当我们需要进行计算时，通常会选择使用基于指令的架构，比如中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU），编写适用于这些架构的软件程序。这些架构是通用的，可以执行各种不同类型的计算任务。

然而，还有一种不同的方法，即为特定的计算任务设计专门的电路，不依赖于通用架构和软件。这种方法更加费力，需要进行电路设计和硬件实现，但可以在特定计算任务上获得更高的性能和效率。

本文重点介绍这种能获取高性能的方法，即使用可重构集成电路，也称为现场可编程门阵列（FPGA）。FPGA是一种特殊的芯片，可以通过配置来实现各种不同的电路功能。可以根据特定的计算需求，将FPGA配置成一个定制的电路，以执行特定的计算任务。与基于指令的架构不同，FPGA不需要编写软件程序，而是直接配置硬件电路来执行计算任务。

为什么我们倾向于使用 FPGA 进行计算，而不是更常见的CPU或GPU？与GPU和CPU相比，FPGA在以下几个方面存在差异：

延迟：计算需要多长时间？

→ FPGA在这方面表现良好。

连通性：可以连接哪些输入/输出，以及带宽是多少？

→ FPGA可以直接连接输入，并提供非常高的带宽。

工程成本：表达计算需要多少工作量？

→ 工程成本通常比基于指令的架构要高得多，因此其优势必须物有所值。

能源效率：计算需要消耗多少能源？

→ 这经常被列为FPGA的一个巨大优势，但FPGA是否比CPU或GPU更好，实际上取决于应用场景。

接下来更详细地讨论每个方面。

FPGA相对于CPU和GPU具有更低的延迟。在特定的应用场景下，使用FPGA可以实现非常低的延迟。

使用FPGA，可以实现约等于或低于1微秒的延迟；而使用CPU，延迟小于50微秒已经是非常不错的表现了。此外，FPGA的延迟更加可预测，更具确定性。主要原因是FPGA更加专用化：它们不依赖于通用操作系统，并且通信无需通过通用总线（如USB或PCIe）进行。

因此，对于需要高性能和低延迟的应用场景，例如喷气式战斗机的自动驾驶仪或高频算法交易引擎，选择使用FPGA是个更好的选择，它能够提供非常短的延迟，更可靠的性能，并且能够满足特定的需求，不受通用架构和操作系统的限制。

在FPGA上，可以直接把任何数据源（如网络接口或传感器）连接到芯片的引脚上，这点与GPU和CPU形成鲜明对比，因为在GPU和CPU上，必须通过标准化总线（如USB或PCIe）连接数据源，并依赖操作系统将数据传递给应用程序。FPGA的与芯片引脚的直接连接提供了极高的带宽和低延迟。

这种高带宽在无线电天文学应用中是必需的，比如LOFAR和SKA。在这些应用中，现场装有许多专用传感器，产生大量数据。为了更方便处理，必须在发送之前减少数据量。为此，荷兰无线电天文学研究所ASTRON设计了Uniboard²，这是一块搭载了四个FPGA的板卡，其每秒处理的数据量比阿姆斯特丹互联网交换中心还要多。

在讨论能源效率这个微妙问题之前，让我们先讨论FPGA的主要缺点：相比基于指令的架构（即CPU和GPU），它们的编程/配置要困难得多。传统上，这些硬件电路是通过硬件描述语言（HDL），如VHDL和Verilog，进行描述的，而软件则是通过众多编程语言之一，如Java、C和Python进行编程的。

从理论上讲，硬件描述语言和编程语言都可以用来表达任何计算（都是图灵完备的），但在工程细节上存在巨大的差异。

一种新兴的趋势是高级综合（HLS）：使用常规编程语言（如OpenCL或C++）对FPGA进行编程，从而实现更高级别的抽象。然而，即使使用这样的语言，编程FPGA的难度仍然比编程基于指令的系统高一个数量级。

