FPG:FPGA vs GPU：谁是未来大局所向？_FPG价格

编译|有条鱼出品|矿视界一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对Altera的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对FPGA所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于FPGA到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA有何优势？FPGA有何劣势？FPGA会在GPU挖矿阵营中脱颖而出，成为主角吗？此篇文章将会就以上矿工存疑问题，对FPGA进行一个概述。

Meebits本周已进入路线图“Meebits 1.2”并推出两周年专属PFP:金色财经报道，Yuga Labs旗下NFT项目Meebits在社交媒体宣布为庆祝项目两周年推出专属PFP，可以呈现如HYPE、DAZED和SPICY等情绪。此外，Meebits本周已进入了其路线图的新时代：Meebits 1.2，NFT持有者现在可以通过使用情绪作为主要升级来个性化他们的角色来动画他们的角色，并在支持HTML的NFT市场上机型展示，NFT 持有者还可以在元宇宙甚至Web3游戏中使用Meebits头像。[2023/5/21 15:16:26]

何为FPGA？

Rug Radio与艺术家Cory Van Lew的PFP NFT系列将于美国东部时间2月6日发布:金色财经报道，Rug Radio与艺术家Cory Van Lew的PFP NFT系列将于美国东部时间2月6日全部发布。Farokh Sarmad的Web3媒体公司Rug Radio尚未宣布发布时间。然而，在美国东部时间10:30的GM Web3节目特别节目中，Cory和Syndicate DAO团队将与Farokh一起揭示时间和铸币厂链接。[2023/2/7 11:51:05]

FPGA是一种比ASIC更容易制造的集成电路，不同于ASIC的是，FPGA可重新进行电路设计和配置。对于FPGA矿工来说，这一点使得他们可以挖取多种算法支持的多个币种。优劣势

MXC抹茶考核区上线SFP 开放USDT交易市场:据官方公告，2月8日22:00，MXC抹茶考核区上线SFP（SafePal），现已开放充值与提现功能。

资料显示，SafePal是一种数字资产钱包，旨在提供一个安全且用户友好的加密资产管理平台。SafePal提供由SafePal App管理的硬件钱包和软件钱包产品，用户可以在其中轻松存储，管理和交易其加密资产。[2021/2/8 19:15:46]

01.延迟性FPGA最大的优势之一就是它极其微小的延迟。现场可编程门阵列具有极其微小延迟的原因在于，它无需依赖于通用OS，也无需通过通用总线即可完成通信。这对其他的硬件设备来说很难实现，即使是高质量的CPU也会有50微秒的延迟，但到了FPGA身上，这个时间会被缩短到1微秒。具有极低延迟功能的现场可编程门阵列在需要微小延迟的场合中能大放异彩。比如，在喷气式战斗机的自动操作和高频算法交易中，我们都可以看到它的身影。

金色相对论丨高庆忠：专用芯片ASIC和可编程FPGA是区块链与芯片结合的重要发展方向:在本期金色相对论上，在谈到“当前区块链技术与芯片层面的工作结合进展如何”时， ATN&Atmatrix CEO高庆忠表示，当年WinTel模式，是在摩尔定律时代的产物，如今摩尔定律已耗尽芯片发展红利，摩尔定律已快失效的时候，谈WinTel模式对于区块链技术与芯片层面结合的工作，不是很准确。当前区块链技术与芯片层面的工作结合，更多在于原先CPU、GPU等标准芯片在区块链HASH算法、密码处理、智能合约、共识算法处理上优化不够充分，因此需要使用FPGA或者ASIC来做专用芯片，以便提升区块链效率。ATN及Atmatrix由于区块链人工智能结合，在芯片上也有考虑未来与有实力的芯片公司合作，共同探索区块链人工智能芯片。

芯片产业在美国，按照投资回报和增长率，以及技术更新速度等来看，已经是夕阳产业，或者说是很传统的产业。只是在国内，由于产业结构不完整，成为一个很薄弱的产业，被美国牵着鼻子走。芯片与区块链结合，更多还是在于对于区块链软件的优化版本的芯片而已。专用芯片ASIC和可编程FPGA，是区块链与芯片结合的重要发展方向。除了Nvidia之外，也有多家在做AI芯片，ATN和Atmatrix在做AI Market，共享AI，也与几家AI芯片厂商在谈合作。[2018/7/17]

02.能效率专用集成电路(ASIC)在单一算法的速度上相较于FPGA更胜一筹，但其进行较大规模机器集群的初始投资极高。FPGA在数字货币挖矿方面优于GPU，因为它们运行出色且极具能效率。除了高能效运算的优点之外，FPGA还具有一个优势——它的高效性无需主机运行来支持。03.工程费虽然FPGA在以上方面有较大的优势，但其用于配置和编程的费用却远远高于基于指令架构的GPU。硬件电路通常使用诸如VHDL和Verilog之类的硬件描述语言来编写。

而到了编程，则要使用多种编程语言之一来完成。04.高层次综合高层次综合是一种不断扩大的趋势，具体表现为可以使用常规编程语言和高层次抽象对FPGA进行编程操作。但撇开所有在编程方面取得的技术性进展与突破，FPGA的编程至今仍是一项艰巨的工作。

除此之外，编译期也是现场可编程门阵列的一大缺点。举个例子，如果使用IntelOpenCL编译器，则编译一个典型的FPGA程序需要4到12个小时。为了实现性能优化，程序员经常需要进行通宵编译。05.连接性我们反过头来看看GPU，对于数据上的传输，它更依赖于OS和标准化总线。FPGA则不依赖于这些参数，它们的优势就在于能够使用户以较小的延迟获得更高的带宽。实际上，FPGA可直连数据源，例如网络接口和传感器。FPGA和GPU的浮点数之争

为了使用诸如深度学习之类的高性能计算功能，用户只能高度依赖具有出色浮点性能计算能力的GPU，而FPGA在浮点算法上的效率则略显低下。在一般的浮点运算中，浮点单元需要大量资源并且必须由逻辑块组装而成。然而剧本到了FPGA上就变了，由于FPGA结构中已包含浮点单元，能效率可以因此得到显著提高。虽然就目前的情况而言，先进的GPU比起FPGA具有更优能效，但在不久的将来，现场可编程门阵列肯定会在浮点计算方面赶超GPU，获得这场能效计算之战的胜利。

结语显而易见，FPGA未来可期。当FPGA变得易于编程、缩短编译期且提高浮点计算能效时，GPU很有可能被取代。本文仅代表原作者本人观点，与矿视界无关。

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