众所周知，问世于上个世纪60年代的摩尔定律在今天遇上了前所未有的挑战，靠提高芯片频率以及构建更加多晶体管来提高性能的可玩性更加大，这就使得人们开始引进异构计算来符合AI等低计算出来密度的市场需求，GPU、FPGA这几年市场行业也大大看涨。随着AI和大数据的爆炸性发展以及摩尔定律的上升，芯片设计的周期早已无法跟上创意的脚步。
无论GPU还是FPGA都步入了最差的发展时机。作为FPGA的发明者，赛灵思的业务也随着AI的蓬勃发展而转入较慢茁壮状态，同时其创意速度也大大减缓。产业转型：赛灵思的数据优先布局数据中心是赛灵思的第一战略，将冲刺数据中心业务，在各种高性能应用于中，研发和拓展赛灵思生态系统和赛灵思自适应计算出来平台。
新的CEOVictorPeng上台之后，趁此机会明确提出“以数据中心以定、加快主流市场快速增长、推展自适应计算出来”三大发展目标，后又发售自适应计算出来加快平台ACAP，打算逐步从一家FPGA芯片生产研发公司转型为一家平台公司。只不过很早以前，赛灵思就开始早已寻求转型了。赛灵思正在继续加强Xilinx平台和Alveo合作伙伴生态系统，目前Versal产品组合数量完全翻了一番，有了多达20家企业伙伴，他们涵括数据分析、金融计算出来和视频流加快等多种应用于。赛灵思利用SDAccel研发环境培训的开发人员总计多达3，000个，生态系统中也减少了500多个独立国家软件供应商。
在数据中心、测试、测量和建模（TME）方面，收益构建了两位数的快速增长。同时合作伙伴大大减少，目前将与赛灵思ISV合作的伙伴总计减少到500多个。
赛灵思也将之后通过其企业风险计划维持赛灵思平台和Alveo合作伙伴关系。通过在多个领域（还包括数据分析，金融计算出来和视频流加快）投资解决问题关键应用于问题。通过此次收购案，赛灵思需要将其业界领先的FPGA、MPSoC和ACAP解决方案与Solarflare的超低时延网络接口卡（NIC，网卡）技术以及Onload应用于加快软件结合，从而构建全新的融合SmartNIC解决方案，加快赛灵思的“数据中心优先”战略及向平台公司转型之路。数据思维：并购solarflare的战略价值4月25日，赛灵思宣告已就并购坐落于加利福尼亚州欧文的私营企业Solarflare通信公司达成协议最后协议。
Solarflare是一家全球领先的高性能、较低时延网络解决方案提供商，其客户跨越金融科技到云计算。通过此次收购案，赛灵思需要将其业界领先的FPGA、MPSoC和ACAP解决方案与Solarflare的超低时延网络接口卡技术以及Onload应用于加快软件结合，从而构建全新的融合SmartNIC解决方案，加快赛灵思的“数据中心优先”战略及向平台公司转型之路。自赛灵思沦为战略投资方以来，Solarflare团队与赛灵思就早已在新一代联网技术和业务协作方面积极开展了密切的合作。通过并购对两方各自技术展开统合，将使得此次并购无论是对Solarflare的客户、员工、投资方甚至是更加广大的数据中心行业来说，都是理想且扎实的一步。
Solarflare在高速以太网、应用于加快和NVMe－over－fabrics等许多关键领域居住于领先地位，而这些都是建构新一代企业和云的SmartNIC技术的最重要组成部分。并购Solarflare不仅能为赛灵思带给市场领先的技术，同时还能进账在网络硬件、软件、固件和驱动程序方面不具备专业技术的出众工程人才。利用此项并购，赛灵思要更进一步不断扩大自己在数据中心和云计算领域的竞争力和占有率。
赛灵思将把赛灵思业界领先的FPGA，MPSoC和将要发售的ACAP解决方案，和Solarflare的高速NIC技术和Onload应用于加快软件结合，创立一个功能强大的SmartNIC平台。Solarflare的软件和网络专业知识是赛灵思的较好补足，而赛灵思在芯片、IP和开发工具领导地位，又能让Solarflare的专长获得提高。数据对决：同级别原厂的较量近年来，英特尔仍然大力的谋求业务转型，即从一家以个人计算机和CPU居多的企业，改向以数据为中心并环绕其发展全栈式解决方案的公司。为了构建这一目标，这几年英特尔先后并购了FPGA大厂Altera，自动驾驶大厂Mobileye，人工智能芯片初创公司Nervana、机器视觉公司Movidus等众多公司拓展其产品线，并同时招募了两位芯片设计大神JimKeller和RajaKoduri分别兼任半导体工程总负责人和芯片总架构师，负责管理统率英特尔各类芯片（尤其是高端数据中心芯片）的整体架构和路线图规划。
无论在云中还是在边缘，英特尔FPGA以较低延后和低能效的方式构建动态人工智能，需要将计算出来批处理包至较小的处置元件中。例如，使用FPGA的人工智能需要构建极高的陡然亲率，可以运营ResNet－50。一款行业标准深度神经网络，拒绝近80亿次计算出来，而需要批处理。这可以在FPGA中构建，因为逻辑、DSP、嵌入式内存等可编程硬件反对精彩撰写任何所需的逻辑功能，并针对其面积、性能或功率展开优化。
由于该结构在硬件中实行，可以自定义与继续执行并行处理，性能未来将会比传统软件或GPU设计方法高达数个数量级。
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