我們知道，FPGA的頻率一般只有幾百MHz，而CPU的頻率卻高達數(shù)GHz。那么，有不少網(wǎng)友心中就有一個疑問：“為什么FPGA主頻比CPU慢，但卻可以用來幫CPU做加速?”。

今天，EDN就和大家系統(tǒng)性地討論下這個問題。

將FPGA主頻與CPU相比不妥

在開始之前，首先要明確一點，將FPGA的主頻與CPU比較，實際是風馬牛不相及的問題。FPGA和CPU是兩種完全不同的器件，前者是專用，是硬件編程，而后者是通用，是軟件編程。

不同體系結(jié)構(gòu)性能和靈活性的比較。(圖片來源：《如何評價微軟在數(shù)據(jù)中心使用 FPGA 代替?zhèn)鹘y(tǒng) CPU 的做法?》)

表面上看，F(xiàn)PGA的時鐘頻率要低;對于通用計算任務，F(xiàn)PGA設(shè)計貌似不如CPU設(shè)計。但是實際上，單個FPGA的并行度卻比CPU要高得多。FPGA的行為是確定性的，用作硬件加速器沒有時間片、線程或資源沖突的問題。它始終以完全相同的速度執(zhí)行一件事。因此，如果需要低延遲，那么FPGA就可能是最佳選擇。

計算密集型任務，CPU、GPU、FPGA、ASIC 的數(shù)量級比較(以16位整數(shù)乘法為例，數(shù)字僅為數(shù)量級的估計)(圖片來源：《如何評價微軟在數(shù)據(jù)中心使用 FPGA 代替?zhèn)鹘y(tǒng) CPU 的做法?》)

FPGA并行計算機制

如知乎網(wǎng)友young cc所言，雖然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個特定運算(如信號處理，圖像處理)可能需要很多個時鐘周期。而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路。加上電路并行性，可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。

舉例來說，CPU主頻為3GHz，F(xiàn)PGA主頻為200MHz。若做某個特定運算，CPU需要30個時鐘周期，而FPGA只需一個，那么耗時情況是：

CPU：30/3GHz =10ns;

FPGA：1/200MHz =5ns。

可以看到，F(xiàn)PGA做這個特定運算速度比CPU快，能幫助加速。

另外，CPU的主頻是加過流水線之后的。比如是15級流水線，則第一條指令執(zhí)行了15個時鐘周期后才能出結(jié)果。

但是，使用FPGA也不一定總能做加速。

例如，知乎網(wǎng)友Evan172就表示，使用FPGA做加速，只是在某些強計算和數(shù)據(jù)處理的方面，因為其硬件電路并行運行和有很多DSP硬核資源供調(diào)用的特點，可以工作得更出色。

FPGA本身也只是輔助角色，做控制的還是CPU本身，所以FPGA并不能代替CPU，只是在完成一件大任務的過程中將某部分任務分解給FPGA可以更好地一起完成任務。在這過程中也會有額外的開銷產(chǎn)生，在某些場合，可能用了FPGA而效果更差也是有的。

另外，通常說的使用FPGA加速比CPU和GPU省電，是指在完成同樣的任務下，F(xiàn)PGA耗費的電力比起CPU和GPU更少一些。這是相對而言的，并不是說FPGA本身就一定省電。

一個有趣的例子：數(shù)組加法計算

知乎用戶doing舉了一個很有趣的例子。他指出，假設(shè)用FPGA完整實現(xiàn)了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干，它會直指問題本質(zhì)，解決問題。

例如，有兩個數(shù)組，其中有256個32位數(shù)?，F(xiàn)在要把它們對應相加變成一個數(shù)組，用CPU寫最快大概是這個樣子：

r[0] = a[0] + b[0];

r[1] = a[1] + b[1];

...

r[255] = a[255] + b[255];

當然也可能會這么寫(在分支預測準確，指令緩存不大的情況下可能更快)：

for (int i = 0; i < 255; i++)

r[i] = a[i] + b[i];

