FPGA（现场可编程门阵列）相对于CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在特定计算任务上能够实现显著加速，其核心原因在于硬件架构的本质差异。以下是关键原因：
-
硬件级并行性与定制化数据流 (Hardware Parallelism & Custom Dataflow):
- CPU: 基于冯·诺依曼架构，以顺序执行指令流为主。即使有多核和超标量等技术提升并行度，其指令执行、内存访问等环节仍遵循固定的流水线模式，灵活性有限。通用性强但效率不高。
- GPU: 采用大规模并行架构 (SIMT - 单指令多线程)，拥有成千上万个处理核心，擅长处理高度规则化、数据级并行的任务（如图形渲染、大规模矩阵运算）。但其架构仍然是相对固定的，核心功能单元（如ALU、Texture Unit）是预定义的，线程调度由硬件管理。
- FPGA: 最大的优势在于硬件可重构性。它的基本单元是可编程的逻辑块 (CLB) 和丰富的互连资源。开发人员可以：
- 深度定制数据通路： 将计算任务直接映射为硬件电路。数据就像在流水车间（Pipeline）一样，流过专门定制的处理元件，每个时钟周期都产生计算结果，避免了指令取指、译码、调度等开销。
- 实现极高的并行度： 可以在芯片上同时实例化大量的专用计算单元（乘法器、加法器、状态机等），实现任务级并行、数据级并行和流水线并行的完美结合。每个单元都可以独立、同时工作。
- 优化存储访问： 可以设计分布式存储结构（如Block RAM, LUTRAM），让数据尽可能靠近处理单元，减少访问主存的延迟和带宽瓶颈。甚至可以在数据通路上精确匹配所需的数据宽度和位置。
-
消除指令开销 (Elimination of Instruction Overhead):
- CPU和GPU执行任何任务都需要通过“软件指令”来指挥硬件工作。这涉及到：
- 取指令： 从内存读取程序指令。
- 译码： 解析指令含义。
- 执行： 发送信号给对应单元执行运算。
- 访存： 读取或写入数据（带来延迟）。
- 调度： （尤其在GPU中）管理数千个线程的状态和切换。
- FPGA: 通过硬件实现的“电路”直接操作数据流。一旦电路配置好：
- 无指令流： 没有取指、译码开销。
- 无通用核心调度： 数据按照预设的物理路径流动，不需要操作系统的线程调度。
- 确定性延迟： 整个数据处理过程的延迟（Latency）是固定的且可精确计算，这对于实时性要求高的任务至关重要。
- CPU和GPU执行任何任务都需要通过“软件指令”来指挥硬件工作。这涉及到：
-
计算效率与能效比 (Computational Efficiency & Energy Efficiency):
- 专为任务定制： FPGA逻辑只实现当前任务所需的最精简电路。不需要像CPU/GPU那样包含大量为通用性设计的冗余逻辑单元和控制单元。
- 按需使用资源： 数据宽度、运算精度、存储大小都可以根据需求精确配置，避免资源浪费（CPU/GPU的通用ALU宽度通常是固定的，如32/64位）。
- 减少内存搬运： 定制的数据流和片上存储降低了对外部高功耗内存（如DDR）的频繁访问。
- 并行处理的能效优势： 以大量低速并行的简单电路实现高性能，往往比运行少量高速复杂核心（如CPU的超标量核心或GPU的高频大核）更省电。
总结关键对比：
| 特性 | CPU | GPU | FPGA |
|---|---|---|---|
| 架构核心 | 顺序指令流 (冯·诺依曼) | 大规模SIMT并行处理器 | 可编程硬件电路 (定制数据通路) |
| 并行度 | 中 (多核, SMT/多线程) | 极高 (数据并行) | 极高且灵活 (数据/任务/流水线并行结合) |
| 执行方式 | 软件程序 (指令驱动) | 软件程序 (线程指令驱动) | 固化硬件电路 (数据驱动, 无指令开销) |
| 灵活性 | 高 (通用编程) | 中 (主要针对规则并行任务) | 极高 (硬件逻辑可重配置) |
| 核心开销 | 高 (取指/译码/调度/缓存) | 中 (取指/译码/大量线程调度) | 极低 (电路直连, 按数据流执行) |
| 延迟确定性 | 低 (受OS/缓存影响) | 低 (受线程调度/显存延迟影响) | 高 (逻辑深度固定) |
| 能效比 | 中-低 | 高 (在擅长任务上) | 非常高 (定制化, 低开销, 并行能效高) |
| 最佳场景 | 通用计算，控制密集型任务 | 高度规则化的大规模数据并行计算 | 特定算法加速，流处理，低延迟，确定性系统 |
简单比喻：
- CPU 像一个超级博学的教授，能处理各种复杂、逻辑性强的问题，但要按照指令手册一步步思考和操作。
- GPU 像一个巨型工厂车间，成千上万的工人做相同的简单操作（如拧螺丝），效率很高，但车间布局相对固定。
