FPGA解决芯片业的难点，加速量产

而在深度学习中，深鉴为何选择FPGA架构呢？

众所周知，研制一个处理器级别的芯片，核心架构至少也要3-4年，而要量产的话，还要再经过一年半到两年，这对创业公司来说，是一场漫长的消耗战。并且，芯片的一次性研发投入很高。一个 28 纳米的芯片，纯技术性的研发投入可能就高达400 多万美金。

尽管人工智能这个赛道十分吸金，但初创企业依然承受不起这个成本。并且研制芯片，还需要面临全行业都遇到的挑战：如何去定义芯片？如较为成熟的芯片 X86 的 CPU，蓝牙芯片、wifi 芯片的芯片功能和协议已经固定了下来，只需要再做芯片优化就可以了。但要重新打造芯片，就要重新进行定义。

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