FPGA与CPU架构相比它的特点是什么
（文章来源：ofweek）
你还没听过fpga？那你一定是好久没有更新自己在企业级it领域的知识了。今天笔者就和大家聊聊何为fpga？fpga主要应用场景是什么？有人说fpga是替代传统cpu和gpu的未来，你信吗？
fpga全称现场可编程门阵列（field－programmable gate array），最初作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的，具有一定的可编程性，可同时进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时有更加明显的效率。
实际上，英特尔、紫光、浪潮等企业均已开始布局fpga。早在sc2015大会上，浪潮就联合altera，以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞，共同发布了一套面向深度学习、基于altera arria 10 fpga平台。
当然，最著名的应该就属英特尔豪掷167亿美元，收购altera，这也是英特尔公司历史上最大规模的一笔收购。而英特尔收购altera主要为的就是fpga。而根据后来英特尔在idf展会中展出的集成了fpga芯片的至强e5 2600 v4处理器来看，167亿美元收购可谓物有所值：至强处理器在fpga芯片的帮助下每瓦性能提升了70%。
紫光是另一家希望通过收购手段直接接触fpga最新科技的公司，继寻求并购美光失利、收购硬盘大厂威腾（wd）破局后，紫光或将收购美国莱迪思半导体（lattice semiconductor）股份，为抢进fpga市场做布局。
从应用场景角度分析，我们可以看到随着谷歌的阿尔法狗打败了人类围棋冠军后，深度学习已经从神坛走下来，越来越多的人开始认识到深度学习可能会改变未来的生活，成为未来科技发展的方向；而fpga设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，fpga正是助力深度学习的一大技术。
但是，如果说fpga是继任传统cpu与gpu的未来，就有些夸大其词。且不论cpu与gpu技术已经成熟，拥有完善的生态链，cpu与fpga的结构也有所不同。cpu中拥有控制取指、译码等流程，处理可信具备处理各式各样千奇百怪的指令要求的能力。
相比之下fpga就不能向cpu一样灵活的处理各种没有见过的指令，只能根据一个固定的模式来处理输入的数据然后输出，这也是为什么fpga经常被看作一种行家专属的架构。不同于cpu的是，fpga和gpu内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。在进行神经网络运算的时候，两者的速度会比cpu快很多。但是gpu由于架构固定硬件原生支持的指令固定了，而fpga则是可编程的。
我们可以看到，fpga的应用领域主要是深度学习和神经网络算法，而传统的cpu更关注的是“通用”，gpu虽然更注重计算速度，但是其指令仍然是固定的。而fpga的出现之所以风靡全球，就是因为其可编程性，这让fpga在深度学习领域拥有了得天独厚的优势。这样也就不奇怪谷歌为了发展深度学习，自己研发了名为tpu的自有芯片。正如谷歌数据中心负责人霍尔泽所言：谷歌研发自有芯片是为了解决哪些省为解决的问题。
吉利汽车安全技术全攻略
一加3T和酷派S1哪个最好
倍压整流电路图
WT2003HX语音芯片IC应用于红外遥控玩具的方案
如何为视觉系统选择正确的数据接口？
FPGA与CPU架构相比它的特点是什么
万座电站催生海量需求 电力巡检机器人生逢其时
模块化膜式燃气表的原理及设计
工程师人生：33岁大叔靠营销自己走上工程师之路
如何维持风阀驱动器的优良运行状态
5G开启一种全新的教学模式将给教育领域带来颠覆式的变革
DC偏置电源对运算放大器参数性能的影响
Smartbi入选中国数据智能/数字平台生态图谱
2019Q1软包动力电池装机总电量TOP10企业
互联网存款产品彻底被终结
一种数字式频率合成环路的设计与应用
物联网驱动供应链的优势是什么？
DS3150 业内首款单端口T3/E3 LIU，集成了抖动衰
泰克示波器的旋钮类型及其作用
