FPGA背景知识

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FPGA全称是“可编辑门阵列”(Field Programmable Gate Array)，其基本原理是在芯片内集成大量的数字电路基本门电路，存储器以及互连线资源，而用户可以通过对FPGA进行“编程”（烧写配置文件）来定义这些门电路的功能以及模块之间的连线。这种“编程”不是一次性的，你可以把FPGA设计成一个编解码器，只要更改配置文件，就可以变成一个CPU，这也是所谓的re-Configurable的概念。当然，FPGA在给我们提供了随意实现硬件电路的灵活性的同时，也要求设计者具有硬件设计的知识和能力。这一点和CPU，GPU的软件编程方法有很大的差别，或者说是有更高的应用门槛。
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! Y$ k; \1 L- i* H& Q) p: d目前主要的FPGA芯片厂商是Xilinx和Intel（Altera），AWS主要使用Xilinx的FPGA，MS则使用Intel的FPGA。在具体看FPGA的内部结构之前，我们还是通过对比来看看它的特点。
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其实最近这种对比很多，我之前的文章也提到过。MS把CPU，GPU，FPGA和ASIC放在Flexibility VS Efficiency的角度进行对比，这个也是我们经常使用的方法。再次强调，灵活性（通用性）一定意味着效率的损失，反之亦然。

) p/ S/ u8 P4 D  C另外，在MS的图中可以看出，他们认为FPGA主要还是用在Evaluation（或者我们经常说的Inference）。而有趣的是，他们认为ASIC方案在Training和Evaluation中都还是“under investigation”，好像把Google的TPU给忘了。
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+ o2 y% t0 V, ~" m2 lAWS给出了另外一个视角的比较，CPU为了实现最大的灵活和通用，芯片中的很大一部分芯片面积用来提供控制功能（也包括复杂的存储架构，比如Cache）；而在GPU当中，用作运算的芯片面积比例大大提高，能够支持大规模的并行处理；而到了FPGA，已经没有预先定义的指令集概念，也没有确定的数据位宽。这些你都可以根据应用来自己设计。你可以设计一个只支持几条指令的处理器；也可以只设计数据通道和简单的控制逻辑，根本不用指令。
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下图来自MS的讲座，对比了CPU和FPGA进行数据处理的特点。
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CPU可以看作是一种时间计算模型，指令顺序进入，每条指令处理一定的数据。FPGA可以看作是空间计算模型，大量数据可以并行的进行处理。Deep Learning的处理，比如CNN的卷积运算，就是非常适合空间计算模型的例子。这一点我在之前的文章“深度神经网络的模型·硬件联合优化”中已有介绍。下面我们具体看看FPGA的内部结构。

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灵活性（通用性）一定意味着效率的损失，反之亦然

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FPGA在给我们提供了随意实现硬件电路的灵活性的同时，也要求设计者具有硬件设计的知识和能力
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目前主要的FPGA芯片厂商是Xilinx和Intel（Altera），AWS主要使用Xilinx的FPGA，MS则使用Intel的FPGA。在具体看FPGA的内部结构之前，我们还是通过对比来看看它的特点。