GPU vs. FPGA：比较两种处理器有什么区别

在当前的科技领域，CPU（中央处理单元）、GPU（图形处理单元）和 FPGA（现场可编程门阵列），是三种主要的处理器类型，在图像处理和复杂计算任务中扮演着重要角色。

本文将比较 GPU 和 FPGA 在功能上的主要区别、各自的优点、有哪些应用场景，以及如何根据需求选择合适的处理器类型。

什么是 FPGA？

FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以重新配置来实现不同电路功能的集成电路。这意味着，你可以根据具体的机器学习算法，自定义 FPGA 的电路设计，最大程度地提高算法的运行效率。

FPGA 可以根据任务的不同，变身成最适合的形态，高效完成各种人工智能任务，尤其是在大规模并行处理方面，FPGA 更能大显身手。

选择 GPU 还是 FPGA？

选择 GPU 还是 FPGA，就像选择跑车还是越野车，关键在于考虑使用场景：

• GPU 类似于性能强劲的跑车，擅长高速并行处理，特别适合图像和视频渲染等任务。它在深度学习领域应用广泛，尤其是在图像识别等需要反复处理相同任务的场景下，GPU 总能提供卓越的处理速度。
• FPGA 更像功能全面的越野车，可以根据不同的路况进行改装升级。你可以根据算法需求定制 FPGA 的编程和配置，让它「变成」你想要的任何硬件配置，甚至可以模拟 GPU 或 ASIC 的功能。 因此，当你需要突破常规硬件的限制，挑战更高效的算法实现时，FPGA 将是不二之选。

GPU：并行处理之王

GPU 在图形渲染领域的能力无与伦比。无论是处理高分辨率图像、动画还是复杂的光线追踪计算，GPU 都能提供高效的渲染性能。得益于 GPU 的多核并行处理结构，使其在执行矩阵乘法和傅里叶变换等操作时，速度要远超 CPU。

此外，GPU 的易用性也是它广受欢迎的一个重要原因。市面上的 GPU 产品也是百花齐放，能够满足从游戏爱好者到专业设计师的不同需求。大多数 GPU 产品都可以「即插即用」，无需复杂地设置，就能轻松上手。

FPGA：定制加速，性能更优

在人工智能和高性能计算领域，FPGA 正在逐渐成为 GPU 的有力竞争对手。FPGA 的最大优势在于其高度的可编程性，开发者可以自由设计硬件逻辑和功能，为特定算法打造最适合的硬件平台。

例如，你正在开发一款需要进行特定类型计算的人工智能算法。使用 GPU 时，你可能会受到固定架构的限制，无法最大限度地提升算法效率。而 FPGA 则完全不同，你可以根据算法的需求，对 FPGA 的内部电路进行修改，就像拼装乐高积木一样，打造出最适合算法运行的硬件平台。

这种灵活的可编程性，让 FPGA 在原型设计和开发阶段具有巨大的优势。工程师可以快速尝试不同的硬件配置，就像调整实验参数一样，直到找到最佳的解决方案。

在处理延迟和能耗方面，FPGA 的表现通常也要优于 GPU，特别是在针对特定任务进行优化时，更是如此。这是因为开发者可以为特定任务量身定制硬件加速器，从而实现更高的效率。

当然，在图形处理等特定领域，高性能的专用 GPU 依然拥有更高的性能和能效比。

FPGA 和 GPU 的常见应用

FPGA 的应用领域

FPGA 在各个领域都能派上用场，例如：

• 高性能计算加速器：作为 HPC 集群中的加速器，为深度学习神经网络训练等任务提供定制化的硬件加速，大大提升计算效率。
• 实时信号处理：FPGA 非常适合需要实时、低延迟信号处理的应用场景，例如数字信号处理、雷达系统、软件定义无线电和电信技术等。
• 网络优化：FPGA 可以高效处理数据包、加密和压缩等计算密集型任务，有效减轻 CPU 负担，降低网络延迟，提高数据吞吐量。
• 高频交易：在瞬息万变的交易市场，时间就是金钱。高频交易机器人可以利用 FPGA 执行定制算法，以微秒级的速度完成交易，抢占市场先机。
• 航空与国防应用：FPGA 在航空航天和国防领域也扮演着至关重要的角色，广泛应用于图像和信号处理、加密和传感器数据处理等方面。

GPU 的应用领域

除了游戏和渲染领域，GPU 在其他领域也大放异彩，例如：

• 机器学习和深度学习：人工智能的蓬勃发展离不开 GPU 的强大算力。训练深度神经网络需要进行大量的矩阵运算和激活操作，GPU 的高效并行处理能力可以显著缩短训练时间，加速 AI 应用落地。
• 加密货币挖矿：曾经，GPU 是加密货币挖矿的热门选择，它可以高效处理以太坊等加密货币所需的复杂加密运算。然而，随着挖矿难度的提高、竞争加剧以及能源成本上升，GPU 挖矿的利润空间逐渐缩小，热度也在逐渐下降。
• 典型高性能计算：科学模拟、天气预报、流体动力学模拟等任务往往需要海量的计算资源。GPU 强大的计算性能，可以大幅加速这些模拟过程，为科学研究和工程应用提供强大的助力。

FPGA 能不能当 GPU 用？

答案是：可以，但并不推荐。

• 将 FPGA 当成 GPU 使用，就像用积木搭堆一辆跑车，理论上可行，但需要克服许多挑战。你需要设计和实现一个能够模拟 GPU 功能的硬件架构，这不仅需要专业的 FPGA 设计知识，还需要对 GPU 架构和并行处理技术有深入的理解。
• 此外，FPGA 虽然在特定任务上效率很高，但在原始计算能力和性能方面，与现代 GPU 相比还是略逊一筹，尤其是在处理图形密集型应用时，差距就更加明显。而且，FPGA 的功耗较高，用它来模拟 GPU，能耗可能比专用 GPU 更高。

综上所述，选择 GPU 还是 FPGA，需要根据具体的应用场景、性能需求、功耗限制以及预算等因素进行综合考量。对于大多数高性能计算任务来说，GPU 凭借其广泛的适用性和成本效益，依然是更优的选择。而 FPGA 则更适合那些需要定制化硬件加速和实时处理的特定应用场景。