三十年前，当CPU的性能开始满足不了人类日益增长的计算需求时，GPU诞生了，用来加速计算机对图形图像的处理，于是出现了专门用于三维图形设计的专业级图形工作站。这是计算机工程师第一次使用硬件协处理器来加速CPU处理图形图像数据。
如今，随着物联网、云计算和大数据等新兴技术的发展，以及与此相关应用的逐渐深入，互联网正在从传统和单一网络向复杂、多服务、多网络、多基础和大平台方向的工业互联网方向发展，市场对CPU差异化的计算需求越来越强烈，同时伴随整体互联网技术发展，硬件的软件化趋势也日益明显。另一方面，深亚微米时代，传统材料、结构乃至工艺都在趋于极限状态，摩尔定律也已有些捉襟见肘。如果继续采用在更小的面积上集成更多的晶体管的方式来提升CPU性能，已经变得越来越难以实现。那么，CPU下一步方向在哪里？
六年前，赛灵思率先发布了集成ARM Cortex-A9CPU和28nmFPGA的可扩展式处理平台(Extensible Processing Platform)架构，该架构颠覆了以前以FPGA为中心，CPU为辅的理念。以CPU为主，FPGA为辅。CPU可单独启动。这也是计算机工程师第一次在CPU芯片旁边专门设计一个FPGA芯片，用于加速CPU来完成一些专业性的计算任务。
从计算方式看，FPGA和GPU有点类似，都是并行计算。但不同之处在于，FPGA更加灵活，具有可编程性，企业可以根据需求将FPGA设计成不同功能的专用芯片，而且可重复利用。目前，FPGA已经在高性能、多通道领域代替ASIC 和DSP。Intel 在Computex2015 上展示了大量基于FPAG 的物联网的方案，例如在安防、工业自动化和智能家居，FPGA 的并行计算在多通道处理方面可以对传统的ASIC 方案进行优化。
通过采用CPU+FPGA架构，可以很好的解决CPU发展过程中所面临的问题。首先，这种架构能很好的突破因CPU性能接近极限而带来的计算性能瓶颈。在传统的计算机架构中，CPU既要负责控制处理，也要参与计算，而且为了满足对不同类型数据的计算需求，CPU被设计为串行计算模式，成为一种通用处理器，而串行计算的效率远不如并行计算来的快，但有了FPGA作为协处理器，在一些专业的计算领域，则可以让CPU更加专注于控制，而将复杂的计算任务交给FPGA来完成。
目前，FPGA已经被证明在很多领域都比CPU更具有计算优势。比如在视频应用中，FPGA芯片可以在个人电脑平台上提供高达10～100倍的处理能力，比如T620E 高清两路DVI/VGA/HDMI音视频采集卡，FPGA内实现的5-Tap缩放和运动自适应去隔行技术进一步保障了画质，耗用CPU时间的缩放和去隔行等图像处理在FPGA内完成，极大的减少了CPU的负担，同时高效率 DMA传输方式进一步解放了CPU的能力，从而让CPU专注与用户指定的工作。
在物联网领域，FPGA 拥有并行计算优势，在高性能、多通道领域可以代替部分ASIC 和DSP。Intel 在Computex2015 上展示了大量基于FPAG 的物联网的方案，例如在安防、工业自动化和智能家居，FPGA 的并行计算在多通道处理方面可以对传统的ASIC 方案进行优化。而随着工业物联网的发展，FPGA这种极具灵活性的嵌入式产品非常适合于特定专业功能的智能化功能需求。
在大数据分析领域，FPGA也极具优势。以搜索为例，早在2012年，微软研究院的Doug Burger向Bing搜索业务负责人陆奇提出了一个激进的想法：用现场可编程逻辑阵列（FPGA）替代Bing服务器使用的传统x86处理器。他将这个项目称之为Project Catapult，并认为使用FPGA芯片将可以提高Bing搜索速度，改变微软运行在线服务的方式。而在2014年8月，微软正式推出了“Catapult”的构件，大幅提升微软旗下搜索引擎必应(Bing)的搜索性能，而其核心就是内置有一个专门的可重复编程芯片。到了2015年，微软将这一技术应用到自家所有数据中心。与此同时，百度也宣布开始使用FPGA处理器替代x86处理器加速搜索，这也是为什么2015年英特尔花费167亿美金收购Altera的一个重要原因。除提到的这些领域之外，FPGA在机器学习、计算机视觉、语音识别等这些智能化时代不可或缺的核心领域都有着CPU不可比拟的优势。
近日，英特尔CEO科再奇在谈及英特尔未来的战略时也提到：存储和可编程解决方案（如FPGA）将是未来英特尔发展的一大核心，英特尔将继续为数据中心和物联网带来全新级别的产品，通过继续在高性能计算、大数据和机器学习能力方面不断创新，加快实现数据分析的力量和价值。个人认为，在英特尔收购Altera之后，其最重要的一步战略转型已经完成，通过深入整合CPU+FPGA架构，使得英特尔能在新一轮工业化变革中占据一个有利地形，继续实践摩尔定律。
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本文标题：延续摩尔定律，FPGA与CPU走向融合
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