（文章來源：MinerHub）

一直以來，FPGA 的主要應用領域是電子工程。但當英特爾完成對 Altera（Altera 是最大的現(xiàn)場可編程門陣列制造商之一）的收購時，情況發(fā)生了一些細微改變。

英特爾對 FPGA 所蘊藏的潛力有著強烈的嗅覺和敏銳的洞察力，收購完成后，即刻開始幫助微軟公司建立數(shù)據(jù)中心并利用云服務給亞馬遜提供相關幫助。但關于 FPGA 到底是什么，許多礦工可能仍然心存疑問。FPGA 有何優(yōu)勢？FPGA 有何劣勢？FPGA 會在 GPU 挖礦陣營中脫穎而出，成為主角嗎？此篇文章將會就以上礦工存疑問題，對 FPGA 進行一個概述。

1、何為FPGA？FPGA 是一種比 ASIC 更容易制造的集成電路，不同于 ASIC 的是，F(xiàn)PGA 可重新進行電路設計和配置。對于 FPGA 礦工來說，這一點使得他們可以挖取多種算法支持的多個幣種。

2、優(yōu)劣勢:01.延遲性,FPGA 最大的優(yōu)勢之一就是它極其微小的延遲。現(xiàn)場可編程門陣列具有極其微小延遲的原因在于，它無需依賴于通用 OS，也無需通過通用總線（例如 USB 或 PCI-Express）即可完成通信。這對其他的硬件設備來說很難實現(xiàn)，即使是高質量的 CPU 也會有 50 微秒的延遲，但到了 FPGA 身上，這個時間會被縮短到 1 微秒。具有極低延遲功能的現(xiàn)場可編程門陣列在需要微小延遲的場合中能大放異彩。比如，在噴氣式戰(zhàn)斗機的自動操作和高頻算法交易中，我們都可以看到它的身影。

02.能效率,專用集成電路( ASIC )在單一算法的速度上相較于 FPGA 更勝一籌，但其進行較大規(guī)模機器集群的初始投資極高。FPGA 在數(shù)字貨幣挖礦方面優(yōu)于 GPU，因為它們運行出色且極具能效率。除了高能效運算的優(yōu)點之外，F(xiàn)PGA 還具有一個優(yōu)勢——它的高效性無需主機運行來支持。

03.工程費,雖然 FPGA 在以上方面有較大的優(yōu)勢，但其用于配置和編程的費用卻遠遠高于基于指令架構的 GPU。硬件電路通常使用諸如 VHDL 和 Verilog 之類的硬件描述語言（ HDL）來編寫。而到了編程，則要使用多種編程語言之一（例如 Java，C，Python）來完成。

04.高層次綜合（HLS）,高層次綜合（HLS）是一種不斷擴大的趨勢，具體表現(xiàn)為可以使用常規(guī)編程語言（例如 Open CL 或 C ++）和高層次抽象對 FPGA 進行編程操作。但撇開所有在編程方面取得的技術性進展與突破，F(xiàn)PGA 的編程至今仍是一項艱巨的工作。除此之外，編譯期也是現(xiàn)場可編程門陣列的一大缺點。舉個例子，如果使用 Intel Open CL 編譯器，則編譯一個典型的 FPGA 程序需要 4 到 12 個小時。為了實現(xiàn)性能優(yōu)化，程序員經(jīng)常需要進行通宵編譯。

05.連接性,我們反過頭來看看 GPU，對于數(shù)據(jù)上的傳輸，它更依賴于 OS 和標準化總線（例如 USB 和 PCI -Express）。FPGA 則不依賴于這些參數(shù)，它們的優(yōu)勢就在于能夠使用戶以較小的延遲獲得更高的帶寬。實際上，F(xiàn)PGA 可直連數(shù)據(jù)源，例如網(wǎng)絡接口和傳感器。

3、FPGA 和 GPU 的浮點數(shù)之爭,為了使用諸如深度學習之類的高性能計算功能，用戶只能高度依賴具有出色浮點性能計算能力的 GPU，而 FPGA 在浮點算法上的效率則略顯低下。在一般的浮點運算中，浮點單元需要大量資源并且必須由邏輯塊組裝而成。然而劇本到了 FPGA 上就變了，由于 FPGA 結構中已包含浮點單元，能效率可以因此得到顯著提高。

雖然就目前的情況而言，先進的 GPU 比起 FPGA 具有更優(yōu)能效，但在不久的將來，現(xiàn)場可編程門陣列肯定會在浮點計算方面趕超 GPU，獲得這場能效計算之戰(zhàn)的勝利。
? ? ? ? ?（責任編輯：fqj）