由(yóu)騰訊雲(yún)基礎産品中(zhōng)心(xīn)、騰訊架構平台(tái)部(bù)組成(chéng)的(de)騰訊雲(yún)FPGA聯合团(tuán)隊在(zài)这(zhè)里(lǐ)向(xiàng)读(dú)者(zhě)分(fēn)享，傳統FPGA存在(zài)什麼(me)樣(yàng)的(de)問(wèn)題(tí)、FPGA與(yǔ)其他(tā)計(jì)算硬(yìng)件(jiàn)平台(tái)的(de)區(qū)别是(shì)什麼(me)？騰訊雲(yún)FPGA的(de)價值和(hé)應(yìng)用(yòng)案(àn)例有(yǒu)哪些？

FPGA誕生(shēng)至(zhì)今已有(yǒu)30餘年(nián)，此(cǐ)前(qián)主(zhǔ)要(yào)應(yìng)用(yòng)于(yú)大型互聯网(wǎng)和(hé)科技公司，但是(shì)并沒(méi)有(yǒu)被(bèi)普及(jí)應(yìng)用(yòng)。1 月(yuè) 20 日(rì)，騰訊雲(yún)推出(chū)國(guó)內(nèi)首款高(gāo)性(xìng)能(néng)异(yì)構計(jì)算基礎設施——FPGA 雲(yún)服(fú)务器，将以(yǐ)雲(yún)服(fú)务方(fāng)式将大型公司才能(néng)长期(qī)支付使用(yòng)的(de) FPGA 普及(jí)到(dào)更(gèng)多(duō)企業，企業只(zhī)需支付相當于(yú)通(tòng)用(yòng)CPU約40%的(de)費用(yòng)，性(xìng)能(néng)可(kě)提(tí)升(shēng)至(zhì)通(tòng)用(yòng)CPU服(fú)务器的(de)30倍以(yǐ)上(shàng)。

行業背景

随着 AI 这(zhè)股热(rè)潮(cháo)的(de)發(fà)展(zhǎn)，業界对(duì)人(rén)工智能(néng)發(fà)展(zhǎn)的(de)热(rè)情(qíng)逐漸高(gāo)漲，人(rén)工智能(néng)也(yě)成(chéng)为(wèi)了(le)未来(lái)發(fà)展(zhǎn)的(de)趨勢。中(zhōng)小型企業也(yě)期(qī)望搭上(shàng)人(rén)工智能(néng)这(zhè)輛列車。FPGA能(néng)够從底层開(kāi)始變(biàn)革(gé)人(rén)工智能(néng)的(de)設計(jì)邏輯，推動(dòng)全(quán)行業在(zài)人(rén)工智能(néng)領域的(de)創新步伐。

不(bù)过(guò)，过(guò)去(qù)中(zhōng)小企業部(bù)署(shǔ) FPGA 面(miàn)臨诸多(duō)問(wèn)題(tí)：FPGA 硬(yìng)件(jiàn)成(chéng)本(běn)高(gāo)、靈活性(xìng)差、一(yī)次(cì)性(xìng)采購投入(rù)大，需要(yào)高(gāo)昂的(de)費用(yòng)和(hé)巨大精力進(jìn)行 FPGA 的(de)定(dìng)制和(hé)采購， FPGA 硬(yìng)件(jiàn)交易價格不(bù)透明(míng)，为(wèi)保障服(fú)务稳定(dìng)需高(gāo)額的(de)運維 IT 成(chéng)本(běn)，并需配備相應(yìng)的(de)硬(yìng)件(jiàn)工程师(shī)和(hé)软(ruǎn)件(jiàn)工程师(shī)。

同(tóng)时(shí)企業接下(xià)来(lái)還(huán)会(huì)面(miàn)臨 FPGA 芯片(piàn)更(gèng)新換代(dài)带(dài)来(lái)的(de)資源閑置流轉(zhuǎn)問(wèn)題(tí)。虽然 FPGA 知識産權(FPGA IP，FPGA Intellectual Property)提(tí)供了(le)業务所(suǒ)需的(de)硬(yìng)件(jiàn)加速功能(néng)，但研發(fà)周期(qī)长，研發(fà)投入(rù)和(hé)风险高(gāo)，令诸多(duō)企業望而(ér)卻步。

FPGA 是(shì)什麼(me)

