（原标题：科普：GPU和FPGA凯发k8，国际，中国官方网站，一触即发，网页版，手机版本，登录入口，有何异同）

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图形处理单位 (GPU) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 是用于成像和其他忙绿预计的三种主要处理器类型中的两种。中央处理器 (CPU) 是第三种类型。让咱们真切了解 GPU 和 FPGA 之间的主要区别、它们的上风、常见用例以及何时选用其中一种。

什么是 FPGA？

FPGA（现场可编程门阵列）是一种具有可编程硬件结构的集成电路，允许将其再行成就为像另一个电路相通启动。由于其电路不是硬蚀刻的，因此不错活泼地适合特定机器学习算法的需求。在东说念主工智能的布景下，这为 FPGA 提供了纷乱的上风，既不错扶植大限制并行责任负载，又不错晋升特定算法的性能。

在 GPU 和 FPGA 之间进行选用

GPU 和 FPGA 之间的主要区别在于，GPU 最先是为渲染视频和图形而野心的。它们大意并行处理责任负载，因此在需要快速屡次实施疏浚责任负载的深度学习愚弄中很受见原。举例，关于图像识别任务，GPU 是天然选用。

另一方面，FPGA 具有编程活泼性，不错用作 GPU、ASIC 或其他成就。它们不错针对特定算法进行编程和优化，这使得它们在通用硬件可能不够用的场景中相配高效。

GPU 和并行处理才调

GPU 的最大上风在于其图形渲染才调。从渲染高差异率图像和动画到处理光辉跟踪背后的复杂预计，它们相配允洽与闪现器交互并处理渲染具有高差异率和翔实纹理的场景所需的预计。

GPU 由多个中枢构成，每个中枢大意同期实施数千个数学运算。这种并行架构使 GPU 大意比 CPU 更快地处理复杂的数学预计，举例矩阵乘法、傅里叶变换和其他线性代数运算。

GPU 在市集上遍地可见。从游戏到加密挖矿再到 3D 建模，铺张者的选用不堪罗列。与通常需要特定成就且编程难度较大的 FPGA 不同，市集上的很多 GPU 皆是事前成就好的，随时可用。这种用户友好的特点使它们可供庸俗的用户和公司使用，确保它们仍然是科技行业的热点选用。

FPGA 上风：定制硬件加快

FPGA 正在成为东说念主工智能和高性能预计界限 GPU 的强劲替代品。FPGA 最大的上风在于其可编程性。与具有固定野心的 GPU 不同，FPGA 不错再行编程以结束自界说逻辑和功能。这种可编程性使设备东说念主员大意调度硬件以安静其愚弄才略的特定条件。

FPGA 大意转变里面电路，因此成为原型野心和设备的绝佳选用。工程师不错快速迭代，测试不同的硬件成就，直到找到搞定问题的最有用模范。

FPGA 在蔓延和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。设备东说念主员不错结束针对特定任务定制的硬件加快器，而这些任务可能不允洽 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 大意提供高度的活泼性，以微调硬件野心以最大适度地晋升效果。天然，图形处理方面需要谨防的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。

常见用例：FPGA

1、加快高性能预计 (HPC)

定制硬件加快意味着 FPGA 相配允洽用作 HPC 集群中推理的可编程加快器，相配允洽锻练深度学习神经收罗。

2、及时信号处理

FPGA 相配允洽需要低蔓延和及时信号处理的愚弄，举例数字信号处理、雷达系统、软件界说无线电和电信。

3、收罗优化

FPGA 相配允洽从 CPU 卸载预计密集型任务，举例数据包处理、加密和压缩，从而减少蔓延并晋升收罗隐约量。

4、高频往返

在往返中，几微秒的辞别可能决定了盈利数百万好意思元一经耗费数百万好意思元。高频往返机器东说念主使用 FPGA 结束自界说算法，以最小蔓延实施往返，从而提供竞争上风。

5、航空航天和国防愚弄

FPGA 在航空航天和国防系统中相配有用和故意，它们使用定制硬件加快器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。

常见用例：GPU

除了游戏和渲染任务以外，以下还有其他典型的 GPU 用例：

1、机器学习和深度学习

东说念主工智能的普及很猛进度上归功于 GPU 的荒谬处理才调。锻练深度神经收罗触及多数矩阵乘法和激活，而 GPU 不错相配高效地处理这些操作，从而大大裁汰锻练时辰。

2、加密货币挖掘

以太坊等加密货币的挖矿触及预计密集型加密操作，而 GPU 不错高效处理这些操作。多年来，基于 GPU 的挖矿成立占据了主导地位，然而，挖矿难度的变化、日益浓烈的竞争和阻挡高潮的能源资本贬低了利润率，因此 GPU 挖矿的受见原进度已不如从前。

3、典型的高性能预计愚弄

科学模拟、天气预告和流体能源学模拟通常需要强劲的预计才调。GPU 可提供必要的马力来加快这些模拟并权贵裁汰赢得终局的时辰。

您不错将 FPGA 用作 GPU 吗？

是的，不错将 FPGA 用作 GPU，但其中触及一些热切的谨防事项和挑战。要将 FPGA 用作 GPU，您需要野心和结束一个硬件架构来模拟或复制 GPU 的功能。这需要 FPGA 野心方面的丰富专科学问，以及对 GPU 架构和并行处理期间的真切了解。

另外，请记取，天然 FPGA 在特定任务上效果很高，但它们可能无法与当代 GPU 的原始预计才妥洽性能相比好意思，尤其是关于图形密集型愚弄才略而言。FPGA 也可能耗电，而基于 FPGA 的 GPU 搞定决策的功耗可能不如使用专用 GPU 那么好。

在 GPU 和 FPGA 之间进行选用是一项热切的决定，它取决于愚弄的性质、性能条件、功率终结和预算接洽。GPU 具有庸俗的适用性和资本效益，使其成为很多高性能预计任务的热点选用。另一方面，FPGA 为需要硬件加快和及时处理的特定愚弄提供了高度可定制且节能的搞定决策。

参考连络：https://www.techspot.com/news/103228-gpus-vs-fpgas-what-difference.html

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