責人。我們圍繞Spark主要做兩方面的事情：第一，在IBM研究院的SuperVessel公有雲上開發和運維Spark as a Service大數據服務。第二，在OpenPOWER架構的伺服器上做Spark的性能分析與優化。
問：您所在的企業是如何使用Spark 技術的？帶來了哪些好處？
陳冠誠：Spark作為新一代的大數據處理引擎主要帶來了兩方面好處：
相比於MapRece在性能上得到了很大提升。
在一個統一的平台上將批處理、SQL、流計算、圖計算、機器學習演算法等多種範式集中在一起，使混合計算變得更加的容易。
問：您認為Spark 技術最適用於哪些應用場景？
陳冠誠：大規模機器學習、圖計算、SQL等類型數據分析業務是非常適合使用Spark的。當然，在企業的技術選型過程中，並不是說因為Spark很火就一定要使用它。例如還有很多公司在用Impala做數據分析，一些公司在用Storm和Samaza做流計算，具體的技術選型應該根據自己的業務場景，人員技能等多方面因素來做綜合考量。
問：企業在應用Spark 技術時，需要做哪些改變嗎？企業如果想快速應用Spark 應該如何去做？
陳冠誠：企業想要擁抱Spark技術，首先需要技術人員改變。是否有給力的Spark人才會是企業能否成功應用Spark最重要的因素。多參與Spark社區的討論，參加Spark Meetup，給upstrEAM貢獻代碼都是很好的切入方式。如果個人開發者想快速上手Spark，可以考慮使用SuperVessel免費的Spark公有雲服務，它能快速創建一個Spark集群供大家使用。
問：您所在的企業在應用Spark 技術時遇到了哪些問題？是如何解決的？
陳冠誠：我們在對Spark進行性能調優時遇到很多問題。例如JVM GC的性能瓶頸、序列化反序列化的開銷、多進程好還是多線程好等等。在遇到這些問題的時候，最好的方法是做好Profiling，准確找到性能瓶頸，再去調整相關的參數去優化這些性能瓶頸。
另一方面，我們發現如果將Spark部署在雲環境里（例如OpenStack管理的Docker Container）時，它的性能特徵和在物理機上部署又會有很大的不同，目前我們還在繼續這方面的工作，希望以後能有機會跟大家繼續分享。
問：作為當前流行的大數據處理技術，您認為Spark 還有哪些方面需要改進？
陳冠誠：在與OpenStack這樣的雲操作系統的集成上，Spark還是有很多工作可以做的。例如與Docker Container更好的集成，對Swift對象存儲的性能優化等等。
問：您在本次演講中將分享哪些話題？
陳冠誠：我將分享的話題是「基於OpenStack、Docker和Spark打造SuperVessel大數據公有雲」：
隨著Spark在2014年的蓬勃發展，Spark as a Service大數據服務正成為OpenStack生態系統中的新熱點。另一方面，Docker Container因為在提升雲的資源利用率和生產效率方面的優勢而備受矚目。在IBM中國研究院為高校和技術愛好者打造的SuperVessel公有雲中，我們使用OpenStack、Docker和Spark三項開源技術，在OpenPOWER伺服器上打造了一個大數據公有雲服務。本次演講我們會向大家介紹如何一步一步使用Spark、Docker和OpenStack打造一個大數據公有雲，並分享我們在開發過程中遇到的問題和經驗教訓。
問：哪些聽眾最應該了解這些話題？您所分享的主題可以幫助聽眾解決哪些問題？
陳冠誠：對如何構造一個大數據雲感興趣的同學應該會對這個話題感興趣，開發SuperVessel的Spark as a Service服務過程中我們所做的技術選型、架構設計以及解決的問題應該能對大家有所幫助。（來源：CSDN）
『肆』 如何加速fpga開發
設計階段
在這一階段不僅要設計，而且要使用模擬工具開始調試。實踐證明，正確使用模擬為找到和校正設計錯誤提供了一條有效的途徑。但是，不應依賴模擬作為調試FPGA設計的唯一工具。
在設計階段，還需要提前考慮調試和檢驗階段，規劃怎樣在線快速調試FPGA，這可以定義整體調試方法，幫助識別要求的任何測試測量工具，確定選擇的調試方法對電路板設計帶來的影響。針對可能選用的FPGA存在的高速匯流排，除了考慮邏輯時序的測試和驗證外，還應該充分考慮後面可能面臨的信號完整性測試和分析難題。
調試和檢驗階段