揭秘SKI全球锂电战略布局
你还没听过fpga？那你一定是好久没有更新自己在企业级it领域的知识了。今天笔者就和大家聊聊何为fpga？fpga主要应用场景是什么？有人说fpga是替代传统cpu和gpu的未来，你信吗？
fpga全称现场可编程门阵列（field－programmable gate array），最初作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的，具有一定的可编程性，可同时进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时有更加明显的效率。
实际上，英特尔、紫光、浪潮等企业均已开始布局fpga。早在sc2015大会上，浪潮就联合altera，以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞，共同发布了一套面向深度学习、基于altera arria 10 fpga平台。
当然，最著名的应该就属英特尔豪掷167亿美元，收购altera，这也是英特尔公司历史上最大规模的一笔收购。而英特尔收购altera主要为的就是fpga。而根据后来英特尔在idf展会中展出的集成了fpga芯片的至强e5 2600 v4处理器来看，167亿美元收购可谓物有所值：至强处理器在fpga芯片的帮助下每瓦性能提升了70%。
紫光是另一家希望通过收购手段直接接触fpga最新科技的公司，继寻求并购美光失利、收购硬盘大厂威腾（wd）破局后，紫光或将收购美国莱迪思半导体（lattice semiconductor）股份，为抢进fpga市场做布局。
从应用场景角度分析，我们可以看到随着谷歌的阿尔法狗打败了人类围棋冠军后，深度学习已经从神坛走下来，越来越多的人开始认识到深度学习可能会改变未来的生活，成为未来科技发展的方向；而fpga设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，fpga正是助力深度学习的一大技术。
但是，如果说fpga是继任传统cpu与gpu的未来，就有些夸大其词。且不论cpu与gpu技术已经成熟，拥有完善的生态链，cpu与fpga的结构也有所不同。cpu中拥有控制取指、译码等流程，处理可信具备处理各式各样千奇百怪的指令要求的能力。
相比之下fpga就不能向cpu一样灵活的处理各种没有见过的指令，只能根据一个固定的模式来处理输入的数据然后输出，这也是为什么fpga经常被看作一种行家专属的架构。不同于cpu的是，fpga和gpu内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。在进行神经网络运算的时候，两者的速度会比cpu快很多。但是gpu由于架构固定硬件原生支持的指令固定了，而fpga则是可编程的。
我们可以看到，fpga的应用领域主要是深度学习和神经网络算法，而传统的cpu更关注的是“通用”，gpu虽然更注重计算速度，但是其指令仍然是固定的。而fpga的出现之所以风靡全球，就是因为其可编程性，这让fpga在深度学习领域拥有了得天独厚的优势。这样也就不奇怪谷歌为了发展深度学习，自己研发了名为tpu的自有芯片。正如谷歌数据中心负责人霍尔泽所言：谷歌研发自有芯片是为了解决哪些省为解决的问题。
吉利汽车安全技术全攻略
一加3T和酷派S1哪个最好
倍压整流电路图
WT2003HX语音芯片IC应用于红外遥控玩具的方案
如何为视觉系统选择正确的数据接口？
FPGA与CPU架构相比它的特点是什么
万座电站催生海量需求 电力巡检机器人生逢其时
模块化膜式燃气表的原理及设计
工程师人生：33岁大叔靠营销自己走上工程师之路
如何维持风阀驱动器的优良运行状态
5G开启一种全新的教学模式将给教育领域带来颠覆式的变革
DC偏置电源对运算放大器参数性能的影响
Smartbi入选中国数据智能/数字平台生态图谱
2019Q1软包动力电池装机总电量TOP10企业
互联网存款产品彻底被终结
一种数字式频率合成环路的设计与应用
物联网驱动供应链的优势是什么？
DS3150 业内首款单端口T3/E3 LIU，集成了抖动衰
泰克示波器的旋钮类型及其作用
揭秘SKI全球锂电战略布局