本文中，小編將對FPGA予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內容哦。

一、什么是FPGA

FPGA設計不是簡單的芯片研究，主要是利用 FPGA 的模式進行其他行業(yè)產品的設計。 與 ASIC 不同，F(xiàn)PGA在通信行業(yè)的應用比較廣泛。通過對全球FPGA產品市場以及相關供應商的分析，結合當前我國的實際情況以及國內領先的FPGA產品可以發(fā)現(xiàn)相關技術在未來的發(fā)展方向，對我國科技水平的全面提高具有非常重要的推動作用。 [2]

與傳統(tǒng)模式的芯片設計進行對比，F(xiàn)PGA 芯片并非單純局限于研究以及設計芯片，而是針對較多領域產品都能借助特定芯片模型予以優(yōu)化設計。從芯片器件的角度講，F(xiàn)PGA 本身構成 了半定制電路中的典型集成電路，其中含有數(shù)字管理模塊、內嵌式單元、輸出單元以及輸入單元等。在此基礎上，關于FPGA芯片有必要全面著眼于綜合性的芯片優(yōu)化設計，通過改進當前的芯片設計來增設全新的芯片功能，據(jù)此實現(xiàn)了芯片整體構造的簡化與性能提升。

二、從FPGA優(yōu)缺點看FPGA能否取代GPU和CPU

1、延遲

FPGA 的主要優(yōu)勢之一是延遲小。 具體來說，即使是非常好的 CPU 延遲也最多為 50 微秒，而 FPGA 可以達到 1 微秒。 在延遲方面，數(shù)字與 CPU 和 GPU 不同。 FPGA 延遲低的原因是，它獨立于通用操作系統(tǒng)，并且無需通過通用總線(如 USB 或 PCI-Express)進行通信。

由于其低延遲功能，F(xiàn)PGA 用于需要極小延遲的情況，例如噴氣式戰(zhàn)斗機的自動駕駛和高頻算法交易。

2、連接

CPU 和 GPU 通過標準化總線(如 USB 和 PCI-Express)連接到數(shù)據(jù)源，并將數(shù)據(jù)傳遞到應用程序，同時依賴于操作系統(tǒng)。 與此相對，F(xiàn)PGA可以直接連接到網(wǎng)絡接口和傳感器等數(shù)據(jù)源。這不僅減少了延遲，而且具有增加帶寬的優(yōu)點。

對于需要捕獲和處理大量數(shù)據(jù)的場景，高帶寬 FPGA 非常有用。 例如，射電天文學使用FPGA來簡化數(shù)據(jù)管理，以處理傳感器產生的大量數(shù)據(jù)。

3、工程成本

與基于指令的體系結構 CPU 和 GPU 相比，F(xiàn)PGA 的主要缺點是“編程和配置要困難得多”。 直到現(xiàn)在，F(xiàn)PGA 都是用 VHDL 和 Verilog 等硬件描述語言(HDL)編寫的。對于使用 Java、C 和 Python 等編程語言進行編程，使用 HDL 進行編程所需的工程成本是巨大的。

近年來，通過使用OpenCL和C++等標準編程語言對FPGA進行編程，雖然出現(xiàn)了可以進行高抽象化的高電平Synthesis(HLS)，但與基于命令的系統(tǒng)編程相比難度還是很高的。

另外，F(xiàn)PGA的編譯時間長度也是一個很大的缺點。例如，使用Intel OpenCL編譯器時，編譯一般的FPGA程序需要4-12小時。為了優(yōu)化性能，需要夜間編譯。

4、能源效率

與 CPU 和GPU 相比，節(jié)能 FPGA 在邏輯和固定精度方面具有更好的能效。 因此，F(xiàn)PGA 在加密貨幣挖掘方面優(yōu)于 CPU 和 GPU。 ASIC 優(yōu)于 FPGA，但 ASIC 的缺點是初始投資在設計階段很大。

除了在計算中實現(xiàn)高能效外，F(xiàn)PGA 還具有“無需啟動和運行主機”的高效率。

在使用高性能計算(如深度學習)的情況下，現(xiàn)階段嚴重依賴具有出色浮點計算性能的 GPU。 FPGA 在浮點運算中效率相當?shù)停驗楦↑c單元必須從邏輯塊組裝，并且需要大量的資源。

然而，新的FPGA如Arria 10和Stratix 10，在能效方面有了相當大的改進，因為浮點單元內置于FPGA結構上。 具體比較的話，最尖端GPU的Tesla V100以250W的功率理論上是15TFLOPS，而采用Starix10的最尖端FPGA的Nallatech520C，以225W的功率實現(xiàn)9.2TFLOPS。雖然GPU的能效仍然很高，但考慮到Tesla V100是以12nm工藝制造的，而Stratix10是以14nm工藝制造的，其差距會進一步縮小。戴爾佩羅格表示，在不久的將來，F(xiàn)PGA可能會在浮點運算中的能效競爭中超過GPU。

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