最近和一个单位技术交流，得知最近FPGA忽然非常火，据说去年的出货量增加一倍，微软在Bing内部也部署了1000多节点的测试环境，据说测试结果表明可以减少50%的计算节点，单机成本增加30%左右，因此还是省钱了。同时百度、腾讯、谷歌也都有尝试FPGA的计划。据说吸引投资方的两个重要问题是：1.CPU收到量子效应的影响，集成度难以提高2.GPU能耗太高。

在学校期间曾经做过8位机，当时承担角色是设计运算逻辑，基本上就是门电路设计，为了放到金钟GAL里面，费了老鼻子劲，后来还烧坏了一批GAL。GAL之后是CPLD，支持更多的可编程门电路。同时另外一个技术分支就是FPGA，这个玩意工作原理类似，和CPLD的主要区别是FPGA基于查找表（LUT）实现了大规模状态机电路，而CPLD由大量门电路构成。因此CPLD适用于组合逻辑应用，而FPGA更适合于类似CPU的工作。

学术界在2010年前后发表了不少FPGA的研究论文，总体结论是GPU的性能占优，开发容易，FPGA开发复杂，在部分领域可能占优，但是需要社区来大力推动。工业界近期开始利用FPGA做一些产品化工作，但是主要还是集中在网络设备，在计算设备方面，有些厂商在研究FPGA在产品和服务中的应用，但是并未有大规模商用案例。个人预计在固定计算模式的产品方面会有较多一体化设备使用FPGA，但是在服务方面，FPGA目前还不成熟。

学术界：有一些研究和基准测试

 

一、2013年，Egil Fykse硕士论文测试比较DSP、GPU和FPGA（注：测试的内容不是很充分）

综合比较了性价比，总体来说价格不好比较，同样作业FPGA能耗大大低于GPU，开发能力方面GPU大大优于FPGA，性能方面GPU占优

二、2013年Mathworks的Christopher Cullinan等人对CPU、GPU和FPGA进行性能测试

FFT的性能测试，GPU有1000倍左右的性能优势，但是如果考虑数据传输时间，则GPU变成69ms，变成了最慢的，而FPGA变成最快的。其他的测试也表明，GPU的性能主要在数据传输方面

其他三种算法的测试，GPU对比CPU有一些优势，最大3~100倍左右

 

三、2010年David H. Jones等人发表论文比较GPU和FPGA的性能，HPC领域

伪随机数生成，GPU和FPGA相当（唯一一个相当的例子），64位矩阵相乘，GPU优于FPGA

N-bady仿真，GPU显著优于FPGA。最终的结论是，如果不能通过开源优化算法，FPGA只能用于特定的计算领域。一个证据是Cray系统已经放弃FPGA而是用GPU

工业界：在FPGA方面的进展并没有什么商用案例，微软Bing案例是一个最大的试点系统，其他就很不清楚了

一、微软Bing案例

 

Putnam介绍了在Bing做的原型项目中（离线计算搜索词排名，并行系统），使用1632个服务器，每台服务器使用一个PCIe的FPGA卡，增加单台服务器成本不到30%，但是提升吞吐率100%。即传说可以节约50%服务器的由来。主要问题是难以开发应用程序，需要高级语言的支持。同时开发流程也非常慢。貌似由于系统基于Windows，而设备的Windows驱动也是个问题。

二、百度案例

开发了FPGA的板子，据说用于至少10个底层任务的优化，据说在性能/功耗/成本方面由于GPU和CPU。百度的FPGA架构师（欧阳健）原来在微软研究院做FPGA方面的研究工作，Putnam的团队。

 

三、Google案例

Jonathan Ross在FPGA 2014大会上主要讲了Google对FPGA的一些态度，一方面存在计算需求，但是FPGA目前存在很多问题，如不开源、不成熟、许可费、支持差等问题。看来Google并未开始什么商用。

 

四、Oracle和IBM案例

Oracle打算利用FPGA优化数据库，目前停留在Lab状态。IBM还在忽悠

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