近年来，FPGA这一概念愈加频繁地引起我们的关注。比较新奇的在比特币挖矿中就已出现基于FPGA的矿机，而微软也曾高调宣布将在其数据中心里采用FPGA替代CPU等传统计算架构。
对于专业人士来说，FPGA并不陌生，它在多个领域中得到了广泛应用。然而，许多普通人对FPGA的理解仍显薄弱，FPGA到底是什么？它的优势何在？与CPU、GPU和ASIC相比，FPGA又有什么独特之处？这些疑问值得我们深入探讨。
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为什么选择FPGA？
众所周知，CPU的摩尔定律已进入减速期，但机器学习和网络服务的需求却在迅速上升。为了加速常见计算任务，行业越来越依赖定制硬件。但快速变化的市场又要求这些定制硬件具备可重编程性，以便应对新型计算任务。
FPGA，即现场可编程门阵列，是一种硬件可重构的架构。长期以来，FPGA被视为ASIC的小批量替代品，而近年来，微软、百度等巨头在数据中心大规模应用FPGA，提供强大的计算能力与灵活性。
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FPGA的高效性源于其独特的架构设计。CPU和GPU依赖冯·诺依曼结构，需处理复杂的指令集和共享内存。而FPGA的每个逻辑单元在重编程时已确定其功能，摆脱了指令集的束缚，使得FPGA在能效上显著优于CPU和GPU。
在计算密集型任务中，如矩阵运算和机器学习，FPGA表现出色。例如，Altera Stratix V的整数乘法性能与20核CPU相当，而浮点运算性能与8核CPU相持平。更令人期待的是，即将推出的Stratix10将具备更强的计算能力，甚至接近当前顶级GPU计算卡。
在数据中心环境中，FPGA的低延迟优势也非常突出。以Bing搜索的排序任务为例，FPGA仅需微秒级的延迟，而GPU则可能面临毫秒级的延迟，影响用户体验。
在通信密集型任务中，FPGA同样展现了其卓越的性能。这类任务的处理复杂性较低，但通信往往成为瓶颈。FPGA的收发器可直接连接40 Gbps甚至100 Gbps的网络，以线速处理任意大小的数据包。相较之下，CPU则需经过网卡处理，延迟和吞吐量受限。
虽然GPU也能高效处理数据包，但由于缺乏网口，其性能常常受制于CPU和网卡的处理能力。因此，FPGA在通信密集型任务中更具优势，能够提供稳定且低延迟的解决方案。
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2016年，微软的Catapult项目吸引了广泛关注。该项目通过FPGA加速机器翻译，其计算能力相当于10万块顶级GPU。尽管该项目的实施并非一帆风顺，微软在部署过程中经历了多个阶段的调整。
最初，微软采用专用FPGA集群的方式，但由于FPGA之间无法通信，导致处理规模受限。随后，微软转向在每台服务器上部署FPGA，并通过专用网络连接实现FPGA之间的通信。这一转变使得Bing的搜索排序性能提升了两倍，显著优化了资源使用。
在Azure部门，随着网络和存储虚拟化的需求上升，FPGA被部署在网卡和交换机之间。此举不仅提高了虚拟机的网络性能，还将延迟降低了10倍，进一步提升了整体效率。
FPGA在数据中心和云计算中的应用潜力巨大。随着技术的不断演进，FPGA将可能在计算资源的分配中占据更重要的位置。通过与CPU的协同工作，FPGA将在未来的许多应用场景中实现超越，同时迎来更广阔的发展前景。
