介绍GPU与FPGA的几个方面和看法
从几个方面来介绍一下gpu和fpga。
从峰值性能来说，gpu（10tflops)远远高于fpga(1ghz)相比fpga有优势(~200mhz)。
所以，对于平均性能，看的就是fpga加速器架构上的优势是否能弥补运行速度上的劣势。如果fpga上的架构优化可以带来相比gpu架构两到三个数量级的优势，那么fpga在平均性能上会好于gpu。例如，百度在hotchips上发布的paper显示，gpu的平均性能相比fpga在矩阵运算等标准batch data simd bench上远好于fpga；但是在处理服务器端的少量多次处理请求（即频繁请求但每次请求的数据量和计算量都不大）的场合下，平均性能会比gpu更好。
功耗方面，虽然gpu的功耗（200w）远大于fpga的功耗（10w），但是如果要比较功耗应该比较在执行效率相同时需要的功耗。如果fpga的架构优化能做到很好以致于一块fpga的平均性能能接近一块gpu，那么fpga方案的总功耗远小于gpu，散热问题可以大大减轻。反之，如果需要二十块fpga才能实现一块gpu的平均性能，那么fpga在功耗方面并没有优势。
能效比的比较也是类似，能效指的是完成程序执行消耗的能量，而能量消耗等于功耗乘以程序执行的时间。虽然gpu的功耗远大于fpga的功耗，但是如果fpga执行相同程序需要的时间比gpu长几十倍，那fpga在能效比上就没有优势了；反之如果fpga上实现的硬件架构优化得很适合特定的机器学习应用，执行算法所需的时间仅仅是gpu的几倍或甚至于接近gpu，那么fpga的能效比就会比gpu强。
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