在調試階段，必需找到模擬沒有找到的棘手問題。怎樣以省時省力的方式完成這一工作是一個挑戰。
在本文的第一部分，我們將考察怎樣選擇正確的FPGA調試方法及怎樣有效利用新方法的處理能力，這些新方法可以只使用少量的FPGA針腳查看許多內部FPGA信號。如果使用得當，您可以突破最棘手的FPGA調試問題。
FPGA調試方法
在設計階段需要作出的關鍵選擇是使用哪種FPGA調試方法。在理想情況下，您希望有一種方法，這種方法可以移植到所有FPGA設計中，能夠洞察FPGA內部運行和系統運行過程，為確定和分析棘手的問題提供相應的處理能力。
基本在線FPGA調試方法有兩種：使用嵌入式邏輯分析儀以及使用外部邏輯分析儀。選擇使用哪種方法取決於項目的調試需求。
嵌入式邏輯分析儀內核
主要FPGA廠商針對器件的在線調試都提供了嵌入式邏輯分析儀內核，如Altera的SignalTap II和Xilinx的ChipScope ILA。這些知識產權模塊插入FPGA設計中，同時提供觸發功能和存儲功能。它們使用FPGA邏輯資源實現觸發電路，使用FPGA存儲模塊實現存儲功能。它們使用JTAG配置內核操作，並用來把捕獲的數據傳送到PC上進行查看。
由於嵌入式邏輯分析儀使用內部FPGA資源，因此其通常用於大型FPGA，這些大型FPGA可以更好地消化插入內核帶來的開銷。一般來說，用戶希望內核佔用的FPGA邏輯資源不超過可用資源的5%。
與任何調試方法一樣，還要知道這種方法存在的部分矛盾。
針腳與內部資源
嵌入邏輯分析儀內核不使用額外的測試針腳，因為它通過現有的JTAG針腳訪問內核。這意味著即使設計受到FPGA針腳限制，您仍可以使用這種方法。矛盾在於，它使用的內部FPGA邏輯資源和存儲模塊可以用來實現設計。此外，由於使用片內內存存儲捕獲的數據，因此內存深度一般相對較淺。
探測與運行模式
嵌入式邏輯分析儀核心的探測非常簡單。它使用現有的JTAG針腳，因此不必擔心怎樣把外部邏輯分析儀連接到系統上。矛盾在於，盡管嵌入式邏輯分析儀可以查看FPGA操作，但沒有一種方式把這些信息與電路板級或系統級信息時間關聯起來。而把FPGA內部的信號與FPGA外部的信號關聯起來對解決最棘手的調試挑戰至關重要。在分析方法上，嵌入式邏輯分析儀只能進行狀態分析。
成本與靈活性
大多數FP
GA廠商提供了嵌入式邏輯分析儀內核，而其價格要低於全功能外部邏輯分析儀。雖然用戶希望更多的功能，但嵌入式邏輯分析儀內核的功能無論從通用性，分析方式，觸發能力，還是從存儲和分析能力都弱於全功能外部邏輯分析儀，而用戶通常需要這些功能，來捕獲和分析棘手的調試挑戰。例如，嵌入式邏輯分析儀只能在狀態模式下操作，它們捕獲與FPGA設計中已有的指定時鍾同步的數據，因此不能提供精確的信號定時關系。
外部邏輯分析儀
由於嵌入式邏輯分析儀方法存在的部分限制，許多FPGA設計人員已經採用外部邏輯分析儀方法，來利用FPGA的靈活性和外部邏輯分析儀的處理能力，如泰克TLA系列邏輯分析儀。
在這種方法中，感興趣的內部信號路由到FPGA沒有使用的針腳上，然後連接到邏輯分析儀上。這種方法提供了非常深的內存，適合調試那種出現故障和實際導致該故障的原因在時間上相距很遠的問題；對於需要採集大量數據進行後期分析的設計人員也非常必要。另外它還可以把內部FPGA信號與電路系統中的其它活動時間關聯起來。
與嵌入式邏輯分析儀方法一樣，也需要考慮許多矛盾。
針腳與內部資源
外部邏輯分析儀方法採用非常少的邏輯資源，不使用FPGA內存資源。它釋放了這些資源，來實現所需功能。現在的矛盾在於，必需增加專用於調試的針腳數量，而很明顯，設計要使用這些針腳。
探測與工作模式
外部邏輯分析儀探測要比嵌入式邏輯分析儀方法要求的探測復雜一些。必需確定怎樣使用邏輯分析儀探頭探測FPGA內部信號，而不能使用電路板上已有的JTAG連接器。最簡便的方式是在電路板中增加一個測試連接器，這可以簡便地把FPGA信號與系統中的其它信號關聯起來。
『伍』 fpga加速卡幹嘛用的
FPGA（Field Programmable Gate Array）可編程門陣列。
簡單的說就是將固定的數據處理程序硬體化，把CPU從大量的數據處理中解放出來。
就跟顯卡一樣，顯卡只是將3D的運算和圖形加速功能硬體化了。
FPGA加速卡可根據需要進行編程滿足各種需求，比如高速網路處理，大數據計算，數據分析，人工智慧，網路安全，動畫轉碼等等。。