FPGA 是一種集成電路 (IC)，具有可配置邏輯塊 (CLB) 以及其它用戶可編程并可重新編程的特性。術語“現場可編程”表示 FPGA 的功能是可調節的，與其它由制造商硬連接的 IC 不一樣。

FPGA 是屬于可編程邏輯器件 (PLD) 範疇的集成電路 (IC)。FPGA 技術的基本功能建立在自适應硬件之上，具有制造後可修改的獨特功能。硬件塊陣列（每塊都可配置）可根據需要進行連接，允許為所有應用構建特定域的高效架構。

這種硬件靈活應變性是 CPU 和 GPU 所不具備的獨特差異化特性。

雖然 CPU 靈活性很高，但其底層硬件是固定的。CPU 一旦出廠，硬件就無法修改。它依靠軟件來告訴它要針對内存中的哪個數據執行哪項具體運算（算術函數）。硬件必須能夠執行所有可能的運算，稱之為使用軟件指令，通常一次隻能執行一條指令。相比之下，FPGA 可并行處理海量數據。與 CPU 相比，自适應硬件的優勢因應用而異，很大程度上取決于計算的性質及其并行化的能力，但與功能可高度并行化的 CPU 實現方案相比，性能提高 20 倍的情況并不少見。

GPU 不僅可彌補 CPU 的一個主要不足之處 — 并行處理大量數據的能力，而且運行的數據集還很寬。從根本上講，GPU 和 CPU 類似，因為它們有固定的硬件，而且使用軟件指令運行。一條指令可處理 1000 個以上的數據，因此它們适用于圖形加速、高性能計算、視頻處理以及某些形式的機器學習等特定域。但從根本上講，GPU 的基本架構和數據流在制造之前是固定的。

FPGA 可幫助編程人員和設計人員更靈活地适應和更新計算架構，從而帶來更能滿足其需求的特定域架構。FPGA 并不是什麼新事物，但因人工智能等領域的創新速度，其重要性日益凸顯。第一款商用 FPGA 是 Xilinx 于 1985 年發明的，Xilinx 在目前的 FPGA 市場上占據 60% 至 70% 的份額。

FPGA 的用途與應用

FPGA 應用廣泛。今天，數據中心、航空航天工程、國防、人工智能 (AI)、工業物聯網 (IoT)、有線及無線網絡以及汽車等衆多行業無處不見其身影。這類器件通常處于用戶需要實時信息的環境中。例如，一款家庭安防攝像頭需要将即時圖像以高分辨率和最小的時延傳給房主的智能設備。随着消費者對通過手機收發即時信息的依賴程度越來越高，這些期望值隻會增加。

此外，FPGA 也有助于完成本來可以在軟件中完成的功能加速。這使得 FPGA 成了一種非常有幫助的工具，可卸載需要高性能的任務，比如人工智能的深度神經網絡 (DNN) 推斷。

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