FPGA都做些什么

thinkfunny

FPGA最大的特点就是多任务并行执行，做事情比较快。在大数据量，比较快速，比较多数据的时候，FPGA的优势才会凸显出来。与其他编程芯片相比，缺点也很明显，编程慢，数学能力差，资源也比较少。缺点多多。
3 v+ \- r7 b* V! c1 _! q
那一般FPGA都是怎么参与活动的呢？

很多人找我做FPGA的时候，都是让我做算法加速。利用了FPGA多任务并行处理速度快的特点。可是FPGA的缺点是数学能力差，编程慢，如果用FPGA来验证算法，那就实在得不偿失了。所以，通常的情况都是用其他的编程芯片CPU,GPU来完成算法验证后，在FPGA化。
0 q0 D3 @! ]& j) f# G4 h) q# `" X
6 r! W5 @; {6 S# ^我毛华望QQ849886241，深圳工程师。博客http://blog.csdn.net/my_shar

那目前找我做FPGA算法加速的都是什么样的算法呢？最火爆的当然是神经网络，卷积神经网络和深度学习。还有是滤波器算法。图像处理，说起来图像处理算法就是很简单的那种，分割一下，合并一下，其他让我做图像处理，并不是算法上的加速而是图像本身数据量大的原因。好像通信类的没有人找过我。
; k( y# l+ C: O
FPGA多任务并行也是一个很大的优势，很多时候是多入多出，多入单出，单入多出。总有一边是多任务同时作业的。

来来咱们说说工业4.0.
/ X# D. x+ ]7 c3 O. Z. p
; o+ K7 ^; J( j; t; L现在无论是人工智能里面也好，机器人，无人驾驶也吧，视觉是跑不掉了。各种超声波成像，视觉成像，x射线成像。识别一下人小人吧，识别一下美女吧，识别一下路障吧。识别出来了，也好该躲开躲开，该去撩一下撩一下（不好意思男人的正常反应）。FPGA的任务就跑不了了，谁让图像的数据量大了。机器人也麻烦，传感器那么多，要去听声音吧，要视觉去看吧，要保持平衡吧，还需要胳膊腿一起动作吧。这么多任务也是协同作业吧。所以，FPGA也躲不了。
$ V+ F+ c# I" U
5 v" P  V8 j2 u) t现在呢？？机器人的任务比较单一，要么生产线上搬运一下，生产线上调整位置一下，要么单一焊接一下。这种做出来的产品都是单一化的。将来都是希望产品单独化，生产线机动灵活，多任务协作的。所以，还是少不了FPGA多任务调度。

% b( ^* J) d, {* [' t  [所以啊。来吧。做FPGA工程师还是有前途的。

0 T# [5 z* V  ]' K" j9 }3 ?2 G
$ E9 Y9 l$ f2 D+ s  u1 ?

fanichicl

非常有前途