- FPGA 像一个神奇的乐高工作室，你可以根据需要瞬间重建车间内部结构，把原材料入口、每一道加工工序（每个工人、每台机器都定制）、成品出口都设计成效率最高的专用流水线。材料自动流经每个环节，无需中间指挥。这专为该产品优化的流水线效率自然远超通用的教授或相对固定的工厂。
因此，当处理具有以下特点的任务时，FPGA通常比CPU和GPU更快、能效比更高：
- 高度并行化（尤其是不规则并行）。
- 计算密集型，有大量可定制的算术操作。
- 流式数据处理（如网络包处理、视频流处理）。
- 对确定性低延迟有严格要求（如工业控制、高频交易）。
- 算法结构相对固定，不需要频繁改变。
需要注意:
- FPGA的“快”是针对性优化的结果。开发FPGA加速器需要硬件描述语言（HDL）或HLS（高层次综合）知识，开发周期相对CPU/GPU软件更长。
- 对于高度通用、逻辑复杂或不断变化的计算任务，CPU/GPU的软件编程优势仍然巨大。
- 现代异构计算系统常常结合 CPU（控制）、GPU（大规模并行计算）、FPGA（特定加速）各自优势，以达到最优性能。
总而言之，FPGA的速度优势源于其能够将特定算法直接转化为高度并行、极简、无指令开销的专用硬件电路，从而在深度优化的数据流路径上实现极致效率。
为什么GPU比CPU更快？
GPU比CPU更快的原因并行处理能力：GPU可以同时处理多个任务和数据，而CPU通常只能一次处理一项任务。这是因为GPU的架构使得它可以同时处理多个核心，从而实现高效的并行计算，这是GPU在处理
2024-01-26 08:30:03
相比CPU、GPU、ASIC，FPGA有什么优势
CPU、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 甚至 GPU 能效高，本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。
2022-11-22 16:00:05
为何CPU主频比FPGA快还要说可以帮助CPU加速？
、GPU、和FPGA的比较 桌面端的CPU为冯诺依曼结构，从上图可以看出，其基本组成为控制器，Cache，和ALU。而计算单元ALU在CPU中的占比不大，所以它的并行计算能力有限。 中间的为GPU，绿色的计算单元占了绝大部分，所以并行计算能力很强。 弱点是控制能力很弱，Cache小，为
2021-06-30 10:57:54
万能的FPGA真的能取代CPU和GPU吗
FPGA相对于CPU和GPU，在进行感知处理等简单重复的任务的时候的优势很明显，按照现在的趋势发展下去，FPGA或许会在未来取代机器人开发中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:10
FPGA+GPU+CPU国产化人工智能平台
平台采用国产化FPGA+GPU+CPU构建嵌入式多核异构智算终端，可形成FPGA+GPU、FPGA+CPU、CPU+FPGA等组合模式，形成低功耗、高可扩展性的硬件系统，结合使用场景灵活搭配，已有
2025-01-07 16:42:01
FPGA和CPU、GPU有什么区别？为什么越来越重要？
训练时长的三分之一。 图10：FPGA仅用200MHz，就可以实现比CPU快43倍、比GPU快3倍的效果，而且功耗仅为GPU的20% FPGA“无批次 (Batch-less)“的架构
jf_25420317
2023-11-09 14:09:46
FPGA相比GPU和CPU有什么行业竞争优势
与其他计算载体如CPU与GPU相比，FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件编程的特点。图1介绍了FPGA的硬件架构，每个FPGA主要由叁个部分组成：输入输出逻辑，主要用于FPGA与外部其他部件，比如传感器的通信。
2019-10-21 14:56:17
FPGA相对于CPU和GPU而言有着比较明显的优势
FPGA相对于CPU和GPU，在进行感知处理等简单重复的任务的时候的优势很明显，按照现在的趋势发展下去，FPGA或许会在未来取代机器人开发中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:31
fpga和cpu的区别 芯片是gpu还是CPU
一、FPGA与CPU的区别 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）和CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是两种不同类
2025-02-01 14:57:00
推断FP32模型格式的速度比CPU上的FP16模型格式快是为什么？
在 CPU 上推断出 FP32 模型格式和 FP16 模型格式。 FP32 模型格式的推断速度比 FP16 模型格式快。 无法确定推断 FP32 模型格式的原因比 CPU 上的 FP16 模型格式快。
LEON1985
2023-08-15 08:03:04
为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速