人(rén)工智能(néng)包(bāo)括三(sān)个(gè)要(yào)素：算法，計(jì)算和(hé)數據(jù)。人(rén)工智能(néng)算法目前(qián)最(zuì)主(zhǔ)流的(de)是(shì)深度(dù)学習。計(jì)算所(suǒ)对(duì)應(yìng)的(de)硬(yìng)件(jiàn)平台(tái)有(yǒu)：CPU、GPU、FPGA、ASIC。由(yóu)于(yú)移動(dòng)互聯网(wǎng)的(de)到(dào)来(lái)，用(yòng)戶每天(tiān)産生(shēng)大量(liàng)的(de)數據(jù)被(bèi)入(rù)口(kǒu)應(yìng)用(yòng)收(shōu)集：搜索(百(bǎi)度(dù))、通(tòng)訊(QQ、微信(xìn))。我(wǒ)们(men)的(de) QQ、微信(xìn)業务，用(yòng)戶每天(tiān)産生(shēng)的(de)图(tú)片(piàn)數量(liàng)都是(shì)數亿(yì)級别，如(rú)果(guǒ)我(wǒ)们(men)把这(zhè)些用(yòng)戶産生(shēng)的(de)數據(jù)看(kàn)成(chéng)礦藏的(de)話(huà)，計(jì)算所(suǒ)对(duì)應(yìng)的(de)硬(yìng)件(jiàn)平台(tái)看(kàn)成(chéng)挖掘機(jī)，挖掘機(jī)的(de)挖掘效率就(jiù)是(shì)各(gè)个(gè)計(jì)算硬(yìng)件(jiàn)平台(tái)对(duì)比的(de)标(biāo)準。

通(tòng)用(yòng)处理器（CPU）可(kě)提(tí)供高(gāo)度(dù)的(de)靈活性(xìng)和(hé)易用(yòng)性(xìng)，可(kě)以(yǐ)低廉的(de)價格生(shēng)産，并且适用(yòng)于(yú)多(duō)種(zhǒng)用(yòng)途和(hé)重(zhòng)複使用(yòng)。但性(xìng)能(néng)相对(duì)缺乏效率。

專用(yòng)集成(chéng)電(diàn)路(lù)（ASIC）可(kě)提(tí)供高(gāo)性(xìng)能(néng)，但代(dài)價是(shì)不(bù)够靈活且生(shēng)産難度(dù)更(gèng)大。这(zhè)些電(diàn)路(lù)專用(yòng)于(yú)某特(tè)定(dìng)的(de)應(yìng)用(yòng)程序，并且生(shēng)産起来(lái)價格昂貴且耗时(shí)。

從靈活性(xìng)而(ér)言，介于(yú) CPU 和(hé) ASIC 两(liǎng)者(zhě)之間(jiān)的(de)处理器，使用(yòng)比較多(duō)的(de)异(yì)構处理器目前(qián)有(yǒu)两(liǎng)个(gè)，一(yī)个(gè)是(shì) GPU，一(yī)个(gè)是(shì) FPGA。

FPGA 屬于(yú)一(yī)類(lèi)更(gèng)通(tòng)用(yòng)的(de)可(kě)編程邏輯設備（PLD）， FPGA 既能(néng)提(tí)供集成(chéng)電(diàn)路(lù)的(de)性(xìng)能(néng)优勢，又具備 CPU 可(kě)重(zhòng)新配置的(de)靈活性(xìng)。簡單来(lái)说(shuō)，FPGA 是(shì)一(yī)種(zhǒng)可(kě)重(zhòng)新配置的(de)「通(tòng)用(yòng)集成(chéng)電(diàn)路(lù)」。

GPU 的(de)靈活性(xìng)是(shì)介于(yú) FPGA 與(yǔ) CPU 之間(jiān)。GPU 的(de)核心(xīn)數量(liàng)一(yī)般是(shì) CPU 的(de)成(chéng)百(bǎi)上(shàng)千(qiān)倍，計(jì)算能(néng)力要(yào)比 CPU 多(duō)出(chū)幾(jǐ)个(gè)數量(liàng)級，也(yě)更(gèng)适合進(jìn)行并行計(jì)算。但是(shì)如(rú)果(guǒ)計(jì)算里(lǐ)面(miàn)有(yǒu)大量(liàng)的(de)分(fēn)支，或(huò)者(zhě)算法的(de)數據(jù)前(qián)後(hòu)存在(zài)依賴關(guān)系(xì)，使得算法无法并行運行，則 GPU 的(de)性(xìng)能(néng)优勢会(huì)被(bèi)大大減弱(ruò)。

