FPGA与CPU架构相比它的特点是什么

  ？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

  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，可一起进行数据并行和任务并行计算，在处理特定应用时有越来越明显的效率。

  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%。

  紫光是另一家希望能够通过收购手段非间接接触FPGA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LatticeSemiconductor）股份，为抢进FPGA市场做布局。

  从应用场景角度分析，我们大家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。

  我们能够正常的看到，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，主要是因为其可编程性，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未解决哪些省为解决的问题。

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