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圖形處理單元 (GPU) 和現場可編程門陣列 (FPGA) 是用于成像和其他繁重計算的三種主要處理器類型中的兩種。中央處理器 (CPU) 是第三種類型。讓我們深入了解 GPU 和 FPGA 之間的主要區別、它們的優勢、常見用例以及何時選擇其中一種。

什么是 FPGA？

FPGA（現場可編程門陣列）是一種具有可編程硬件結構的集成電路，允許將其重新配置為像另一個電路一樣運行。由于其電路不是硬蝕刻的，因此可以靈活地適應特定機器學習算法的需求。在人工智能的背景下，這為 FPGA 提供了巨大的優勢，既可以支持大規模并行工作負載，又可以提高特定算法的性能。

在 GPU 和 FPGA 之間進行選擇

GPU 和 FPGA 之間的主要區別在于，GPU 最初是為渲染視頻和圖形而設計的。它們能夠并行處理工作負載，因此在需要快速多次執行相同工作負載的深度學習應用中很受歡迎。例如，對于圖像識別任務，GPU 是自然選擇。

另一方面，FPGA 具有編程靈活性，可以用作 GPU、ASIC 或其他配置。它們可以針對特定算法進行編程和優化，這使得它們在通用硬件可能不夠用的場景中非常高效。

GPU 和并行處理能力

GPU 的最大優勢在于其圖形渲染能力。從渲染高分辨率圖像和動畫到處理光線追蹤背后的復雜計算，它們非常適合與顯示器交互并處理渲染具有高分辨率和詳細紋理的場景所需的計算。

GPU 由多個核心組成，每個核心能夠同時執行數千個數學運算。這種并行架構使 GPU 能夠比 CPU 更快地處理復雜的數學計算，例如矩陣乘法、傅里葉變換和其他線性代數運算。

GPU 在市場上隨處可見。從游戲到加密挖礦再到 3D 建模，消費者的選擇不勝枚舉。與通常需要特定配置且編程難度較大的 FPGA 不同，市場上的許多 GPU 都是預先配置好的，隨時可用。這種用戶友好的特性使它們可供廣泛的用戶和公司使用，確保它們仍然是科技行業的熱門選擇。

FPGA 優勢：定制硬件加速

FPGA 正在成為人工智能和高性能計算領域 GPU 的強大替代品。FPGA 最大的優勢在于其可編程性。與具有固定設計的 GPU 不同，FPGA 可以重新編程以實現自定義邏輯和功能。這種可編程性使開發人員能夠調整硬件以滿足其應用程序的特定要求。

FPGA 能夠改變內部電路，因此成為原型設計和開發的絕佳選擇。工程師可以快速迭代，測試不同的硬件配置，直到找到解決問題的最有效方法。

FPGA 在延遲和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在針對某些任務進行微調時。開發人員可以實現針對特定任務定制的硬件加速器，而這些任務可能不適合 GPU 的固定架構。這使得 FPGA 能夠提供高度的靈活性，以微調硬件設計以最大限度地提高效率。當然，圖形處理方面需要注意的是，高性能專用 GPU 將具有更好的性能和功耗。

常見用例：FPGA1、加速高性能計算 (HPC)定制硬件加速意味著 FPGA 非常適合用作 HPC 集群中推理的可編程加速器，非常適合訓練深度學習神經網絡。

2、實時信號處理

FPGA 非常適合需要低延遲和實時信號處理的應用，例如數字信號處理、雷達系統、軟件定義無線電和電信。

3、網絡優化

FPGA 非常適合從 CPU 卸載計算密集型任務，例如數據包處理、加密和壓縮，從而減少延遲并提高網絡吞吐量。

4、高頻交易

在交易中，幾微秒的差別可能決定了盈利數百萬美元還是虧損數百萬美元。高頻交易機器人使用 FPGA 實現自定義算法，以最小延遲執行交易，從而提供競爭優勢。

5、航空航天和國防應用

FPGA 在航空航天和國防系統中非常有用和有益，它們使用定制硬件加速器進行圖像和信號處理、加密和傳感器數據處理。

常見用例：GPU除了游戲和渲染任務之外，以下還有其他典型的 GPU 用例：

1、機器學習和深度學習

人工智能的普及很大程度上歸功于 GPU 的卓越處理能力。訓練深度神經網絡涉及大量矩陣乘法和激活，而 GPU 可以非常高效地處理這些操作，從而大大縮短訓練時間。

2、加密貨幣挖掘

以太坊等加密貨幣的挖礦涉及計算密集型加密操作，而 GPU 可以高效處理這些操作。多年來，基于 GPU 的挖礦設備占據了主導地位，然而，挖礦難度的變化、日益激烈的競爭和不斷上升的能源成本降低了利潤率，因此 GPU 挖礦的受歡迎程度已不如從前。

3、典型的高性能計算應用

科學模擬、天氣預報和流體動力學模擬通常需要強大的計算能力。GPU 可提供必要的馬力來加速這些模擬并顯著縮短獲得結果的時間。

您可以將 FPGA 用作 GPU 嗎？

是的，可以將 FPGA 用作 GPU，但其中涉及一些重要的注意事項和挑戰。要將 FPGA 用作 GPU，您需要設計和實現一個硬件架構來模擬或復制 GPU 的功能。這需要 FPGA 設計方面的豐富專業知識，以及對 GPU 架構和并行處理技術的深入了解。

另外，請記住，雖然 FPGA 在特定任務上效率很高，但它們可能無法與現代 GPU 的原始計算能力和性能相媲美，尤其是對于圖形密集型應用程序而言。FPGA 也可能耗電，而基于 FPGA 的 GPU 解決方案的功耗可能不如使用專用 GPU 那么好。

在 GPU 和 FPGA 之間進行選擇是一項重要的決定，它取決于應用的性質、性能要求、功率限制和預算考慮。GPU 具有廣泛的適用性和成本效益，使其成為許多高性能計算任務的熱門選擇。另一方面，FPGA 為需要硬件加速和實時處理的特定應用提供了高度可定制且節能的解決方案。