『壹』 英特尔fpga培训怎么样
英特尔fpga培训很好，目前在国内很火热。具体原因如下：
1、FPGA加速能力优势凸显。5G的发展、深度学习、自动无人驾驶、大数据及云计算的广泛应用，以纯软件处理方式已经不能满足应用的需求，FPGA的并行加速能力是必然选择。
2、FPGA多领域广泛的应用。FPGA已经被广泛应用于：5G基站、大数据中心、云加速、军事航天、人工智能、无人驾驶、图像处理、芯片验证、工业控制及边缘计算等各个领域。
3、行业无法缺少的模块。FPGA属于半导体行业无法缺少的，而国内半导体正处在蓬勃的发展阶段，集成电路成为一级学科；6年3400亿的投入；各类高科技公司人才需求旺盛。
『贰』 现在大数据的发展趋势
主要有几点发展趋势：
一是流式架构的更替，最早大数据生态没有办法统一批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批的任务用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎，比如批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来Spark试图从批的角度统一流处理和批处理，近年来纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理，生态健康，近年来发展特别快。
二是大数据技术的云化，一方面是公有云业务的成熟，众多大数据技术都被搬到了云上，其运维方式和运行环境都发生了较大变化，带来计算和存储资源更加的弹性变化，另一方面，私有部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。
三是异构计算的需求，近年来在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片发展迅猛，不同芯片擅长不同的计算任务，大数据技术开始尝试根据不同任务来调用不同的芯片，提升数据处理的效率。
四是兼容智能类的应用，随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈在努力兼容AI的能力，通过一站式的能力来做数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。
『叁』 如何在云服务提供商的平台上使用Docker Machine
IBM中国研究院高级研究员陈冠诚主要从事Big Data on Cloud，大数据系统性能分析与优化方面的技术研发。负责和参与过SuperVessel超能云的大数据服务开发，Hadoop软硬件协同优化，MapRece性能分析与调优工具，高性能FPGA加速器在大数据平台上应用等项目。在Supercomputing（SC），IEEE BigData等国际顶级会议和期刊上发表过多篇大数据数据处理技术相关的论文，并拥有八项大数据领域的技术专利。曾在《程序员》杂志分享过多篇分布式计算，大数据处理技术等方面的技术文章。以下为媒体针对陈冠诚的专访：
问：首先请介绍下您自己，以及您在Spark 技术方面所做的工作。
陈冠诚：我是IBM中国研究院的高级研究员，大数据云方向的技术负责人。我们围绕Spark主要做两方面的事情：第一，在IBM研究院的SuperVessel公有云上开发和运维Spark as a Service大数据服务。第二，在OpenPOWER架构的服务器上做Spark的性能分析与优化。
问：您所在的企业是如何使用Spark 技术的？带来了哪些好处？
陈冠诚：Spark作为新一代的大数据处理引擎主要带来了两方面好处：
相比于MapRece在性能上得到了很大提升。
在一个统一的平台上将批处理、SQL、流计算、图计算、机器学习算法等多种范式集中在一起，使混合计算变得更加的容易。
问：您认为Spark 技术最适用于哪些应用场景？