我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。那么，有不少网友心中就有一个疑问：为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?。 今天，EDN就和大家
2020-11-20 09:56:16
为什么说FPGA并不会取代CPU和GPU成为机器人开发的新宠儿？
最近我们看到一篇文章，说FPGA可能会取代CPU和GPU成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据，证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于CPU。并且预言FPGA将来可能会取代
wtrwefsdf
2019-10-09 08:33:52
FPGA与CPU、GPU、ASIC的区别，FPGA在云计算中的应用方案
陌生，它一直都被广泛使用。但是，大部分人 还不是太了解它，对它有很多疑问——FPGA到底是什么？为什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片），FPGA有什么特点？…… 今天，带着这一系列的问题，我们一起来——揭秘FPGA。 一、为什么使用 FPGA？ 众所周知，
2022-11-22 14:35:10
FIQ比IRQ快的原因
1、FIQ比IRQ快的原因：A、FIQ模式的R8–R14寄存器是独有的，FIQ处理程序可以不必执行保存和恢复中断现场的指令。B、FIQ可以将ISR直接放在FIQ后面的地址空间，不需要跳转。2、中断
发烧友520
2021-11-03 07:59:07
GPU竟比CPU有更大的内存带宽
在先前的文章中《近距离看GPU计算（2）》，我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。基本上GPU的内存带宽要比CPU多
2021-08-04 16:19:02
CPU和GPU之间的主要区别
的任务。GPU的指令有限，只能执行与图形相关的任务。它通常可以执行任何类型的任务，包括图形，但不是以非常优化的方式。虽然GPU的唯一目的是比CPU更快地处理图像和3
2023-12-14 08:28:03
当前芯片短缺的原因是什么
当前芯片短缺的原因是什么？目前芯片短缺的最重要原因是疫情影响导致全球的制造工厂产能有所减少，第二个原因是芯片订单增加，各大企业大量囤货进一步加剧了芯片供应的紧张。
2021-12-21 11:04:05
FPGA到底是什么？FPGA为什么比GPU的延迟低？
不管通信还是机器学习、加密解密，算法都是很复杂的，如果试图用 FPGA 完全取代 CPU，势必会带来 FPGA 逻辑资源极大的浪费，也会提高 FPGA 程序的开发成本。
2023-01-17 09:36:00
CPU、GPU和内存知识科普
本文内容包括CPU、内存和GPU知识，本期重点更新GPU和CPU部分知识。比如：GPU更新包括架构演进，最新产品A100、选型策略、架构分析、散热和规格分类等。
2023-11-13 11:47:24
TensorFlow指定CPU和GPU设备操作详解
“/device：CPU：0”（或“/cpu：0”），第 i 个 GPU 设备命名为“/device：GPU：I”（或“/gpu：I”）。如前所述，GPU 比 CPU 要快得多，因为它们有许多小的内核。然而，在所
四哥201311
2020-07-28 14:33:28
CPU和GPU的区别还有人不知道吗？
我想你一定听说过CPU，那么你知道什么是GPU吗？它与CPU有何不同？为什么GPU曾经是游戏的焦点，现在却成为了人工智能的焦点？ 其实，我们平常所说的显卡（ Video card）就是GPU
2021-07-26 09:42:19
cpu gpu npu的区别 NPU与GPU哪个好？gpu是什么意思？
cpu gpu npu的区别 NPU与GPU哪个好？gpu是什么意思？ 在当今数字化和人工智能的时代，高效的计算能力是现代技术发展的重要基础。因此，Central Processing Unit
2023-08-27 17:03:08
CPU+xPU的异构方案解析 cpu和gpu有啥区别
CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 负责对计算机的硬件资源进行控制调配，也要负责操作系统的运行，在现代计算系统中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:31
gpu和cpu有什么区别？
gpu和cpu有什么区别？ GPU和CPU是电脑中两个重要的计算器件。如果想要了解这两个设备的区别，需要从它们的含义和工作原理入手。 首先，CPU（Central Processing Unit
2023-08-09 16:15:53
工商网监
工商网监