相比 GPU，FPGA 的(de)可(kě)操控粒(lì)度(dù)更(gèng)小，具備更(gèng)高(gāo)的(de)靈活度(dù)和(hé)算法适應(yìng)性(xìng)。FPGA 能(néng)够簡單地(dì)通(tòng)过(guò)使用(yòng)觸發(fà)器（FF）来(lái)实現(xiàn)順序邏輯，并通(tòng)过(guò)使用(yòng)查找(zhǎo)表(biǎo)（LUT）来(lái)实現(xiàn)組合邏輯。當算法需要(yào)并行計(jì)算能(néng)力时(shí)，可(kě)以(yǐ)将大部(bù)分(fēn)的(de)邏輯資源都用(yòng)来(lái)做計(jì)算，达(dá)到(dào)更(gèng)高(gāo)的(de)計(jì)算效率；當算法需要(yào)更(gèng)多(duō)的(de)控制流程时(shí)，可(kě)以(yǐ)将大部(bù)分(fēn)的(de)邏輯資源都用(yòng)来(lái)做控制。（实際的(de) FPGA 內(nèi)部(bù)也(yě)存在(zài)大量(liàng)的(de)硬(yìng)核来(lái)完成(chéng)固定(dìng)的(de)功能(néng)）。正(zhèng)是(shì)基于(yú) FPGA 資源的(de)高(gāo)可(kě)控度(dù)，可(kě)以(yǐ)带(dài)来(lái)算法实現(xiàn)时(shí)的(de)靈活度(dù)。

FPGA 全(quán)稱「可(kě)編輯門(mén)阵(zhèn)列」(Field Programmable Gate Array)，其基本(běn)原理是(shì)在(zài) FPGA 芯片(piàn)內(nèi)集成(chéng)大量(liàng)的(de)數字(zì)電(diàn)路(lù)基本(běn)門(mén)電(diàn)路(lù)以(yǐ)及(jí)存儲器，而(ér)用(yòng)戶可(kě)以(yǐ)通(tòng)过(guò)燒写 FPGA 配置文(wén)件(jiàn)来(lái)来(lái)定(dìng)義这(zhè)些門(mén)電(diàn)路(lù)以(yǐ)及(jí)存儲器之間(jiān)的(de)連(lián)線(xiàn)。这(zhè)種(zhǒng)燒入(rù)不(bù)是(shì)一(yī)次(cì)性(xìng)的(de)，即用(yòng)戶今天(tiān)可(kě)以(yǐ)把 FPGA 配置成(chéng)一(yī)个(gè)图(tú)像編解(jiě)碼器，明(míng)天(tiān)可(kě)以(yǐ)編輯配置文(wén)件(jiàn)把同(tóng)一(yī)个(gè) FPGA 配置成(chéng)一(yī)个(gè)音(yīn)頻編解(jiě)碼器，这(zhè)个(gè)特(tè)性(xìng)可(kě)以(yǐ)极(jí)大地(dì)提(tí)高(gāo)數據(jù)中(zhōng)心(xīn)弹性(xìng)服(fú)务能(néng)力。所(suǒ)以(yǐ)说(shuō)在(zài) FPGA 可(kě)以(yǐ)快(kuài)速实現(xiàn)为(wèi)深度(dù)学習算法開(kāi)發(fà)的(de)芯片(piàn)架構，而(ér)且成(chéng)本(běn)比設計(jì)的(de)專用(yòng)芯片(piàn)(ASIC)要(yào)便宜，當然性(xìng)能(néng)也(yě)沒(méi)有(yǒu)專用(yòng)芯片(piàn)(ASIC)強(qiáng)。ASIC 是(shì)一(yī)錘子買(mǎi)賣(mài)，設計(jì)出(chū)来(lái)要(yào)是(shì)發(fà)現(xiàn)哪里(lǐ)不(bù)对(duì)基本(běn)就(jiù)沒(méi)機(jī)会(huì)改了(le)，但是(shì) FPGA 可(kě)以(yǐ)通(tòng)过(guò)重(zhòng)新配置来(lái)不(bù)停地(dì)試錯知道(dào)獲得最(zuì)佳方(fāng)案(àn)，所(suǒ)以(yǐ)用(yòng) FPGA 開(kāi)發(fà)的(de)风险也(yě)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于(yú) ASIC。

