什么是FPGA？为什么FPGA会如此重要？( 三 ) _FPGA

结果：

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可以看到，这个和一般的高级语言差别比较大。
学习FPGA必须有过硬的硬件电路基础。
例2：

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上述为lattice的一款FPGA架构，你可以把它想象成一块放满电子元件的硬件电路板，图中“电路板”上的元件有IIC和SPI硬核接口“器件”，有NVCM程序存储“器件”，有RAM数据存储“器件”，还有最小单元的LUT（查找表）器件。
一般FPGA工程师会使用硬件描述语言Verilog或者VHDL对FPGA进行“编程”，之后，再经过厂家提供的FPGA开发工具（Diamond或Radiant、vivado）的综合、布局、布线，会产生bit文件或bin文件。
如果工程师将最终产生的bit文件或bin文件下载到FPGA中，就相当于一位硬件工程师，在FPGA芯片这块已经放置了“元件”的“电路板”上，进行了布线操作。（也就是把毫无关联的与器件，用铜线连接起来）
下载程序后的FPGA，我们就不能简单称之为“电路板”了。
举个例子，FPGA实现的功能是SPI转并口，那么这块FPGA就可以称为“spi接口转换板” 。
当然，FPGA和“电路板”终究是不同的，FPGA可以进行重复编程，相当于一块可以反复布线的电路板。
七、为什么效率会如此之高？1. FPGA与GPU的区别本质上是体系结构的区别CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。
FPGA 本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。

CPU与FPGA区别之（指令）： CPU结构——有指令：冯氏结构中，由于执行单元（如 CPU 核）可能执行任意指令，就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。由于指令流的控制逻辑复杂，不可能有太多条独立的指令流，因此 GPU 使用 SIMD（单指令流多数据流）来让多个执行单元以同样的步调处理不同的数据，CPU 也支持 SIMD 指令。 FPGA结构——无需指令：而 FPGA 每个逻辑单元的功能在重编程（烧写）时就已经确定，不需要指令。
CPU与FPGA区别之（内存） CPU结构——仲裁与共享内存：冯氏结构中使用内存有两种作用。一是保存状态，二是在执行单元间通信。由于内存是共享的，就需要做访问仲裁；为了利用访问局部性，每个执行单元有一个私有的缓存，这就要维持执行部件间缓存的一致性。

FPGA结构——无需仲裁与共享内存：对于保存状态的需求，FPGA 中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存。对于通信的需求，FPGA 每个逻辑单元与周围逻辑单元的连接在重编程（烧写）时就已经确定，并不需要通过共享内存来通信。
FPGA 同时拥有流水线并行和数据并行，而 GPU 几乎只有数据并行（流水线深度受限）。

FPGA流水线与数据并行处理：例如：处理一个数据包有 10 个步骤，FPGA 可以搭建一个 10 级流水线，流水线的不同级在处理不同的数据包，每个数据包流经 10 级之后处理完成。每处理完成一个数据包，就能马上输出。
GPU数据并行处理：而 GPU 的数据并行方法是做 10 个计算单元，每个计算单元也在处理不同的数据包，

然而所有的计算单元必须按照统一的步调，做相同的事情（SIMD，Single Instruction Multiple Data）。
这就要求 10 个数据包必须一起输入、一起输出，输入输出的延迟增加了。
总结一句话，很多算法如果用纯软件实现，需要很多条指令才能完成，如果用FPGA，只需要在有限个时钟周期即可完成，速度快的不是一点半腥。
八、收入FPGA军品使用非常广泛，基本上只要涉及无线通信的产品都会涉及到FPGA开发。
尤其在高校里，应用非常广，这个领域，特别容易发论文（博士论文）
还有一些其他领域都是些小公司，工控机器人，3d成像，裸眼3d公司，led拼接屏公司，
通信领域用的比较多，还有些大数据的，比如说腾讯和百度也有类似的岗位做数据挖掘
一口君随手截取了某App发布的南京、上海、深圳的FPGA岗位信息。