對FPGA來說，也可以用上面相同的寫法，不同在于：

CPU是一個一個加法計算，而FPGA排好邏輯電路，在一個時鐘周期內(nèi)計算完畢。就算CPU主頻比FPGA快100倍也趕不上啊。話說后來CPU大量的增加SIMD指令，就有點這個意思，不過這相當于提供庫函數(shù)，沒那么靈活。

FPGA并行是真并行，CPU完全沒得比。CPU如果想并行最多也就是讓多個核并行，但是對于大部分算法實現(xiàn)來說，如上例，多個核之間的同步調(diào)度開銷遠遠大于計算開銷，就算多個核之間的調(diào)用開銷可以做的很小，一般CPU也就那幾個核，而FPGA只要門足夠，想并行幾路就可以并行幾路。

所以在做可并行的計算密集型任務時，比如信號處理，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)鹊菷PGA可以幫上忙;但是如果做常見的以串行為主的任務，F(xiàn)PGA的確遠遠比不上CPU。如果要類比的話，有點像似GPU和CPU之間的關(guān)系。

“當年寫Verilog的時候，我就想如果CPU里面自帶一塊FPGA，應用程序程序可以在初始化期間直接燒一段代碼下去，那豈不是很爽。后來，有了能寫shader的3D顯卡...”

為什么FPGA成為數(shù)據(jù)中心尖端技術(shù)?

最后再討論一個話題，就是為什么FPGA一直是數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域最尖端的技術(shù)?

有人可能認為，再大的問題(算力)都可以通過堆CPU核心來解決。那么，假設(shè)有一臺強大的48核服務器，即使使用非常高端的FPGA，也很難達到相同的吞吐量。而且，F(xiàn)PGA硬件設(shè)計還需要由強大的團隊來完成，非常燒錢。

這時，如果把機會成本和能源效率兩者考慮進去，好處就開始顯現(xiàn)出來了。

首先來看能源效率。假設(shè)這臺48核服務器的功耗為400W并且發(fā)熱嚴重，那么就會對數(shù)據(jù)中心運營不利——能耗和散熱是數(shù)據(jù)中心運營的兩項最大支出。而將FPGA連接起來只執(zhí)行一項任務，就可以實現(xiàn)很高的能效而開銷極低。通過正確的設(shè)計，可以在實現(xiàn)低功耗的同時獲得高吞吐量。

其次，機會成本(這個問題不太明顯)。系統(tǒng)中的CPU內(nèi)核數(shù)量就那么多。購買新的內(nèi)核并且安裝需要花很長時間，而且最好是將通用CPU內(nèi)核保留用于通用任務(例如虛擬機訂閱)。每個CPU核賣不出去就會燒錢。

當有任務大量占用CPU時間(例如AI推理)時，F(xiàn)PGA就成為了不錯的選擇。

一個有關(guān)微軟Project Catapult項目當中FPGA的趣事

當年，微軟必應團隊在其Project Catapult項目中發(fā)現(xiàn)，在啟用FPGA時，CPU的總體利用率實際上略有上升。所有的人都感到困惑，因為從直覺來看FPGA應該要減少CPU負載。但是后來他們發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心的業(yè)務流量達到了原來的2倍!由于效率提高，流量實現(xiàn)了兩倍的負載均衡。由此可見FPGA的強大之處。

結(jié)語

維基百科的相關(guān)詞條提到兩點：FPGA的優(yōu)勢在于其并行特性，有時對于某些應用而言可以使速度明顯變快；可以使用FPGA來對算法中的某些部分加速，也可以在FPGA和通用處理器之間共享部分計算。

綜上，F(xiàn)PGA有兩個優(yōu)點：FPGA并行度遠超CPU；CPU是通用電路，F(xiàn)PGA是定制電路。但是也有兩個缺點：開發(fā)周期長；并不是所有東西都適合FPGA。

責任編輯：xj

原文標題：為什么FPGA主頻比CPU慢，卻可以幫其加速？

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