FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片基于可编程器件（PAL、GAL）发展而来，是半定制化、可编程的集成电路。FPGA芯片按固定模式处理信号，可执行新型任务（计算任务、通信任务等）。FPGA芯片相对专用集成电路（如ASIC芯片）更具灵活性，相对传统可编程器件可添加更大规模电路数量以实现多元功能。
1.FPGA芯片相较于CPU芯片
CPU架构：CPU用于处理视觉算法需按指定顺序执行指令，第指令在图像整体运行完成后，第二指令开始运行。在4步操作指令环境下，设定单个操作指令运行需10毫秒，完成总算法耗时约40毫秒。
FPGA架构：FPGA用于处理视觉算法采取规模化并行运算模式，可于图像不同像素内同时运行4步操作指令。设定单个操作操作指令运行需10毫秒，FPGA完成图像整体视觉算法处理时间仅为10毫秒，FPGA图像处理速度显著快于CPU。
“FPGA+CPU”架构：此架构下，图像在CPU与FPGA之间传输，包含传输时间在内的算法整体处理时间仍低于纯CPU架构。
2.FPGA芯片相较于GPU芯片
峰值性：GPU计算峰值（10Tflops）显著高于FPGA计算峰值（小于1TFlops）。GPU架构依托深度流水线等技术可基于标准单元库实现手工电路定制。相对而言，FPGA设计资源受限，型号选择决定逻辑资源上限（浮点运算资源占用较高），FPGA逻辑单元基于SRAM查找表，布线资源受限。
内存接口：GPU内存接口（双倍数据传输率存储器等）带宽优于FPGA使用的DDR（双倍速率同步动态随机存储器）接口，满足机器学习频繁访问内存需求。
灵活性：FPGA可根据特定应用编程硬件，GPU设计完成后无法改动硬件资源，远期机器学习使用多条指令平行处理单数据，FPGA硬件资源灵活性更能满足需求。
功耗：GPU平均功耗（200W）远高于FPGA平均功耗（10W），可有效解决散热问题。
3.FPGA芯片相较于ASIC芯片
ASIC需从标准单元进行设计，功能需求及性能需求发生变化时，ASIC芯片设计需经历重新投片，设计流程时间成本、经济成本较高。
FPGA包括预制门和触发器，具备可编程互联特性，可实现芯片功能重新配置。相对而言，ASIC芯片较少具备重配置功能。
ASIC与FPGA经济成本、时间成本区别：ASIC设计过程涉及固定成本，设计过程造成材料浪费较少，相对FPGA重复成本较低，非重复成本较高（平均超百万美元）。
FPGA重复成本高于同类ASIC芯片，规模化量产场景下，ASIC芯片单位IC成本随产量增加持续走低，总成本显著低于FPGA芯片。
FPGA无需等待芯片流片周期，编程后可直接使用，相对ASIC有助于企业节省产品上市时间。
技术未成熟阶段，FPGA架构支持灵活改变芯片功能，有助于降低器件产品成本及风险，更适用于5G商用初期的市场环境。
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