三十年前，當CPU的性能開始滿足不了人類日益增長的計算需求時，GPU誕生了，用來加速計算機對圖形圖像的處理，于是出現了專門用于三維圖形設計的專業級圖形工作站。這是計算機工程師第一次使用硬件協處理器來加速CPU處理圖形圖像數據。
如今，隨著物聯網、云計算和大數據等新興技術的發展，以及與此相關應用的逐漸深入，互聯網正在從傳統和單一網絡向復雜、多服務、多網絡、多基礎和大平臺方向的工業互聯網方向發展，市場對CPU差異化的計算需求越來越強烈，同時伴隨整體互聯網技術發展，硬件的軟件化趨勢也日益明顯。另一方面，深亞微米時代，傳統材料、結構乃至工藝都在趨于極限狀態，摩爾定律也已有些捉襟見肘。如果繼續采用在更小的面積上集成更多的晶體管的方式來提升CPU性能，已經變得越來越難以實現。那么，CPU下一步方向在哪里？
六年前，賽靈思率先發布了集成ARM Cortex-A9CPU和28nmFPGA的可擴展式處理平臺(Extensible Processing Platform)架構，該架構顛覆了以前以FPGA為中心，CPU為輔的理念。以CPU為主，FPGA為輔。CPU可單獨啟動。這也是計算機工程師第一次在CPU芯片旁邊專門設計一個FPGA芯片，用于加速CPU來完成一些專業性的計算任務。
從計算方式看，FPGA和GPU有點類似，都是并行計算。但不同之處在于，FPGA更加靈活，具有可編程性，企業可以根據需求將FPGA設計成不同功能的專用芯片，而且可重復利用。目前，FPGA已經在高性能、多通道領域代替ASIC 和DSP。Intel 在Computex2015 上展示了大量基于FPAG 的物聯網的方案，例如在安防、工業自動化和智能家居，FPGA 的并行計算在多通道處理方面可以對傳統的ASIC 方案進行優化。
通過采用CPU+FPGA架構，可以很好的解決CPU發展過程中所面臨的問題。首先，這種架構能很好的突破因CPU性能接近極限而帶來的計算性能瓶頸。在傳統的計算機架構中，CPU既要負責控制處理，也要參與計算，而且為了滿足對不同類型數據的計算需求，CPU被設計為串行計算模式，成為一種通用處理器，而串行計算的效率遠不如并行計算來的快，但有了FPGA作為協處理器，在一些專業的計算領域，則可以讓CPU更加專注于控制，而將復雜的計算任務交給FPGA來完成。
目前，FPGA已經被證明在很多領域都比CPU更具有計算優勢。比如在視頻應用中，FPGA芯片可以在個人電腦平臺上提供高達10～100倍的處理能力，比如T620E 高清兩路DVI/VGA/HDMI音視頻采集卡，FPGA內實現的5-Tap縮放和運動自適應去隔行技術進一步保障了畫質，耗用CPU時間的縮放和去隔行等圖像處理在FPGA內完成，極大的減少了CPU的負擔，同時高效率 DMA傳輸方式進一步解放了CPU的能力，從而讓CPU專注與用戶指定的工作。
在物聯網領域，FPGA 擁有并行計算優勢，在高性能、多通道領域可以代替部分ASIC 和DSP。Intel 在Computex2015 上展示了大量基于FPAG 的物聯網的方案，例如在安防、工業自動化和智能家居，FPGA 的并行計算在多通道處理方面可以對傳統的ASIC 方案進行優化。而隨著工業物聯網的發展，FPGA這種極具靈活性的嵌入式產品非常適合于特定專業功能的智能化功能需求。
在大數據分析領域，FPGA也極具優勢。以搜索為例，早在2012年，微軟研究院的Doug Burger向Bing搜索業務負責人陸奇提出了一個激進的想法：用現場可編程邏輯陣列（FPGA）替代Bing服務器使用的傳統x86處理器。他將這個項目稱之為Project Catapult，并認為使用FPGA芯片將可以提高Bing搜索速度，改變微軟運行在線服務的方式。而在2014年8月，微軟正式推出了“Catapult”的構件，大幅提升微軟旗下搜索引擎必應(Bing)的搜索性能，而其核心就是內置有一個專門的可重復編程芯片。到了2015年，微軟將這一技術應用到自家所有數據中心。與此同時，百度也宣布開始使用FPGA處理器替代x86處理器加速搜索，這也是為什么2015年英特爾花費167億美金收購Altera的一個重要原因。除提到的這些領域之外，FPGA在機器學習、計算機視覺、語音識別等這些智能化時代不可或缺的核心領域都有著CPU不可比擬的優勢。
近日，英特爾CEO科再奇在談及英特爾未來的戰略時也提到：存儲和可編程解決方案（如FPGA）將是未來英特爾發展的一大核心，英特爾將繼續為數據中心和物聯網帶來全新級別的產品，通過繼續在高性能計算、大數據和機器學習能力方面不斷創新，加快實現數據分析的力量和價值。個人認為，在英特爾收購Altera之后，其最重要的一步戰略轉型已經完成，通過深入整合CPU+FPGA架構，使得英特爾能在新一輪工業化變革中占據一個有利地形，繼續實踐摩爾定律。
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本文標題：延續摩爾定律，FPGA與CPU走向融合
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