陈冠诚：大规模机器学习、图计算、SQL等类型数据分析业务是非常适合使用Spark的。当然，在企业的技术选型过程中，并不是说因为Spark很火就一定要使用它。例如还有很多公司在用Impala做数据分析，一些公司在用Storm和Samaza做流计算，具体的技术选型应该根据自己的业务场景，人员技能等多方面因素来做综合考量。
问：企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？
陈冠诚：企业想要拥抱Spark技术，首先需要技术人员改变。是否有给力的Spark人才会是企业能否成功应用Spark最重要的因素。多参与Spark社区的讨论，参加Spark Meetup，给upstrEAM贡献代码都是很好的切入方式。如果个人开发者想快速上手Spark，可以考虑使用SuperVessel免费的Spark公有云服务，它能快速创建一个Spark集群供大家使用。
问：您所在的企业在应用Spark 技术时遇到了哪些问题？是如何解决的？
陈冠诚：我们在对Spark进行性能调优时遇到很多问题。例如JVM GC的性能瓶颈、序列化反序列化的开销、多进程好还是多线程好等等。在遇到这些问题的时候，最好的方法是做好Profiling，准确找到性能瓶颈，再去调整相关的参数去优化这些性能瓶颈。
另一方面，我们发现如果将Spark部署在云环境里（例如OpenStack管理的Docker Container）时，它的性能特征和在物理机上部署又会有很大的不同，目前我们还在继续这方面的工作，希望以后能有机会跟大家继续分享。
问：作为当前流行的大数据处理技术，您认为Spark 还有哪些方面需要改进？
陈冠诚：在与OpenStack这样的云操作系统的集成上，Spark还是有很多工作可以做的。例如与Docker Container更好的集成，对Swift对象存储的性能优化等等。
问：您在本次演讲中将分享哪些话题？
陈冠诚：我将分享的话题是“基于OpenStack、Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云”：
随着Spark在2014年的蓬勃发展，Spark as a Service大数据服务正成为OpenStack生态系统中的新热点。另一方面，Docker Container因为在提升云的资源利用率和生产效率方面的优势而备受瞩目。在IBM中国研究院为高校和技术爱好者打造的SuperVessel公有云中，我们使用OpenStack、Docker和Spark三项开源技术，在OpenPOWER服务器上打造了一个大数据公有云服务。本次演讲我们会向大家介绍如何一步一步使用Spark、Docker和OpenStack打造一个大数据公有云，并分享我们在开发过程中遇到的问题和经验教训。
问：哪些听众最应该了解这些话题？您所分享的主题可以帮助听众解决哪些问题？
陈冠诚：对如何构造一个大数据云感兴趣的同学应该会对这个话题感兴趣，开发SuperVessel的Spark as a Service服务过程中我们所做的技术选型、架构设计以及解决的问题应该能对大家有所帮助。（来源：CSDN）
『肆』 如何加速fpga开发
设计阶段
在这一阶段不仅要设计，而且要使用仿真工具开始调试。实践证明，正确使用仿真为找到和校正设计错误提供了一条有效的途径。但是，不应依赖仿真作为调试FPGA设计的唯一工具。
在设计阶段，还需要提前考虑调试和检验阶段，规划怎样在线快速调试FPGA，这可以定义整体调试方法，帮助识别要求的任何测试测量工具，确定选择的调试方法对电路板设计带来的影响。针对可能选用的FPGA存在的高速总线，除了考虑逻辑时序的测试和验证外，还应该充分考虑后面可能面临的信号完整性测试和分析难题。
调试和检验阶段
在调试阶段，必需找到仿真没有找到的棘手问题。怎样以省时省力的方式完成这一工作是一个挑战。
在本文的第一部分，我们将考察怎样选择正确的FPGA调试方法及怎样有效利用新方法的处理能力，这些新方法可以只使用少量的FPGA针脚查看许多内部FPGA信号。如果使用得当，您可以突破最棘手的FPGA调试问题。
