FPG:FPGA vs GPU：谁是未来大局所向？_FPG价格

编译|有条鱼出品|矿视界一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对Altera的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对FPGA所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于FPGA到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA有何优势？FPGA有何劣势？FPGA会在GPU挖矿阵营中脱颖而出，成为主角吗？此篇文章将会就以上矿工存疑问题，对FPGA进行一个概述。

韩流媒体KStarLive宣布推出基于偶像时尚的PFP NFT项目:3月24日消息，韩流媒体KStarLive宣布推出基于偶像时尚的“K-Pop Fashion Mini Me”PFP NFT项目。本次发布会在NFT交易市场OpenSea举行，NFT收藏平将以偶像的舞台服装、日常服装、机场时装为基础打造。粉丝可以通过KStarLive平台参与粉丝活动，并通过OpenSea购买NFT。（e2news）[2022/3/24 14:15:00]

何为FPGA？

FPGA是一种比ASIC更容易制造的集成电路，不同于ASIC的是，FPGA可重新进行电路设计和配置。对于FPGA矿工来说，这一点使得他们可以挖取多种算法支持的多个币种。优劣势

dHedge社区发起提案DFP-7 建议添加集成Balancer Labs:10月21日消息，去中心化资管协议dHedge社区发起提案DFP-7，建议添加集成Balancer Labs，这将进一步扩大经理可用的资产，同时也开辟新的高收益耕作机会。[2021/10/21 20:46:40]

01.延迟性FPGA最大的优势之一就是它极其微小的延迟。现场可编程门阵列具有极其微小延迟的原因在于，它无需依赖于通用OS，也无需通过通用总线即可完成通信。这对其他的硬件设备来说很难实现，即使是高质量的CPU也会有50微秒的延迟，但到了FPGA身上，这个时间会被缩短到1微秒。具有极低延迟功能的现场可编程门阵列在需要微小延迟的场合中能大放异彩。比如，在喷气式战斗机的自动操作和高频算法交易中，我们都可以看到它的身影。

动态 | SBI控股和FPT Corporation向区块链初创企业Utop投资300万美元:据FPT官网消息，4月17日，日本SBI控股与越南FPT Corporation在东京签署谅解备忘录，将向合资企业Utop投资300万美元。据悉，Utop旨在打通商户之间的积分程序，允许用户通过同一网络中的不同商家获取、兑现积分，Utop基于FPT的企业区块链平台akaChainTM开发，该平台已经在许多国家的金融、保险、零售、供应链等多个领域得到了应用。[2019/4/19]

Cardano基金会近期引入了FP Complete对开发团队IOHK完成的工作进行独立审计:Cardano基金会近期引入了FP Complete对开发团队IOHK完成的工作进行独立审计，随后将进一步审核Cardano区块链协议，并提出改进建议。FP Complete由微软内部开发，是Haskell商业级工具和工程供应商，Haskell是用于构建Cardano第三代区块链协议的函数式编程语言。从2月份开始，Cardano基金会和FP Complete将定期发布报告，并详细介绍审计结果。ADA现全球均价0.65美元，涨幅5.78%，市值排名第5位。[2018/1/26]

02.能效率专用集成电路(ASIC)在单一算法的速度上相较于FPGA更胜一筹，但其进行较大规模机器集群的初始投资极高。FPGA在数字货币挖矿方面优于GPU，因为它们运行出色且极具能效率。除了高能效运算的优点之外，FPGA还具有一个优势——它的高效性无需主机运行来支持。03.工程费虽然FPGA在以上方面有较大的优势，但其用于配置和编程的费用却远远高于基于指令架构的GPU。硬件电路通常使用诸如VHDL和Verilog之类的硬件描述语言来编写。

而到了编程，则要使用多种编程语言之一来完成。04.高层次综合高层次综合是一种不断扩大的趋势，具体表现为可以使用常规编程语言和高层次抽象对FPGA进行编程操作。但撇开所有在编程方面取得的技术性进展与突破，FPGA的编程至今仍是一项艰巨的工作。

除此之外，编译期也是现场可编程门阵列的一大缺点。举个例子，如果使用IntelOpenCL编译器，则编译一个典型的FPGA程序需要4到12个小时。为了实现性能优化，程序员经常需要进行通宵编译。05.连接性我们反过头来看看GPU，对于数据上的传输，它更依赖于OS和标准化总线。FPGA则不依赖于这些参数，它们的优势就在于能够使用户以较小的延迟获得更高的带宽。实际上，FPGA可直连数据源，例如网络接口和传感器。FPGA和GPU的浮点数之争

为了使用诸如深度学习之类的高性能计算功能，用户只能高度依赖具有出色浮点性能计算能力的GPU，而FPGA在浮点算法上的效率则略显低下。在一般的浮点运算中，浮点单元需要大量资源并且必须由逻辑块组装而成。然而剧本到了FPGA上就变了，由于FPGA结构中已包含浮点单元，能效率可以因此得到显著提高。虽然就目前的情况而言，先进的GPU比起FPGA具有更优能效，但在不久的将来，现场可编程门阵列肯定会在浮点计算方面赶超GPU，获得这场能效计算之战的胜利。

结语显而易见，FPGA未来可期。当FPGA变得易于编程、缩短编译期且提高浮点计算能效时，GPU很有可能被取代。本文仅代表原作者本人观点，与矿视界无关。

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