FPGA做深度学习能走多远？
FPGA 在深度学习领域，能走多远？这个问题，我想从它本身特性和行业发展几个维度，细致聊聊。不是那种写写就完了的表面文章，而是把咱们这行里大家关心的点，尽量都掰开了揉碎了讲。
首先，得明白 FPGA 这玩意儿的骨子里的东西。它是个可编程的门阵列，核心就是 灵活性。深度学习呢？那是一套不断迭代、模型更新迭代速度极快的技术。这就有点意思了，一个能灵活调整硬件结构的东西，去匹配一个快速变化的软件算法，这本身就存在一个天然的契合点。
FPGA 的优势，在深度学习里能发挥到什么程度？
1. 极致的定制化和效率： 咱们都知道，现在主流的深度学习推理，很多时候用的就是 GPU。GPU 好，但它是个通用计算平台，核心是大量的计算单元并行，为了兼容性，它会预设很多逻辑。而 FPGA，我可以把我的深度学习模型，甚至是我模型里某个层、某个操作，直接“写”到硬件里去。这意味着什么？我不需要管那些通用的指令集，不需要考虑 CPU 和 GPU 之间的通信开销，而是直接用硬件电路去实现计算。这带来的就是极高的能效比。同样的功耗下，FPGA 往往能跑出比 GPU 更快的速度，或者说用更低的功耗实现相同的速度。尤其是在边缘端，功耗和散热是硬约束，FPGA 的这优势就非常明显了。
打个比方，GPU 就像是一辆高性能的跑车，动力强劲，适合跑长途和各种路况。而 FPGA 呢？它就像是你可以根据路况随时改造的赛车，你在某个特定赛道上，可以把它的悬挂、轮胎、发动机调到最优化，跑出惊人的成绩。在深度学习这个“赛道”上，如果你的模型相对固定，或者迭代周期没那么快，FPGA 就能让你把“赛车”调到最佳状态。
2. 低延迟： 这个非常关键，尤其是在一些需要实时响应的场景，比如自动驾驶中的目标检测、医疗影像的实时分析、工业自动化中的缺陷检测。GPU 的流水线处理，虽然并行度高，但在某些情况下，数据的输入和输出会有一定的延迟。FPGA 可以通过直接的硬件逻辑连接，实现数据流的最小化转发和处理，理论上可以做到近乎零延迟的推理。我见过一些用 FPGA 做 LiDAR 点云处理，结合了深度学习的，那个速度简直飞起，比传统的 CPU/GPU 方案要快不少。
3. 可重构性和生命周期： 深度学习模型在发展，硬件也在发展。FPGA 的可重构性意味着，当你的模型算法有了新的突破，或者需要支持新的层类型时，你不需要更换整个硬件，只需要重新配置 FPGA 的逻辑即可。这大大延长了硬件的可用生命周期，也降低了升级换代的成本。对于那些需要长期部署、但又可能面临算法升级的设备来说，这是个不小的吸引力。
那它能走多远？挑战在哪里？
1. 开发难度和门槛： 这是 FPGA 推广的最大拦路虎。设计 FPGA 逻辑，用的语言是 Verilog/VHDL，这跟我们熟悉的 Python、C++ 完全是两个维度。需要懂硬件设计、了解时序约束、寄存器传输级（RTL）设计等等。虽然现在有很多高层次综合（HLS）工具，比如 Xilinx 的 Vivado HLS（现在叫 Vitis HLS）或者 Intel 的 OpenCL SDK，可以允许我们用 C/C++ 来描述硬件，但这仍然需要开发者对硬件的理解，而且很多时候，为了达到极致的性能，HLS 生成的代码还是需要进行大量的优化和调整，才能媲美手写的 RTL 代码。深度学习算法工程师通常更擅长算法本身，让他们去搞硬件设计，难度太大了。
2. 生态系统和工具链： GPU 背后有 NVIDIA 强大的 CUDA 生态，有 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的良好支持。你只需要写几行 Python 代码，就能把模型部署到 GPU 上。而 FPGA 呢？虽然有厂商在努力构建更友好的工具链，比如支持 TensorFlow Lite for Microcontrollers 的厂商，或者提供专门的深度学习推理引擎的 FPGA 公司，但总体来说，整个生态的成熟度、易用性和社区支持，跟 GPU 相比还有很大差距。很多时候，你可能需要自己写一些底层驱动，或者针对特定模型进行优化。
3. 模型复杂度和训练： FPGA 的优势主要体现在推理端。虽然理论上 FPGA 也可以用来做训练，但由于其计算资源的限制和动态配置的开销，相比于 GPU 动辄成千上万个 CUDA Core，FPGA 在模型训练方面，在性能和成本上都很难与 GPU 抗衡。目前 FPGA 主要定位是高效的推理加速器，而不是训练平台。另外，一些非常巨大的、参数量爆炸的模型，比如一些超大规模的 Transformer 模型，如果完全塞进 FPGA，其所需的逻辑资源和片内存储可能会超出单颗 FPGA 的能力范围，或者导致性能下降。