騰訊雲(yún)FPGA的(de)行業價值

騰訊雲(yún)带(dài)来(lái)的(de)革(gé)命性(xìng)進(jìn)展(zhǎn)是(shì)：将 FPGA 部(bù)署(shǔ)时(shí)間(jiān)從數月(yuè)縮短(duǎn)到(dào)數分(fēn)鐘(zhōng)，企業可(kě)按需付費使用(yòng) FPGA，极(jí)大降低 FPGA 的(de)使用(yòng)成(chéng)本(běn)，实現(xiàn)高(gāo)性(xìng)能(néng) FPGA 硬(yìng)件(jiàn)加速处理。企業可(kě)以(yǐ)通(tòng)过(guò) FPGA 雲(yún)服(fú)务器進(jìn)行 FPGA 硬(yìng)件(jiàn)編程，可(kě)将性(xìng)能(néng)提(tí)升(shēng)至(zhì)通(tòng)用(yòng) CPU 服(fú)务器的(de) 30 倍 以(yǐ)上(shàng)。同(tóng)时(shí)騰訊雲(yún)率先(xiān)在(zài)國(guó)內(nèi)提(tí)供第(dì)三(sān)方(fāng) FPGA 知識産權市(shì)场，通(tòng)过(guò)騰訊雲(yún)服(fú)务市(shì)场，FPGA 開(kāi)發(fà)者(zhě)和(hé)使用(yòng)者(zhě)可(kě)以(yǐ)更(gèng)高(gāo)效地(dì)交易。

长期(qī)以(yǐ)来(lái)，FPGA 行業內(nèi)的(de)提(tí)供者(zhě)和(hé)使用(yòng)者(zhě)一(yī)直(zhí)缺乏交易平台(tái)和(hé)信(xìn)用(yòng)保證，導致(zhì)交易环(huán)节(jié)冗长，很難达(dá)成(chéng)交易。騰訊雲(yún)服(fú)务市(shì)场搭建一(yī)个(gè)簡單可(kě)靠的(de) FPGA 知識産權交易市(shì)场。

对(duì)于(yú) FPGA 使用(yòng)者(zhě)而(ér)言，可(kě)以(yǐ)在(zài)騰訊雲(yún)服(fú)务市(shì)场購買(mǎi)已開(kāi)發(fà)并验(yàn)證好(hǎo)的(de) FPGA 知識産權功能(néng)，可(kě)节(jié)約长达(dá)數月(yuè)的(de) FPGA 研發(fà)周期(qī)，同(tóng)时(shí)采用(yòng)按需使用(yòng)付費的(de)模式，能(néng)最(zuì)大化(huà)地(dì)节(jié)省(shěng)硬(yìng)件(jiàn)投入(rù)成(chéng)本(běn)。

而(ér) FPGA 開(kāi)發(fà)者(zhě)可(kě)以(yǐ)通(tòng)过(guò)使用(yòng)騰訊雲(yún) FPGA 的(de)開(kāi)發(fà)框架，顯著提(tí)升(shēng)研發(fà)效率，更(gèng)專注于(yú)核心(xīn)功能(néng)開(kāi)發(fà)，将图(tú)像处理功能(néng)、深度(dù)学習功能(néng)等已有(yǒu)的(de)成(chéng)熟 FPGA 知識産權通(tòng)过(guò)簡單封(fēng)裝(zhuāng)适配，集成(chéng)并投放(fàng)到(dào)騰訊雲(yún)服(fú)务市(shì)场，開(kāi)放(fàng)給(gěi) FPGA 使用(yòng)者(zhě)使用(yòng)，分(fēn)攤 FPGA 知識産權的(de)研發(fà)成(chéng)本(běn)。

FPGA 應(yìng)用(yòng)案(àn)例 FPGA 應(yìng)用(yòng)案(àn)例一(yī)

