为什么fpga计算比cpu快

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CPU和GPU都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行，共享内存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本质上是因为其无指令，无共享内存的体系结构所决定的。
* `/ Y+ m* B$ D0 U冯氏结构中，由于执行单元可能执行任意指令，就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。而FPGA的每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定，不需要指令。
- W$ S. L: L6 }% ?& _; f. w冯氏结构中使用内存有两种作用：①保存状态。②执行单元间的通信。
: U" N$ \. P# W( W8 P6 @1）保存状态：FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存。
2）通信需求：FPGA每个逻辑单元与周围逻辑单元的连接在重编程时就已经确定了，并不需要通过共享内存来通信。
计算密集型任务中：
0 y4 E. D% a3 c" p' y( R1 q在数据中心，FPGA相比GPU的核心优势在于延迟。FPGA为什么比GPU的延迟低很多？本质上是体系结构的区别。FPGA同时拥有流水线并行和数据并行，而GPU几乎只有数据并行（流水线深度受限）。
处理一个数据包有10个步骤，FPGA可以搭建一个10级流水线，流水线的不同级在处理不同的数据包，每个数据包流经10级之后处理完成。每个处理完成的数据包可以马上输出。而GPU的数据并行方法是做10个计算单元，每个计算单元也在处理不同的数据包，但是所有的计算单元必须按照统一的步调，做相同的事情（SIMD）。这就要求10个数据包必须同进同出。当任务是逐个而非成批到达的时候，流水线并行比数据并行可实现更低的延迟。因此对流水式计算的任务，FPGA比GPU天生有延迟方面的优势。
" U/ b  x% m% o+ R1 XASIC在吞吐量、延迟、功耗单个方面都是最优秀的。但是其研发成本高，周期长。FPGA的灵活性可以保护资产。数据中心是租给不同租户使用的。有的机器上有神经网络加速卡，有的有bing搜索加速卡，有的有网络虚拟加速卡，任务的调度和运维会很麻烦。使用FPGA可以保持数据中心的同构性。
通信密集型任务中，FPGA相比GPU、CPU的优势更大。
3 H% |6 ^8 G. B' U# g8 u2 Q& H①吞吐量：FPGA可以直接接上40Gbps或者100Gbps的网线，以线速处理任意大小的数据包；而CPU则需要网卡把数据包接收过来；GPU也可以高性能处理数据包，但GPU没有网口，同样需要网卡，这样吞吐量受到网卡和（或）者CPU的限制。
②延迟:网卡把数据传给CPU，CPU处理后传给网卡，再加上系统中的时钟中断和任务调度增加了延迟的不稳定性。
0 e( ], q; x( c8 M0 H0 X综上所述，在数据中心里 FPGA 的主要优势是稳定又极低的延迟，适用于流式的计算密集型任务和通信密集型任务。
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FPGA 和 GPU 最大的区别在于体系结构，FPGA 更适合做需要低延迟的流式处理，GPU 更适合做大批量同构数据的处理。

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FPGA 和 CPU 协同工作，局部性和重复性强的归 FPGA，复杂的归 CPU
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