4. 成本： 中高端 FPGA 价格不菲，尤其是那些拥有大容量逻辑单元和高速接口的型号。如果你的应用场景对性能要求不是特别苛刻，或者只是小规模部署，那么购买专用的 ASIC 推理芯片，或者甚至使用一些高效的 CPU 配合优化库，可能在整体成本上更具优势。FPGA 更适合那些对性能、延迟或功耗有极高要求，且有一定开发能力或愿意投入开发成本的场景。
所以，FPGA 在深度学习能走多远？
我认为，它会在特定领域继续深耕，并发挥不可替代的作用。
边缘智能的终极解决方案之一： 在功耗受限、需要低延迟、对模型可以进行一定程度固化的边缘设备上，比如智能摄像头、工业机器人、可穿戴设备、无人机等，FPGA 将是性能和能效的首选方案。它能让你在不增加过多功耗和成本的前提下，实现越来越复杂的感知和决策能力。
高性能计算领域的特定加速器： 在一些对实时性要求极高的高性能计算场景，例如金融量化交易中的实时分析、通信基站的信号处理、科学计算中的某些环节，FPGA 通过其低延迟和定制化能力，可以提供 GPU 和 CPU 无法比拟的性能优势。
配合 ASIC 的灵活补充： 当 ASIC（专用集成电路）的开发周期和成本太高，或者模型迭代速度太快，不适合直接设计 ASIC 时，FPGA 可以作为原型验证平台，或者作为小批量生产的推理加速器。甚至在一些场景下，FPGA 可以与 ASIC 协同工作，例如 ASIC 负责最核心、最固定的计算，FPGA 负责前期的预处理、后期的控制或者一些新兴的、需要快速迭代的算法模块。
未来趋势？
工具链的持续优化： 厂商会不断努力降低 FPGA 的开发门槛，提升 HLS 的编译效率和代码质量，让更多深度学习工程师能够轻松地将模型迁移到 FPGA 上。
异构计算的融合： FPGA 并非要取代 GPU，而是成为异构计算架构中的重要一环。未来，我们可能会看到更复杂的系统集成，其中 CPU、GPU 和 FPGA 协同工作，各司其职，实现最优的整体性能。
软硬件协同设计： 深度学习模型的设计将更加注重硬件的适应性。模型压缩、量化、剪枝等技术不仅是为了减小模型体积，也是为了更好地适配 FPGA 等硬件平台的计算特性。
AIoT 的普及： 随着物联网设备的智能化需求爆炸式增长，对低功耗、高性能边缘智能的需求会持续推高 FPGA 的市场空间。
总而言之，FPGA 在深度学习领域，不是要做“全能选手”，而是要做“专才”。它不会像 GPU 那样在云端训练市场占据主导地位，但在需要极致性能、低延迟、高能效的特定应用场景，它会展现出强大的生命力，并且这个生命力会随着技术和工具的进步而不断延续。能走多远？我认为，只要深度学习在边缘和特定领域的需求还在，FPGA 的舞台就在。关键在于开发者如何去驾驭它，让它的灵活性真正转化为性能优势。
首先，得明白 FPGA 这玩意儿的骨子里的东西。它是个可编程的门阵列，核心就是 灵活性。深度学习呢？那是一套不断迭代、模型更新迭代速度极快的技术。这就有点意思了，一个能灵活调整硬件结构的东西，去匹配一个快速变化的软件算法，这本身就存在一个天然的契合点。
FPGA 的优势，在深度学习里能发挥到什么程度？
1. 极致的定制化和效率： 咱们都知道，现在主流的深度学习推理，很多时候用的就是 GPU。GPU 好，但它是个通用计算平台，核心是大量的计算单元并行，为了兼容性，它会预设很多逻辑。而 FPGA，我可以把我的深度学习模型，甚至是我模型里某个层、某个操作，直接“写”到硬件里去。这意味着什么？我不需要管那些通用的指令集，不需要考虑 CPU 和 GPU 之间的通信开销，而是直接用硬件电路去实现计算。这带来的就是极高的能效比。同样的功耗下，FPGA 往往能跑出比 GPU 更快的速度，或者说用更低的功耗实现相同的速度。尤其是在边缘端，功耗和散热是硬约束，FPGA 的这优势就非常明显了。
打个比方，GPU 就像是一辆高性能的跑车，动力强劲，适合跑长途和各种路况。而 FPGA 呢？它就像是你可以根据路况随时改造的赛车，你在某个特定赛道上，可以把它的悬挂、轮胎、发动机调到最优化，跑出惊人的成绩。在深度学习这个“赛道”上，如果你的模型相对固定，或者迭代周期没那么快，FPGA 就能让你把“赛车”调到最佳状态。
2. 低延迟： 这个非常关键，尤其是在一些需要实时响应的场景，比如自动驾驶中的目标检测、医疗影像的实时分析、工业自动化中的缺陷检测。GPU 的流水线处理，虽然并行度高，但在某些情况下，数据的输入和输出会有一定的延迟。FPGA 可以通过直接的硬件逻辑连接，实现数据流的最小化转发和处理，理论上可以做到近乎零延迟的推理。我见过一些用 FPGA 做 LiDAR 点云处理，结合了深度学习的，那个速度简直飞起，比传统的 CPU/GPU 方案要快不少。