编程FPGA的困难部分很大程度上是长时间的编译时间。例如，使用英特尔的OpenCL编译器，编译一个典型的FPGA程序需要4到12个小时之间。这是由于布局和布线阶段：想要的定制电路需要映射到拥有的FPGA资源上，并且路径尽可能短。这是一个复杂的优化问题，需要大量计算。英特尔提供了一个仿真器，因此测试正确性不需要进行这个漫长的步骤，但确定和优化性能确实需要进行这些漫长的编译阶段。

在英特尔的宣传中，一直强调FPGA在能源效率方面具有明显的优势。然而，实际情况并不那么明确，尤其是在涉及浮点计算时。但我们首先来考虑FPGA相对于CPU或GPU在能源效率方面的明显优势。

就逻辑和固定精度计算而言，FPGA在能源效率方面表现出色。尤其在加密货币挖掘中，正是这一特性使得FPGA具有优势。实际上，过去很多人都使用FPGA进行比特币挖掘。

值得一提的是，如今大多数人都使用ASIC（专用集成电路）进行比特币挖掘。ASIC是专门为特定目的而构建的定制集成电路。虽然ASIC是更为能源高效的解决方案，但需要巨额的前期投资用于设计和批量芯片生产，才能实现成本效益。

从能源效率的角度来看，FPGA板不需要依赖主机计算机运行，因为它们具备自己的输入/输出接口，这样可以节省主机的能源和金钱开销。而与之相反的是GPU，GPU需要通过PCIe或NVLink与主机系统进行通信，因此需要主机的运行支持。（NVidia Jetson是GPU的一个例外，但它并不是高端GPU。）

许多高性能计算应用，如深度学习，通常依赖于浮点运算，GPU在这方面表现出色。过去，FPGA在浮点计算方面效率相对较低，因为需要从逻辑块组装浮点单元，这消耗了大量资源。

像Arria 10和Stratix 10这样的新一代FPGA在FPGA结构中集成了浮点单元，使其在浮点计算方面更为出色。那么，添加浮点单元是否使FPGA在能效上对浮点计算更有吸引力？它们比GPU更节能吗？

把最先进的GPU与最先进的FPGA进行比较。目前市面上最快的专业GPU是Tesla V100，理论最大性能为15 TFLOPS（每秒兆浮点运算，是测量浮点性能的标准单位），功耗约为250瓦。其中一款最好的FPGA开发板是Nallatech 520C，它采用Altera/Intel的新一代Statix 10芯片。该开发板的理论最大性能为9.2 TFLOPS，功耗约为225瓦。

如果把这两个设备在能效上进行比较，GPU似乎更节能，在理论上能达到56 GFLOP/W（每瓦吉浮点运算，是测量浮点性能能效的标准单位），而FPGA仅能达到40.9 GFLOP/W。因此，如果要购买新的浮点数硬件，并且需要主机电脑，那么在这种粗略的比较中，选择GPU可能更合适。

然而，这种差距很小，并且有可能新一代基于Stratix 10的FPGA开发板在浮点计算方面比Volta更节能。此外，上述比较是在不同工艺节点下进行的，因为Tesla V100采用了12纳米工艺，而Stratix 10则采用了较旧的14纳米工艺。

尽管比较表明，如果需要能效较高的浮点计算，最好选择GPU，但并不能说明GPU在浮点计算方面天生更节能。目前，GPU在浮点能效方面占据优势，但这种情况在不久的将来可能会发生改变。

FPGA的能效标签：取决于应用领域

如果不需要主机电脑，那么需要比较带有主机的高端GPU和不带主机的高端FPGA。如果使用上述比较中的相同数据，那么带有主机的GPU和不带主机的FPGA在能效上完全相同，前提是主机消耗116.7瓦（在多GPU配置中，每个GPU消耗的电量）。现代主机的功耗在50到250瓦之间，这使得FPGA更具竞争力。

在某些领域，很难绕开FPGA。在军事应用中，如导弹制导系统，FPGA由于其低延迟而被使用。在射电天文学应用中，FPGA的专用输入/输出对于处理大量数据有重要作用。在加密货币挖掘中，FPGA的定点和逻辑运算能效优势明显。