为什么CPU主频一般都比FPGA快，但是却说FPGA可以帮助CPU加速？
CPU：万能的指挥官，但有时步子迈得不够快
我们先来聊聊CPU，也就是中央处理器。CPU是我们电脑里最核心的“大脑”，它负责执行我们电脑上运行的所有指令，从操作系统到我们打开的每一个应用程序，都是CPU在处理。
高主频的秘密： CPU之所以主频能达到GHz级别，是因为它采用的是一种叫做“指令流水线”的技术。你可以想象成一条流水线，CPU把一个复杂的计算任务分解成很多个小步骤，然后让不同的“工人”（指令流水线的不同阶段）同时处理这同一个任务的不同步骤。当第一个步骤完成了，就交给下一个步骤，而第一个步骤又可以开始处理下一个指令了。这样，虽然处理一个指令的总时间可能没有变，但单位时间内完成的指令数量大大增加了。
优势： 这种流水线设计让CPU在处理通用性任务时表现非常出色。无论是复杂的逻辑判断、数据处理还是流程控制，CPU都能灵活地应对，因为它设计之初就是为了执行各种各样的指令。
局限： 然而，CPU的通用性也带来了它的局限。为了能够处理五花八门的指令，CPU内部的设计非常复杂，包含了很多“决策单元”和“分支预测器”，这些都会消耗时间，降低了每个时钟周期能完成的“基本计算单元”的数量。而且，CPU的设计是固定的，一旦设计完成，就无法改变其内部的逻辑结构。
FPGA：可编程的“硬件大脑”，专才而非全才
再来看看FPGA，也就是现场可编程门阵列。FPGA和CPU最大的不同在于，CPU的内部逻辑是固定死的，而FPGA的内部逻辑是用户可以根据自己的需求来配置和编程的。
FPGA内部结构： FPGA内部不是由固定功能的处理单元组成的，而是由大量的、可配置的“逻辑块”（Logic Blocks）和“可编程互连资源”（Programmable Interconnects）组成的。你可以把这些逻辑块想象成一个个独立的、可以被配置成各种基本逻辑门（如AND、OR、NOT）的小零件，而可编程互连资源就像是无数条可以重新连接的导线。
“硬件化”的威力： 当我们用FPGA来实现一个计算任务时，我们实际上是在用这些逻辑块和互连资源，重新“搭建”一个专门为这个任务设计的硬件电路。比如，你要做一个乘法运算，你就可以用FPGA配置出专门的乘法器电路；你要做一个数据过滤，你就可以配置出专门的滤波器电路。
优势：
高度并行： 因为你可以为你的特定任务设计出高度并行的硬件结构，所以FPGA可以同时执行大量的计算，而不需要像CPU那样依赖流水线来提高吞吐量。想象一下，CPU是一条生产线，而FPGA可以一次性造出成千上万条专门的生产线来处理同一类型的任务。
指令定制： 你不是在执行指令，你是在实现逻辑。FPGA可以绕过CPU中那些通用的指令解码、分支预测等过程，直接将你的计算逻辑映射到硬件上，大大减少了计算的“开销”。
低延迟： 由于是直接在硬件层面进行计算，FPGA的响应速度非常快，延迟极低，特别适合对时间要求苛刻的应用。
局限：
主频不高： FPGA的“主频”通常比CPU低很多，比如几十MHz到几百MHz。这是因为FPGA的逻辑块和互连资源在灵活性和通用性上做了妥协，它们的时钟信号传播和逻辑门触发速度不如CPU那种高度优化的专用集成电路（ASIC）。
编程复杂： 相对于CPU的软件编程，FPGA的硬件描述语言（HDL，如Verilog或VHDL）编程门槛更高，设计周期也更长。
FPGA如何帮助CPU加速？
现在我们理解了它们各自的特点，就能明白为什么FPGA能帮助CPU加速了。CPU负责处理那些需要灵活性、需要执行各种指令的任务，而FPGA则负责执行那些计算密集、可以通过硬件并行化和定制化来大幅提升效率的任务。
你可以把CPU想象成一个非常聪明的总指挥，它知道全局情况，需要做出各种决策，安排任务。但是，如果有一项任务非常繁重，比如需要同时处理成千上万个相同类型的数据包（例如网络数据包的过滤和分类），CPU虽然也能做，但它需要一个接一个地处理，效率不高。
这时，FPGA就派上用场了。我们可以把这个数据包处理的任务，卸载（Offload）到FPGA上。
1. CPU将数据发送给FPGA： CPU只需要把需要处理的数据包发送给FPGA，然后告诉FPGA要做什么（这部分配置工作是设计时完成的，运行时CPU只需要触发FPGA开始工作）。
2. FPGA并行处理： FPGA会利用其内部大量可编程逻辑单元，同时对所有进入的数据包进行计算、过滤、分类等操作。就像一下子派出成千上万个专门的工人，每个人只负责一个数据包的某个处理环节，而且他们是同时工作的。
3. FPGA将结果返回给CPU： 当FPGA处理完所有数据包后，会将处理好的结果返回给CPU。
举个例子：网络包处理
CPU单独处理： CPU收到一个网络包，需要解析包头，检查源IP、目的IP、端口号，然后根据预设的规则决定是丢弃、转发还是进一步处理。这个过程，CPU需要不断地解码指令，进行逻辑判断，效率比较低，尤其是当网络流量巨大时，CPU会非常忙碌。
CPU + FPGA加速：
CPU将网络流量的规则配置到FPGA中（一次性配置）。