·項目背景：

随着移動(dòng)互聯网(wǎng)的(de)發(fà)展(zhǎn)，基于(yú)用(yòng)戶社交平台(tái)的(de)騰訊每天(tiān)用(yòng)戶上(shàng)傳的(de)图(tú)片(piàn)越来(lái)越龐大，公司目前(qián)用(yòng)于(yú)图(tú)片(piàn)轉(zhuǎn)碼的(de)業务主(zhǔ)要(yào)有(yǒu) QQ 相册、微信(xìn)及(jí)其他(tā)業务。图(tú)片(piàn)格式中(zhōng)有(yǒu) JPEG 格式、WEBP 格式等，WEBP 图(tú)片(piàn)格式比 JPEG 图(tú)片(piàn)格式存儲空間(jiān)小 30%。如(rú)果(guǒ)落(là)地(dì)存儲采用(yòng) WEBP 格式替代(dài) JPEG 格式，可(kě)以(yǐ)減少(shǎo)三(sān)分(fēn)之一(yī)存儲空間(jiān)；而(ér)傳輸分(fēn)發(fà)用(yòng) WEBP 格式，還(huán)可(kě)以(yǐ)降低傳輸流量(liàng)，從而(ér)提(tí)升(shēng)用(yòng)戶的(de)图(tú)片(piàn)下(xià)载體(tǐ)验(yàn)。而(ér)采用(yòng) WEBP 的(de)問(wèn)題(tí)在(zài)于(yú) WEBP 壓縮計(jì)算複雜度(dù)是(shì) JPEG 壓縮的(de) 10 倍以(yǐ)上(shàng)，采用(yòng) CPU 進(jìn)行 WEBP 轉(zhuǎn)碼成(chéng)本(běn)很高(gāo)，導致(zhì)很難在(zài)業务中(zhōng)全(quán)面(miàn)推廣。为(wèi)了(le)增強(qiáng)图(tú)片(piàn)轉(zhuǎn)碼能(néng)力，我(wǒ)们(men)使用(yòng) FPGA 对(duì)图(tú)片(piàn)轉(zhuǎn)碼進(jìn)行加速。

·項目結果(guǒ)：

完成(chéng) JPEG 格式图(tú)片(piàn)轉(zhuǎn)成(chéng) WEBP 格式图(tú)片(piàn)，测試图(tú)片(piàn)大小为(wèi) 853x640，FPGA 处理延时(shí)相比 CPU 降低 20 倍 ，FPGA处理性(xìng)能(néng)是(shì)CPU機(jī)器的(de) 6 倍 ，FPGA機(jī)型單位成(chéng)本(běn)是(shì) CPU 機(jī)型的(de) 1/3。

表(biǎo)1. FPGA 和(hé) CPU 的(de)計(jì)算性(xìng)能(néng)对(duì)比

•FPGA 應(yìng)用(yòng)案(àn)例二(èr)

·項目背景：

傳統上(shàng)，Google、百(bǎi)度(dù)等搜索引擎公司以(yǐ) Logistic Regression（LR）作为(wèi)預估模型。早(zǎo)在(zài) 2012 年(nián)開(kāi)始，百(bǎi)度(dù)開(kāi)始嘗試将 DNN 算法作用(yòng)于(yú)搜索廣告，并在(zài)2013 年(nián) 5 月(yuè)就(jiù)開(kāi)始服(fú)务于(yú)百(bǎi)度(dù)搜索廣告系(xì)統。近(jìn)年(nián)来(lái)异(yì)军突起的(de)今日(rì)头(tóu)条(tiáo)在(zài)技術(shù)上(shàng)也(yě)使用(yòng)了(le) DNN 算法，提(tí)高(gāo)新聞的(de)點(diǎn)擊率。但是(shì) DNN 算法对(duì)系(xì)統的(de)計(jì)算量(liàng)明(míng)顯增大，如(rú)果(guǒ)還(huán)是(shì)用(yòng) CPU 進(jìn)行計(jì)算，无法滿足系(xì)統的(de)延时(shí)和(hé)吞吐率要(yào)求。

DNN 算法模型为(wèi) 17*200*20*1 的(de) 4 层模型，要(yào)求 4000 个(gè)樣(yàng)本(běn)的(de) DNN 計(jì)算时(shí)延要(yào)小于(yú) 5ms。如(rú)果(guǒ)用(yòng) CPU 計(jì)算，B6(CPU E5-2620 X 2) 機(jī)器的(de)計(jì)算时(shí)延为(wèi) 120.55ms*，无法滿足要(yào)求(計(jì)算时(shí)間(jiān)見(jiàn)表(biǎo)2)。因(yīn)此(cǐ)，我(wǒ)们(men)用(yòng) FPGA 对(duì) DNN 計(jì)算進(jìn)行加速，使 4000 个(gè)樣(yàng)本(běn)的(de) DNN 計(jì)算时(shí)延小于(yú) 5ms。

