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自Xilinx在1984年創(chuàng)造出FPGA以來，這種可編程邏輯器件憑借性能、上市時間、成本、穩(wěn)定性和長期維護方面的優(yōu)勢，在通信、醫(yī)療、工控和安防等領(lǐng)域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而進入了最近兩年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優(yōu)勢的FPGA的關(guān)注度更是到達了前所未有的高度。本文從基礎(chǔ)出發(fā)談及FPGA的過去、現(xiàn)在與未來。

我們知道，相對于專業(yè)的ASIC，F(xiàn)PGA有上市時間和成本上的優(yōu)勢。另外，在大多數(shù)情況下，F(xiàn)PGA執(zhí)行某些功能較之CPU上的軟件操作更高效。這就是為什么我們認為它不但會運用在數(shù)據(jù)中心的服務器、交換器、存儲層的各個角落，并且具有加速整個工作流程的功能。

然而我們不能過分樂觀，尤其是在2015年12月，Intel以167億美元收購了FPGA生產(chǎn)商Altera之后。

在2014年年底，當時還處于獨立的Altera公司高層盯上了基于CPU+FPGA的數(shù)據(jù)中心并行計算的發(fā)展前景——這個當時價值大約10億美元的市場。而并非數(shù)據(jù)中心里約2.5億美元的CPU-GPU市場和直接應用CPU處理器的90億美元市場。

Altera做出這個決定的原因在于他們認為這個組合較之另外兩個方案，有編程的簡便性和能效優(yōu)勢。人們對CPU非常熟悉，并發(fā)現(xiàn)尋找C程序員也不會太難。因此對大部分開發(fā)者來說，在執(zhí)行運算任務的時候，持續(xù)使用這種方案不需要冒太大的風險，但是能源效率相對比較低，尤其是在密集的計算和固有的并行工作負載的情況底下。

至于CPU+GPU的方案，程序員并不是很熟悉，但是擁有很高的效率。

根據(jù)Altera的估計，使用OpenCL對混合CPU-FPGA系統(tǒng)進行編程比使用Nvidia的CUDA環(huán)境對于程序員來說更容易（某些方面肯定是有爭議的），但用HDL來硬編程FPGA是相當困難的，因此需要OpenCL或者通過其他抽象層來將CPU中的負載轉(zhuǎn)移到FPGA上。

Intel收購Altera改變FPGA格局

這個十億美元的數(shù)據(jù)中心市場被Altera、Xilinx和其他FPGA供應商瓜分。在Intel于2015年6月收購了Altera之后，這個市場變得更加復雜。