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（原标题：科普：GPU和FPGA，有何异同）
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起原：实质由半导体行业不雅察（ID：icbank）编译自techspot，谢谢。
图形处理单位 (GPU) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 是用于成像和其他重荷谋略的三种主要处理器类型中的两种。中央处理器 (CPU) 是第三种类型。让咱们长远了解 GPU 和 FPGA 之间的主要区别、它们的上风、常见用例以及何时遴荐其中一种。
什么是 FPGA？
FPGA（现场可编程门阵列）是一种具有可编程硬件结构的集成电路，允许将其再行成就为像另一个电路相似启动。由于其电路不是硬蚀刻的，因此不错天真地适合特定机器学习算法的需求。在东说念主工智能的配景下，这为 FPGA 提供了强大的上风，既不错维持大畛域并行责任负载，又不错进步特定算法的性能。
在 GPU 和 FPGA 之间进行遴荐
GPU 和 FPGA 之间的主要区别在于，GPU 当先是为渲染视频和图形而筹划的。它们或者并行处理责任负载，因此在需要快速屡次试验相易责任负载的深度学习运用中很受迎接。举例，关于图像识别任务，GPU 是天然遴荐。
另一方面，FPGA 具有编程天真性，不错用作 GPU、ASIC 或其他成就。它们不错针对特定算法进行编程和优化，这使得它们在通用硬件可能不够用的场景中终点高效。
GPU 和并行处理才能
GPU 的最大上风在于其图形渲染才能。从渲染高分袂率图像和动画到处理光泽跟踪背后的复杂谋略，它们终点适当与败露器交互并处理渲染具有高分袂率和郑重纹理的场景所需的谋略。
GPU 由多个中枢构成，每个中枢或者同期试验数千个数学运算。这种并行架构使 GPU 或者比 CPU 更快地处理复杂的数学谋略，举例矩阵乘法、傅里叶变换和其他线性代数运算。
GPU 在市集上遍地可见。从游戏到加密挖矿再到 3D 建模，消耗者的遴荐不堪陈列。与时时需要特定成就且编程难度较大的 FPGA 不同，市集上的很多 GPU 齐是事先成就好的，随时可用。这种用户友好的特点使它们可供无为的用户和公司使用，确保它们仍然是科技行业的热点遴荐。
FPGA 上风：定制硬件加快
FPGA 正在成为东说念主工智能和高性能谋略领域 GPU 的强劲替代品。FPGA 最大的上风在于其可编程性。与具有固定筹划的 GPU 不同，FPGA 不错再行编程以终了自界说逻辑和功能。这种可编程性使诱惑东说念主员或者转换硬件以欢乐其运用门径的特定条目。
FPGA 或者更正里面电路，因此成为原型筹划和诱惑的绝佳遴荐。工程师不错快速迭代，测试不同的硬件成就，直到找到惩办问题的最灵验法式。
FPGA 在蔓延和功耗方面时时比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。诱惑东说念主员不错终了针对特定任务定制的硬件加快器，而这些任务可能不适当 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 或者提供高度的天真性，以微调硬件筹划以最大限制地进步成果。天然，图形处理方面需要谨防的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。
常见用例：FPGA
1、加快高性能谋略 (HPC)
定制硬件加快意味着 FPGA 终点适当用作 HPC 集群中推理的可编程加快器，终点适当覆按深度学习神经收罗。
2、及时信号处理
FPGA 终点适当需要低蔓延和及时信号处理的运用，举例数字信号处理、雷达系统、软件界说无线电和电信。
3、收罗优化
FPGA 终点适当从 CPU 卸载谋略密集型任务，举例数据包处理、加密和压缩，从而减少蔓延并进步收罗费解量。
4、高频交游
在交游中，几微秒的判袂可能决定了盈利数百万好意思元还是亏本数百万好意思元。高频交游机器东说念主使用 FPGA 终了自界说算法，以最小蔓延试验交游，从而提供竞争上风。
5、航空航天和国防运用
FPGA 在航空航天和国防系统中终点有用和有意，它们使用定制硬件加快器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。
常见用例：GPU
除了游戏和渲染任务以外，以下还有其他典型的 GPU 用例：
1、机器学习和深度学习
东说念主工智能的普及很猛过程上归功于 GPU 的超卓处理才能。覆按深度神经收罗波及多半矩阵乘法和激活，而 GPU 不错终点高效地处理这些操作，从而大大裁汰覆按时代。
2、加密货币挖掘
以太坊等加密货币的挖矿波及谋略密集型加密操作，而 GPU 不错高效处理这些操作。多年来，基于 GPU 的挖矿树立占据了主导地位，但是，挖矿难度的变化、日益热烈的竞争和束缚高潮的能源老本辩驳了利润率，因此 GPU 挖矿的受迎接过程已不如从前。
3、典型的高性能谋略运用
科学模拟、天气预告和流体能源学模拟时时需要强劲的谋略才能。GPU 可提供必要的马力来加快这些模拟并权贵裁汰得到收尾的时代。
您不错将 FPGA 用作 GPU 吗？
是的，不错将 FPGA 用作 GPU，但其中波及一些迫切的谨防事项和挑战。要将 FPGA 用作 GPU，您需要筹划和终了一个硬件架构来模拟或复制 GPU 的功能。这需要 FPGA 筹划方面的丰富专科学问，以及对 GPU 架构和并行处理技艺的长远了解。
另外，请记着，诚然 FPGA 在特定任务上成果很高，但它们可能无法与当代 GPU 的原始谋略才能和性能相比好意思，尤其是关于图形密集型运用门径而言。FPGA 也可能耗电，而基于 FPGA 的 GPU 惩办决策的功耗可能不如使用专用 GPU 那么好。
在 GPU 和 FPGA 之间进行遴荐是一项迫切的决定，它取决于运用的性质、性能条目、功率限制和预算计议。GPU 具有无为的适用性和老本效益，使其成为很多高性能谋略任务的热点遴荐。另一方面，FPGA 为需要硬件加快和及时处理的特定运用提供了高度可定制且节能的惩办决策。
参考连气儿：https://www.techspot.com/news/103228-gpus-vs-fpgas-what-difference.html
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