·項目結果(guǒ)：

我(wǒ)们(men)在(zài)使用(yòng) 50% 的(de) FPGA 資源的(de)情(qíng)況下(xià)，将 4000 个(gè)樣(yàng)本(běn)的(de) DNN 計(jì)算时(shí)延減小为(wèi) 1.2ms，吞吐率达(dá)到(dào) 6000 集合/s(4000 个(gè)樣(yàng)本(běn)为(wèi) １ 个(gè)集合)，不(bù)僅达(dá)到(dào)了(le)系(xì)統对(duì)低延时(shí)的(de)要(yào)求，而(ér)且极(jí)大地(dì)提(tí)高(gāo)了(le)系(xì)統的(de)吞吐能(néng)力，处理延时(shí)降低 100 倍，处理吞吐率提(tí)高(gāo) 5 倍，成(chéng)本(běn)是(shì) CPU 機(jī)型的(de) 1/5。说(shuō)明(míng) FPGA 在(zài) DNN 計(jì)算加速上(shàng)有(yǒu)較明(míng)顯的(de)优勢。

表(biǎo)2. FPGA 和(hé) CPU 的(de)計(jì)算性(xìng)能(néng)对(duì)比

FPGA 應(yìng)用(yòng)案(àn)例三(sān)

·項目背景：

深度(dù)学習（DL）近(jìn)年(nián)来(lái)在(zài)語(yǔ)音(yīn)識别、图(tú)片(piàn)分(fēn)類(lèi)和(hé)識别、推薦算法等領域發(fà)揮了(le)越来(lái)越大的(de)作用(yòng)。深度(dù)学習基于(yú)深度(dù)神經(jīng)网(wǎng)絡理論，用(yòng)在(zài)图(tú)片(piàn)分(fēn)類(lèi)的(de)神經(jīng)网(wǎng)絡是(shì)其中(zhōng)的(de)一(yī)个(gè)分(fēn)支：卷(juǎn)積神經(jīng)网(wǎng)絡(CNN)。随着移動(dòng)互聯网(wǎng)的(de)發(fà)展(zhǎn)，基于(yú)用(yòng)戶社交平台(tái)的(de)騰訊每天(tiān)用(yòng)戶上(shàng)傳的(de)图(tú)片(piàn)越来(lái)越龐大，并且增长速度(dù)很快(kuài)。为(wèi)了(le)增強(qiáng)图(tú)片(piàn)檢测的(de)处理能(néng)力，降低图(tú)片(piàn)檢测成(chéng)本(běn)，我(wǒ)们(men)使用(yòng) FPGA 对(duì) CNN 計(jì)算進(jìn)行加速。

·項目結果(guǒ)：

FPGA 完成(chéng) CNN 算法的(de) Alexnet 模型，FPGA 处理性(xìng)能(néng)是(shì) CPU 機(jī)器的(de) 4 倍，FPGA 機(jī)型單位成(chéng)本(běn)是(shì) CPU 機(jī)型的(de) 1/3。

小結

當前(qián) AI 火爆，得益于(yú) FPGA 的(de)高(gāo)密度(dù)計(jì)算能(néng)力以(yǐ)及(jí)低功耗的(de)特(tè)性(xìng)，FPGA 率先(xiān)在(zài)深度(dù)学習在(zài)線(xiàn)預测方(fāng)向(xiàng)（廣告推薦、图(tú)片(piàn)識别、語(yǔ)音(yīn)識别等）得到(dào)了(le)較大規模的(de)部(bù)署(shǔ)。

用(yòng)戶也(yě)常常将 FPGA 與(yǔ) GPU 進(jìn)行对(duì)比，GPU 的(de)易編程性(xìng)、高(gāo)吞吐與(yǔ) FPGA 的(de)低功耗、易部(bù)署(shǔ)等特(tè)性(xìng)也(yě)各(gè)有(yǒu)千(qiān)秋。相較于(yú) GPU 以(yǐ)及(jí) ASIC，FPGA 的(de)低延时(shí)以(yǐ)及(jí)可(kě)編程性(xìng)也(yě)是(shì)其核心(xīn)競争能(néng)力。

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