FPGA為什么比CPU和GPU快

CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執行，共享內存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質上是因為其無指令，無共享內存的體系結構所決定的。

馮氏結構中，由于執行單元可能執行任意指令，就需要有指令存儲器、譯碼器、各種指令的運算器、分支跳轉處理邏輯。而FPGA的每個邏輯單元的功能在重編程時就已經確定，不需要指令。

馮氏結構中使用內存有兩種作用：①保存狀態。②執行單元間的通信。

1）保存狀態：FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬于各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存。

2）通信需求：FPGA每個邏輯單元與周圍邏輯單元的連接在重編程時就已經確定了，并不需要通過共享內存來通信。

計算密集型任務中：

在數據中心，FPGA相比GPU的核心優勢在于延遲。FPGA為什么比GPU的延遲低很多？本質上是體系結構的區別。FPGA同時擁有流水線并行和數據并行，而GPU幾乎只有數據并行（流水線深度受限）。

Eg;處理一個數據包有10個步驟，FPGA可以搭建一個10級流水線，流水線的不同級在處理不同的數據包，每個數據包流經10級之后處理完成。每個處理完成的數據包可以馬上輸出。而GPU的數據并行方法是做10個計算單元，每個計算單元也在處理不同的數據包，但是所有的計算單元必須按照統一的步調，做相同的事情（SIMD）。這就要求10個數據包必須同進同出。當任務是逐個而非成批到達的時候，流水線并行比數據并行可實現更低的延遲。因此對流水式計算的任務，FPGA比GPU天生有延遲方面的優勢。

ASIC在吞吐量、延遲、功耗單個方面都是最優秀的。但是其研發成本高，周期長。FPGA的靈活性可以保護資產。數據中心是租給不同租戶使用的。有的機器上有神經網絡加速卡，有的有bing搜索加速卡，有的有網絡虛擬加速卡，任務的調度和運維會很麻煩。使用FPGA可以保持數據中心的同構性。

通信密集型任務中;

FPGA相比GPU、CPU的優勢更大。

①吞吐量：FPGA可以直接接上40Gbps或者100Gbps的網線，以線速處理任意大小的數據包；而CPU則需要網卡把數據包接收過來；GPU也可以高性能處理數據包，但GPU沒有網口，同樣需要網卡，這樣吞吐量受到網卡和（或）者CPU的限制。

②延遲:網卡把數據傳給CPU，CPU處理后傳給網卡，再加上系統中的時鐘中斷和任務調度增加了延遲的不穩定性。

綜上所述，在數據中心里?FPGA?的主要優勢是穩定又極低的延遲，適用于流式的計算密集型任務和通信密集型任務。

FPGA?和?GPU?最大的區別在于體系結構，FPGA?更適合做需要低延遲的流式處理，GPU?更適合做大批量同構數據的處理。

成也蕭何，敗也蕭何。缺少指令同時是?FPGA?的優勢和軟肋。每做一點不同的事情，就要占用一定的?FPGA?邏輯資源。如果要做的事情復雜、重復性不強，就會占用大量的邏輯資源，其中的大部分處于閑置狀態。這時就不如用馮·諾依曼結構的處理器。

FPGA?和?CPU?協同工作，局部性和重復性強的歸?FPGA，復雜的歸?CPU。