引言：這是FPGA最好的時代，也是芯片技術最好的時代。我們相信，芯片作為人類文明史上最重要的成就之一，會繼續推動更多的社會進步與技術創新。FPGA作為一種重要的芯片類別，將會在人工智能、大數據、云計算等多個領域不斷煥發新生。而FPGA蘊含的技術思想，也將持續啟發一代代智慧的研究者不斷創新！

什么是FPGA？

FPGA叫“現場可編程邏輯陣列”，它本質是一種可編程的芯片。人們可以把硬件設計重復少些在他的可編程存儲器里，從而使FPGA芯片可以執行不同的硬件設計和功能。另外，你也可以使用現場動態的改變它上面運行的功能，這就是為什么它們被稱作現場可編程的原因。事實上，你可以每隔幾秒就改變一次FPGA芯片上運行的硬件設計，因此這種芯片非常靈活。

處理器圍繞一個CPU構建，一個CPU一次執行一個操作。此外，處理器通過以順序方式執行指令來完成其任務，這意味著處理器的操作本質上受到限制：所需的功能必須適應可用的指令，并且在大多數情況下，不可能同時完成多個處理任務。指令集的設計非常通用，現在可以在極高的頻率下執行指令。然而，這些特性并沒有消除基于軟件的數字設計方法的缺點。

替代方案是基于硬件的方法。如果每個新設計都可以圍繞實現系統所需的確切功能的數字IC構建，那將是非常方便的：無需編寫軟件，無指令集限制，無處理延遲，只需一個具有輸入引腳的IC ，輸出引腳和數字電路精確地對應于必要的操作。

FPGA 通過什么實現可編程？

CLB（可配置邏輯模塊），構成了FPGA可編程邏輯功能的核心。CLB需要彼此互聯并與外部電路交互，出于這些目的，FPGA使用可編程互連和輸入/輸出（I / O）塊矩陣。FPGA的“程序”存儲在SRAM單元中，這些單元影響CLB的功能并控制建立連接路徑的開關。通過硬件描述語言（HDL）最常見的兩種VHDL和Verilog，去告訴硬件怎么做。

• 優點

• 可編程

• 靈活

• 低功耗

• 成本低

FPGA和CPU，GPU三者之間的區別？

CPU的工作方式基于一系列的計算機指令（指令集），CPU從內存中取一小部分數據放到寄存器或緩存中，使用一系列指令對這些數據進行操作，操作我牛逼后，將數據寫回內存，提取另一小部分數據，再用指令進行操作，周而復始。”時域計算“，但有一個弊端就是在高速網絡中當需要指令控制執行的數據集太大時，CPU不僅要處理復雜的指令，還要處理數據，根本忙不過來。

GPU、被稱作是”單指令多數據流（SIMD）“的并行處理，實際上就是，在GPU中有著一堆相同的計算核心，可以處理類似但并不是完全相同的數據集，因此，可以使用一條指令，就讓這些計算核心執行相同的操作，并且平行的處理所有數據。

FPGA、它實際上是CPU計算模型的轉置。與其將數據鎖定在架構上，然后使用指令流對其處理，FPGA將“指令”鎖定在架構上，然后在上面運行數據流。，實際上就是將某種計算架構用硬件電路實現出來，然后持續的將數據流輸入系統，并完成計算。可編程，可配置，就是修改控制數據流向的邏輯。

通俗理解

ASIC(定制化芯片): 比如商場里線程的玩具模型，小汽車、城堡等，這些買來就可以玩，是廠家給你做好的。喜歡什么就買什么，買了四個輪子的小汽車，發現四個輪子不好玩，其實想要三輪車，這就沒辦法，你只能再去掏錢買。

CPU或者ARM：買了一臺游戲機，玩什么游戲另外插卡。沒有游戲卡，就是廢鐵。

FPGA：相當于樂高積木，買來的是以大堆零件（FPGA里的IOB、SLICE、blockram等），車輪、屋頂這些零件集成度很高（相當于FPGA里的DCM、DSP等）；玩家根據圖紙，可以搭出多種樣式的模型。可以根據喜好想做成什么做成什么。

人工智能的發展

當前，人工智能有了很大的發展，而這很大程度上歸功于深度學習技術的發展。人們逐漸認識到，當你有了深度學習算法、模型，并構建了深度神經網絡時，需要足夠多的數據去訓練這個網絡。只有加入更多的數據，才會讓深度神經網絡變的更大、更好。通過使用深度學習，我們在很多傳統的AI領域取得了長足的進展，比如機器翻譯、語音識別、計算機視覺等等。同時，深度學習也可以逐步替換這些領域發展多年的專用算法。

評價AI的幾個維度：時延 處理速度 成本

5G 與 FPGA 有什么關聯？

5G時代用的頻率很可能從4G時代的1.8G提升至3.5G，這意味著其頻率穿透性會變差，衰減也會更快，基站覆蓋范圍要遠小于3G、4G基站。有數據顯示，一個3G基站可以覆蓋的區域可能需要4-5個5G基站覆蓋。高通曾在舊金山做過實驗，0.1個平方公里的區域，需要部署174個2.8G頻段的小基站，然后才能達到5G的服務標準。這意味著需要運營商需要購買數倍的基站。

5G 網絡的典型特點包括高速度、泛在網、低功耗、低延時，以及更高的可擴展性、智能性和異構性。為滿足這些新的要求，5G 網絡必須采用許多新的技術，比如海量 MI-MO、云 RAN、新的基帶和 RF 架構 等，而這些新的技術存在不確定性和較長的優化和迭代過程，而且市場上短期內沒有形成統一的方案， 在網絡應用和運維通過較長時間達到最優之前，都需要 FPGA 方案解決。FPGA 兩大國際巨頭賽靈思和英特爾都將 5G 通信作為未來幾年的戰略方向之一。

什么驅動了FPGA的發展？

摩爾定律失效

摩爾定律,當價格不變時，集成電路上的元器件數目每隔1-2年就會翻一倍，性能也會增加一倍。現在納米技術到達了瓶頸，導致了摩爾定律的失效。

數據量大，面對更多的數據和更復雜的計算，需要更快處理速度和算力，CPU已經不能夠支持。

5G時代的到來，基建的建設，帶動了人工智能的發展，數據量的增大，低延時，超強酸鋰等等這些需求，都促使著FPGA的發展。

隨著發展，處理速度的需求，能不能將多個FPGA像軟件的集群一樣，形成一個FPGA集群網絡，不同的FPGA可以有不同的功能，如果用來模擬神經網絡，不同的芯片來模擬復雜的神經元，形成一個大的神經網絡.

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