使用FPGA的独特优势是什么

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首先我想说的是，CPU和GPU都是令人惊叹的计算机架构，它们是为了不同的工作负载与应用场景而设计的。

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CPU是一种非常通用的架构，它的工作方式基于一系列的计算机指令，也称为“指令集”。简单来说，CPU从内存中提取一小部分数据，放在寄存器或者缓存中，然后使用一系列指令对这些数据进行操作。操作完毕后，将数据写回内存，提取另一小部分数据，再用指令进行操作，并周而复始。我把这种计算方式称为“时域计算”。

不过，如果这些需要用指令进行处理的数据集太大，或者这些数据值太大，那么CPU就不能很高效的应对这种情况。这就是为什么在处理高速网络流量的时候，我们往往需要使用定制芯片，比如网卡芯片等，而不是CPU。这是因为在CPU中，即使处理一个字节的数据也必须使用一堆指令才能完成，而当数据流以每秒125亿字节进入系统时，这种处理方式哪怕使用再多的线程也忙不过来。

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对于GPU来说，它所擅长的是被称作“单指令多数据流（SIMD）”的并行处理。这种处理方式的本质是，在GPU中有着一堆相同的计算核心，可以处理类似但并不是完全相同的数据集。因此，可以使用一条指令，就让这些计算核心执行相同的操作，并且平行的处理所有数据。

然后对于FPGA而言，它实际上是CPU计算模型的转置。与其将数据锁定在架构上，然后使用指令流对其处理，FPGA将“指令”锁定在架构上，然后在上面运行数据流。

我把这种计算方式称为“结构计算”，也有人称之为“空间计算”，与CPU的“时域计算”模型相对应。其实叫什么名称都无所谓，但它的核心思想是，将某种计算架构用硬件电路实现出来，然后持续的将数据流输入系统，并完成计算。在云计算中，这种架构对于高速传输的网络数据非常有效，并且对于CPU来说也是一个很好的补充。

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理论的

PU和GPU都是令人惊叹的计算机架构，它们是为了不同的工作负载与应用场景而设计的

芦根苏木

在云计算中，这种架构对于高速传输的网络数据非常有效，并且对于CPU来说也是一个很好的补充
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FPGA将“指令”锁定在架构上，然后在上面运行数据流。