番茄网华为FX系列FPGA加速卡提供极致性能，PCIe 3.0 x 16互联通道，2*100GE网络通道，采用Xilinx Ultrascale+ 16nm VU9P芯片，最大外挂128GB内存，为人工智能、基因测序、视频编码、图片处理、数据压缩、网络处理等业务需求进行优化设计，具有高性能计算能力和大带宽数据连接。适用于多种类型的硬件加速业务，用最高能效比加速数据中心。
FPGA加速卡应用在：
视频处理
图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的服务器难以满足性能需求，FPGA服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。
降低H.265编码部署成本40%
H.265较H.264编码压缩率提升30%~50%
高清直播CDN支出降低30%~50%
图片转码
图片内容随着大数据、物联网、移动互联、云计算等技术的蓬勃发展在持续增长，缩略图、像素处理、图片分析等过程占用大量的服务器资源，需要硬件加速技术解决CPU计算能力的性能瓶颈。FPGA服务器具有高效并行计算能力，具有高吞吐、低时延的优点，可以很好解决CPU处理并发度低、图片处理耗时长、计算资源消耗大等问题，满足图片业务性能的需求。
TCO降低7倍
性能提升15倍
时延降低3倍
基因组学研究
通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析，可实现精准医疗；同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理，该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。
性能提升6倍，CAPEX下降40%
部署空间下降80%，功耗降低70%
金融分析
金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于定价树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA服务器通过可编程的硬件加速技术，可以针对各种场景提供最优硬件加速解决方案，部分场景可以提供相比纯软件百倍的性能改善。
高性能：提升计算性能和分析准确性
低时延：定制硬件电路，提供超低时延
深度学习
机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。
吞吐率提升1.5倍
时延降低一倍