3. 可重构性和生命周期： 深度学习模型在发展，硬件也在发展。FPGA 的可重构性意味着，当你的模型算法有了新的突破，或者需要支持新的层类型时，你不需要更换整个硬件，只需要重新配置 FPGA 的逻辑即可。这大大延长了硬件的可用生命周期，也降低了升级换代的成本。对于那些需要长期部署、但又可能面临算法升级的设备来说，这是个不小的吸引力。
那它能走多远？挑战在哪里？
1. 开发难度和门槛： 这是 FPGA 推广的最大拦路虎。设计 FPGA 逻辑，用的语言是 Verilog/VHDL，这跟我们熟悉的 Python、C++ 完全是两个维度。需要懂硬件设计、了解时序约束、寄存器传输级（RTL）设计等等。虽然现在有很多高层次综合（HLS）工具，比如 Xilinx 的 Vivado HLS（现在叫 Vitis HLS）或者 Intel 的 OpenCL SDK，可以允许我们用 C/C++ 来描述硬件，但这仍然需要开发者对硬件的理解，而且很多时候，为了达到极致的性能，HLS 生成的代码还是需要进行大量的优化和调整，才能媲美手写的 RTL 代码。深度学习算法工程师通常更擅长算法本身，让他们去搞硬件设计，难度太大了。
2. 生态系统和工具链： GPU 背后有 NVIDIA 强大的 CUDA 生态，有 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的良好支持。你只需要写几行 Python 代码，就能把模型部署到 GPU 上。而 FPGA 呢？虽然有厂商在努力构建更友好的工具链，比如支持 TensorFlow Lite for Microcontrollers 的厂商，或者提供专门的深度学习推理引擎的 FPGA 公司，但总体来说，整个生态的成熟度、易用性和社区支持，跟 GPU 相比还有很大差距。很多时候，你可能需要自己写一些底层驱动，或者针对特定模型进行优化。
3. 模型复杂度和训练： FPGA 的优势主要体现在推理端。虽然理论上 FPGA 也可以用来做训练，但由于其计算资源的限制和动态配置的开销，相比于 GPU 动辄成千上万个 CUDA Core，FPGA 在模型训练方面，在性能和成本上都很难与 GPU 抗衡。目前 FPGA 主要定位是高效的推理加速器，而不是训练平台。另外，一些非常巨大的、参数量爆炸的模型，比如一些超大规模的 Transformer 模型，如果完全塞进 FPGA，其所需的逻辑资源和片内存储可能会超出单颗 FPGA 的能力范围，或者导致性能下降。
4. 成本： 中高端 FPGA 价格不菲，尤其是那些拥有大容量逻辑单元和高速接口的型号。如果你的应用场景对性能要求不是特别苛刻，或者只是小规模部署，那么购买专用的 ASIC 推理芯片，或者甚至使用一些高效的 CPU 配合优化库，可能在整体成本上更具优势。FPGA 更适合那些对性能、延迟或功耗有极高要求，且有一定开发能力或愿意投入开发成本的场景。
所以，FPGA 在深度学习能走多远？
我认为，它会在特定领域继续深耕，并发挥不可替代的作用。
边缘智能的终极解决方案之一： 在功耗受限、需要低延迟、对模型可以进行一定程度固化的边缘设备上，比如智能摄像头、工业机器人、可穿戴设备、无人机等，FPGA 将是性能和能效的首选方案。它能让你在不增加过多功耗和成本的前提下，实现越来越复杂的感知和决策能力。
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未来趋势？
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软硬件协同设计： 深度学习模型的设计将更加注重硬件的适应性。模型压缩、量化、剪枝等技术不仅是为了减小模型体积，也是为了更好地适配 FPGA 等硬件平台的计算特性。
AIoT 的普及： 随着物联网设备的智能化需求爆炸式增长，对低功耗、高性能边缘智能的需求会持续推高 FPGA 的市场空间。
总而言之，FPGA 在深度学习领域，不是要做“全能选手”，而是要做“专才”。它不会像 GPU 那样在云端训练市场占据主导地位，但在需要极致性能、低延迟、高能效的特定应用场景，它会展现出强大的生命力，并且这个生命力会随着技术和工具的进步而不断延续。能走多远？我认为，只要深度学习在边缘和特定领域的需求还在，FPGA 的舞台就在。关键在于开发者如何去驾驭它，让它的灵活性真正转化为性能优势。
网友意见
18年初的时候，阿里云搞了一些xilinx的FPGA，要先在内部试用。我去打听了下，价格，功耗，性能，都接近英伟达的p4卡。问题是，服务部署在p4上，模型下载完直接启动，一分钟内搞定。FPGA把模型数据烧录进去，阿里云的同事告诉我要1周。模型有迭代需要重新烧进去，也是一周。当时我的感觉就是，这东西没前途了。
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