FPGA调试方法
在设计阶段需要作出的关键选择是使用哪种FPGA调试方法。在理想情况下，您希望有一种方法，这种方法可以移植到所有FPGA设计中，能够洞察FPGA内部运行和系统运行过程，为确定和分析棘手的问题提供相应的处理能力。
基本在线FPGA调试方法有两种：使用嵌入式逻辑分析仪以及使用外部逻辑分析仪。选择使用哪种方法取决于项目的调试需求。
嵌入式逻辑分析仪内核
主要FPGA厂商针对器件的在线调试都提供了嵌入式逻辑分析仪内核，如Altera的SignalTap II和Xilinx的ChipScope ILA。这些知识产权模块插入FPGA设计中，同时提供触发功能和存储功能。它们使用FPGA逻辑资源实现触发电路，使用FPGA存储模块实现存储功能。它们使用JTAG配置内核操作，并用来把捕获的数据传送到PC上进行查看。
由于嵌入式逻辑分析仪使用内部FPGA资源，因此其通常用于大型FPGA，这些大型FPGA可以更好地消化插入内核带来的开销。一般来说，用户希望内核占用的FPGA逻辑资源不超过可用资源的5%。
与任何调试方法一样，还要知道这种方法存在的部分矛盾。
针脚与内部资源
嵌入逻辑分析仪内核不使用额外的测试针脚，因为它通过现有的JTAG针脚访问内核。这意味着即使设计受到FPGA针脚限制，您仍可以使用这种方法。矛盾在于，它使用的内部FPGA逻辑资源和存储模块可以用来实现设计。此外，由于使用片内内存存储捕获的数据，因此内存深度一般相对较浅。
探测与运行模式
嵌入式逻辑分析仪核心的探测非常简单。它使用现有的JTAG针脚，因此不必担心怎样把外部逻辑分析仪连接到系统上。矛盾在于，尽管嵌入式逻辑分析仪可以查看FPGA操作，但没有一种方式把这些信息与电路板级或系统级信息时间关联起来。而把FPGA内部的信号与FPGA外部的信号关联起来对解决最棘手的调试挑战至关重要。在分析方法上，嵌入式逻辑分析仪只能进行状态分析。
成本与灵活性
大多数FP
GA厂商提供了嵌入式逻辑分析仪内核，而其价格要低于全功能外部逻辑分析仪。虽然用户希望更多的功能，但嵌入式逻辑分析仪内核的功能无论从通用性，分析方式，触发能力，还是从存储和分析能力都弱于全功能外部逻辑分析仪，而用户通常需要这些功能，来捕获和分析棘手的调试挑战。例如，嵌入式逻辑分析仪只能在状态模式下操作，它们捕获与FPGA设计中已有的指定时钟同步的数据，因此不能提供精确的信号定时关系。
外部逻辑分析仪
由于嵌入式逻辑分析仪方法存在的部分限制，许多FPGA设计人员已经采用外部逻辑分析仪方法，来利用FPGA的灵活性和外部逻辑分析仪的处理能力，如泰克TLA系列逻辑分析仪。
在这种方法中，感兴趣的内部信号路由到FPGA没有使用的针脚上，然后连接到逻辑分析仪上。这种方法提供了非常深的内存，适合调试那种出现故障和实际导致该故障的原因在时间上相距很远的问题；对于需要采集大量数据进行后期分析的设计人员也非常必要。另外它还可以把内部FPGA信号与电路系统中的其它活动时间关联起来。
与嵌入式逻辑分析仪方法一样，也需要考虑许多矛盾。
针脚与内部资源
外部逻辑分析仪方法采用非常少的逻辑资源，不使用FPGA内存资源。它释放了这些资源，来实现所需功能。现在的矛盾在于，必需增加专用于调试的针脚数量，而很明显，设计要使用这些针脚。
探测与工作模式
外部逻辑分析仪探测要比嵌入式逻辑分析仪方法要求的探测复杂一些。必需确定怎样使用逻辑分析仪探头探测FPGA内部信号，而不能使用电路板上已有的JTAG连接器。最简便的方式是在电路板中增加一个测试连接器，这可以简便地把FPGA信号与系统中的其它信号关联起来。
『伍』 fpga加速卡干嘛用的
FPGA（Field Programmable Gate Array）可编程门阵列。
简单的说就是将固定的数据处理程序硬件化，把CPU从大量的数据处理中解放出来。
就跟显卡一样，显卡只是将3D的运算和图形加速功能硬件化了。
FPGA加速卡可根据需要进行编程满足各种需求，比如高速网络处理，大数据计算，数据分析，人工智能，网络安全，动画转码等等。。