FPGA芯片

FPGA可编程的阵列（Field-Programmable Gate Array），作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现，本质上是基于无指令，无需共享内存的体系架构创新，满足了特定场景的需求。

FPGA主要通过以下手段提升性能、降低时延；减少能耗、降低成本：

1、 通过烧入可配置、可反复刷写的FPGA配置文件来定义大量门电路和存储器间的连线。

2、 通过配置文件，将FPGA变成不同的处理器，支持各种不同的深度学习计算任务。

3、 FPGA中的寄存器和片上内存，属于各自的控制逻辑，无需不必要的冲裁和缓存。

根据研究发现，对于大量的矩阵运算GPU计算能力远高于FPGA，但是由于FPGA体系结构特点，非常适用于低时延、流式计算密集型任务处理。在类似海量并发的云端推断，比如语音云识别场景，FPGA相比GPU具备更低计算时延的优势，能够提供更佳的消费者体验。

但是，FPGA芯片本质上是通过预编程的方法来提升性能的，AI需要处理的内容往往是大量非结构化数据，例如视频、图像等，这类数据很难通过预编程的方法得到满意的结果。相反，需要通过人工智能芯片，进行大量样本训练和推理交互，形成算法模型后，集成了AI芯片和算法的智能设备，才能具备智能推理能力。