科普：GPU和FPGA，有何异同

另一方面，FPGA 具有编程灵活性，可以用作 GPU、ASIC 或其他配置。它们可以针对特定算法进行编程和优化，这使得它们在通用硬件可能不够用的场景中非常高效。

GPU 由多个核心组成，每个核心能够同时执行数千个数学运算。这种并行架构使 GPU 能够比 CPU 更快地处理复杂的数学计算，例如矩阵乘法、傅里叶变换和其他线性代数运算。

GPU 在市场上随处可见。从游戏到加密挖矿再到 3D 建模，消费者的选择不胜枚举。与通常需要特定配置且编程难度较大的 FPGA 不同，市场上的许多 GPU 都是预先配置好的，随时可用。这种用户友好的特性使它们可供广泛的用户和公司使用，确保它们仍然是科技行业的热门选择。

FPGA 能够改变内部电路，因此成为原型设计和开发的绝佳选择。工程师可以快速迭代，测试不同的硬件配置，直到找到解决问题的最有效方法。

FPGA 在延迟和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。开发人员可以实现针对特定任务定制的硬件加速器，而这些任务可能不适合 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 能够提供高度的灵活性，以微调硬件设计以最大限度地提高效率。当然，图形处理方面需要注意的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。

定制硬件加速意味着 FPGA 非常适合用作 HPC 集群中推理的可编程加速器，非常适合训练深度学习神经网络。

2、实时信号处理

FPGA 非常适合需要低延迟和实时信号处理的应用，例如数字信号处理、雷达系统、软件定义无线电和电信。

3、网络优化

FPGA 非常适合从 CPU 卸载计算密集型任务，例如数据包处理、加密和压缩，从而减少延迟并提高网络吞吐量。

4、高频交易

在交易中，几微秒的差别可能决定了盈利数百万美元还是亏损数百万美元。高频交易机器人使用 FPGA 实现自定义算法，以最小延迟执行交易，从而提供竞争优势。

5、航空航天和国防应用

FPGA 在航空航天和国防系统中非常有用和有益，它们使用定制硬件加速器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。

除了游戏和渲染任务之外，以下还有其他典型的 GPU 用例：

1、机器学习和深度学习

人工智能的普及很大程度上归功于 GPU 的卓越处理能力。训练深度神经网络涉及大量矩阵乘法和激活，而 GPU 可以非常高效地处理这些操作，从而大大缩短训练时间。

2、加密货币挖掘

以太坊等加密货币的挖矿涉及计算密集型加密操作，而 GPU 可以高效处理这些操作。多年来，基于 GPU 的挖矿设备占据了主导地位，然而，挖矿难度的变化、日益激烈的竞争和不断上升的能源成本降低了利润率，因此 GPU 挖矿的受欢迎程度已不如从前。

3、典型的高性能计算应用

科学模拟、天气预报和流体动力学模拟通常需要强大的计算能力。GPU 可提供必要的马力来加速这些模拟并显著缩短获得结果的时间。

另外，请记住，虽然 FPGA 在特定任务上效率很高，但它们可能无法与现代 GPU 的原始计算能力和性能相媲美，尤其是对于图形密集型应用程序而言。FPGA 也可能耗电，而基于 FPGA 的 GPU 解决方案的功耗可能不如使用专用 GPU 那么好。

在 GPU 和 FPGA 之间进行选择是一项重要的决定，它取决于应用的性质、性能要求、功率限制和预算考虑。GPU 具有广泛的适用性和成本效益，使其成为许多高性能计算任务的热门选择。另一方面，FPGA 为需要硬件加速和实时处理的特定应用提供了高度可定制且节能的解决方案。