万物智能强大的连接能力将会把现有无数多个独立的碎片化系统设备连接起来，比特增长的指数现在出现井喷预期。受到数据大规模回流需求驱动，数据中心市场将迎来快速增长机会。

　　事实上，数据中心应用商机蓬勃。包含云端应用、大数据、智慧交通、智慧城市，车联网、智慧工厂等领域都可透过物联网的布建，达到降低能耗/营运成本、提升操作效率等目标，因此业界正兴起一波建立低功耗数据中心应用模式的风潮；而为了加速推动数据中心的建立，以软件定义的硬件设计平台正挟着低功耗、开放式、易于编程的优势快速崛起。

众所周知，赛灵思在可编程逻辑领域占有领导性地位，此次为了强化数据中心竞争实力，进一步地推出了为数据中心带来最佳单位功耗性能的针对OpenCL、C和 C++的软件开发环境SDAccel，可有效解决CPU和GPU解决方案较高功耗和性能难以满足需求等限制，进一步满足未来数据中心易于编程、低功耗、高吞吐量和低时延等诸多应用需求。

微处理器厂商竭尽全力地缩减特征尺寸，包括利用新型FinFET工艺，并在CPU中添加特殊的节电状态，但这些仍不足以解决数据中心因集成日趋密集的服务器而造成的功耗危机。实际上负责处理标准因特网流量的大型数据中心一直在努力使功耗预算与电力公司的供电能力保持一致。当增加高分辨率视频、图像识别、深度包检测以及并行算法处理等特殊要求时，就很难让带有标准CPU或GPU的PCI Express开发板将功耗预算保持在25 瓦以内。

　　中国最大的搜索引擎提供商百度现已转用深度神经网络（DNN）处理技术来解决语音识别、图像搜索以及自然语言处理中存在的各种问题。公司迅速决策到当在线预测使用神经反向传播算法时，FPGA解决方案远比CPU和GPU更容易进行扩展。百度开发的400Gflop软件定义加速器，其所用的赛灵思Kintex®-7 480t-2l PCI Express FPGA开发板可以插入到任何类型的1U或2U服务器中。在不同工作负载下，百度发现Kintex 7 FPGA开发板的性能均比GPU高出4倍，比CPU则高出9倍，同时在实际生产系统中功耗仅为10-20W。

大型数据中心需要令人信服的FPGA实用功能， 微软的案例就是一个有力的证明。在2014年年初，微软启动了一项计划——使用FPGA加速Bing搜索排名。微软公司服务器工程副总裁Kushadra Vaid最近在Linley处理器大会上的一次主题演讲中展示了使用1632台带PCIe FPGA加速卡的服务器试生产结果。相对于未加速的服务器，微软实现方案的吞吐量提高了2倍，而时延和成本分别降低了29%和30%。尽管Vaid展示了ASIC可以提供极高的效率，但他表示他们根本无法赶上快速变化的需求。一直阻碍FPGA在这些数据中心应用中更广泛使用的原因就是缺乏一款高效优化的编译器和相关开发环境，以满足数十年在面向通用CPU和GPU架构的编译器上工作的需求。