我们生活在一个快速连接的世界中——全球有超过60亿台移动计算设备相互连接，并且每天都持续增加约100万台移动计算设备。预计到2020年，全球移动计算设备总数将达到300亿台。随着物联网(IoT)以及万联网(IoE)的发展，海量大数据的存储、传输、处理、挖掘技术出现了极大的挑战。从处理响应速度来看，计算的处理响应速度从文字时代的秒级，到多媒体时代的百毫秒级、视频时代的十毫秒级，会迅速推进到5G时代的1毫秒级。对海量数据在1毫秒内完成处理，将是未来数十年摆在电子信息系统设计工程师面前的巨大难题。

随着摩尔定律走向深纳米时代，在20nm以下的工艺节点，每个节点的性价比提高幅度会比上一代逐渐减少，而前期的一次性工程费用(NRE)投入巨大，服务客户数量稀少，使得专用集成电路(ASIC)及专用标准集成电路(ASSP)在商业模式上步入绝境，赢利的公司数量锐减直至消亡，尚能存活的将是可编程器件。

面对海量的计算任务，多核并行曾是解决方案之一，但受制于算法可并行部分的局限，更多的核并不能带来更高的效率，加速效能也逐渐走到了尽头。此外，受单颗芯片发热量密度限制，即使芯片上集成的晶体管越来越多，但可同时运行的晶体管数目却趋于恒定，多余的晶体管将沦为暗硅 (Dark Silicon)。因此，设计者不得不将目光转向冯·诺依曼架构之外的计算构架，例如领域定制化计算(Domain Specific Computing)，它可在保持灵活性的同时，发挥每一个晶体管的计算能力，当然这也离不开可编程器件技术的长足发展。

在系统级别，大数据与软件定义一切，虚拟化一切的趋势，使得系统构架工程师不得不寻求更灵活、更智慧、更快速、更绿色的解决方案。而这些解决方案的核心往往与软件、硬件及I/O均可编程的芯片——赛灵思公司的All Programmable芯片相关。

在教育领域，除了需要培养能够应对未来数十年技术挑战的电子信息系统工程师之外，教学本身也充满了变革和机遇。随着大型开放式网络课程(MOOC)的兴起，在统一平台下通过互联网，以翻转课堂的方式，打破业界与教育界的壁垒，完成软件与硬件、理论与实验、年级与院系的贯通，将是很多电子信息类学科教育工作者的更高追求。

赛灵思大学计划将不遗余力地帮助教育工作者应对这些变革，与清华出版社合作将All Programmable可编程技术系统地引入到新型知识传播体系中去，培养能够应对下一代电子系统设计挑战的工程师，为实现将"中国制造"变成"中国智造"的梦想，提供充足的智力和人才保障。

谢凯年

Xilinx大学计划大中华区经理