常多来自国内外的各种订单，赚的盆满钵满，何婷波自然是非常重视和瑞康的关系，非常期待后续继续合作。

　　两人说说笑笑的走进了海思的总部中心，坐着电梯上了五楼，直奔一间谈话室。

　　进入谈话室后，场面气氛立马一变，陈长安和何婷波两人领着各自的下属，分坐左右，形成了泾渭分明的两排队伍。

　　此时，两家公司不再嬉笑交流了，而是进入了严肃的谈判模式。

　　之前的融洽合作，从此刻起，就已经成为过去式了，现在的谈判将会决定接下来两家公司是否还会继续融洽合作。

　　当双方人员都落座之后，关寇代表陈长安，表达了瑞康此次前来海思想要达成的诉求。

　　“何总，我们瑞康想和海思共同研发一款真正国产的fpga芯片。”

　　以为双方会先进行一番简单的寒暄才进入正题的何婷波没想到，这才刚坐下，瑞康就直接抛出了这么一个重磅炸弹！

　　fpga芯片，全名叫做现场可编程门阵列，是一种比较新潮的芯片设计技术。

　　自赛灵思在1984年创造出fpga以来，这种可编程逻辑器件凭借性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地。

　　在过去几年间，fpga也有极高的增长率。

　　而进入了最近两年，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的fpga的关注度更是到达了前所未有的高度。

　　fpga目前普遍的运用在数据中心的服务器、交换器、存储层的各个角落，这种芯片非常适合进行大数据的计算以及解析，这种芯片非常擅长对数据流进行快速处理。

　　不过可惜的是，目前fpga芯片主要的供应商是英特尔和赛灵思这两家芯片行业的巨头。

　　在国内，fpga芯片的发展非常落后于国际一流水平，甚至差距非常的大，比cpu芯片的差距还要大。

　　而之所以瑞康要头铁进入这一个行业，是因为如果要做人工智能，那么fpga芯片将会是最适合搭载人工智能的芯片。

　　众所周知，想要创造一个成熟的人工智能，至少需要具备深度学习算法、模型，并构建一个深度神经网络。

　　而想要做到这两点，必须需要足够多的数据去训练这个网络，只有加入更多的数据，才会让深度神经网络变的更大、更好。

　　而fpga芯片无疑是可以作为针对ai、机器学习、特别是深度学习的定制化硬件芯片。

　　fpga可以帮助开发人员直接在处理硬件中设计加速器功能，以缩短延迟，提高吞吐量和改善功效。

　　fpga灵活、高效的架构可提升人工智能工作负载的性能，包括机器学习和深度学习，并可增强其他广泛工作负载的性能，如网络、存储、数据分析和高性能计算等。

　　总结起来就是一句话，想要搞人工智能，比起cpu、gpu、c、dvb、iptv等等各种芯片，cpu+fpga的方案，是唯一的最优解。

　　问题是，目前国内在fpga领域几乎是一片空白，所有的fpga芯片基本上都是出自于英特尔和赛灵思。

　　甚至fpga技术本身，都还处于一个刚起步的高速发展阶段，目前所有的芯片技术中，只有fpga还没有打破摩尔定律，可以做到每隔18个月性能提升一倍的恐怖水平。

　　海思不是没想过尝试着自研fpga，但是这项技术的门槛着实不低，需要的芯片技术非常的多，至少对海思半导体来说，目前想要研发fpga，十分的困难。

　　但是瑞康既然抛出这么一个话题，至少说明瑞康应该有一套可行的研发方案，不可能有的放矢。

　　何婷波一脸凝重的看向了关寇，内心十分纠结。

　　到底这是个啥情况？

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