当数据包到达网卡时，CPU将其直接转发给FPGA。
FPGA根据内置的硬件逻辑，高速、并行地对每一个到来的数据包进行检查和分类，例如，快速匹配ACL（访问控制列表），识别特定流量类型。
FPGA只将需要CPU进一步处理的包或者处理结果发送给CPU。
CPU因此从繁重、重复的包过滤工作中解放出来，可以专注于更复杂的任务，比如应用层的处理、路由决策等。
总结一下，FPGA加速CPU并不是因为FPGA本身主频高，而是因为：
硬件专用性： FPGA可以被配置成专门的硬件来执行特定任务，而不是通用计算。
大规模并行： 它可以同时执行大量相同的计算，大大提高了吞吐量。
低延迟： 直接在硬件层面执行，绕过了CPU的指令解释和调度开销，响应速度极快。
任务卸载： 将计算密集、重复性的任务从CPU转移到FPGA，让CPU得以专注于更高级别的管理和决策。
所以，CPU和FPGA并不是竞争关系，而是协同工作的关系。CPU是“大脑”，负责思考和指挥；FPGA则像是一个超级强大的“助手”，在CPU需要时，承担起那些又脏又累但又极其需要效率的体力劳动，从而整体提升系统的性能。你可以把CPU想象成一个CEO，他需要处理战略、决策，而FPGA则像是一个高效的“执行团队”，专门负责完成CEO交给的、需要大量重复性操作的任务。
网友意见
主频只是影响计算速度的一个因素，并不是全部。在执行一些计算密集型的任务场景中，FPGA的计算速度是更快的，目前FPGA作为CPU的协处理器已经广泛应用在Intel、AMD等公司的产品中。
CPU、GPU、和FPGA的比较
下图是左侧为CPU的组成，中间为GPU，右侧为FPGA。
桌面端的CPU为冯诺依曼结构，从上图可以看出，其基本组成为控制器，Cache，和ALU。而计算单元ALU在CPU中的占比不大，所以它的并行计算能力有限。
中间的为GPU，绿色的计算单元占了绝大部分，所以并行计算能力很强。弱点是控制能力很弱，Cache小，为了保证计算能力，就需要大量的高速DDR保证数据吞吐率。
右侧为FPGA，包含可编程的I/O、DSP、memory、PCIE等，因为大量存储单元的存在，FPGA在做计算的时候可以直接从内部存储单元读取数据。
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正因为CPU、GPU、和FPGA在结构上的不同，也让他们在实际应用层面有所侧重。下图是不同体系结构性能和灵活性的比较：
目前主流的方案是把CPU、GPU和FPGA都集成在一个SoC中，通过片内总线互联。在执行并行计算的时候，比如进行图像处理，FPGA的优势就体现出来了，通过协作分工，使芯片的工作效率最大化。
目前的3D封装以及chiplet等技术为这样的组合提供了可实现性。
为什么FPGA计算速度会比CPU更快？
在执行大量的运算场景中，FPGA相比GPU的核心优势在于低延迟。FPGA比CPU延迟低，在本质上是体系结构的区别。FPGA同时拥有流水线并行和数据并行，而CPU几乎只有数据并行，虽然也会才有流水线设计，但深度受限。因此，FPGA 更适合做需要低延迟的流式处理，GPU 更适合做大批量同构数据的处理。
举个例子： [1]
我们有四个全加器，每一个的进为输出连接到下一个的进位输入，这样实现的加法器被称作行波进位加法器（Ripple-Carry Adder, RCA）。其特点为：
- 结构特点：低位全加器的Cout连接到高一位全加器Cin
- 优点：电路布局简单，设计方便
- 缺点：高位的运算必须等待低位的运算完成
我们来看一下其关键路径的延迟：
总延迟时间：(T + T)*4 + T = 9T,推广到n位，总时间为(2n + 1)*T。
每一个全加器计算的时候必须等待它的进位输入产生后才能计算，所以四个全加器并不是同时进行计算的，而是一个一个的串行计算。这样会造成较大的延迟。
我们把这个电路改进一下：提前计算出“进位信号”，对进位信号进行分析。
这样我们就得到了一个：超前进位加法器（Carry-Lookahead Adder, CLA）
其中，C1、C2、C3、C4都由下面的电路计算好，需要3级门延迟，然后在全加器中关键路径上还有1级延迟，如图:
所以，总共有4级门延迟。
- 如果采用这种完全的超前进位，理论上的门延迟都是4级门延迟
- 实际电路过于复杂，难以实现（C31需要32位的与门和或门！）
- 通常的方法：采用多个小规模的超前进位加法器拼接而成，例如，用4个8-bit的超前进位加法器连接成32-bit加法器。
所以我们需要更多的计算位宽或者更大的数组，或者矩阵的运算的时候，我们使用FPGA的优势就体现出来。再多的计算，也就是放置更多的硬件逻辑资源。
FPGA对CPU加速场景
下表列出了在一些特定的应用场景下，单独使用CPU和CPU+FPGA两种方案所需处理时间的对比，可见FPGA对CPU的加速效果非常明显，甚至比单独使用CPU高出1~2个数量级！
FPGA的缺点
FPGA也是有缺点的，其中之一便是开发周期长。其需要对特定的应用编写特定的FPGA。只要干的事情稍有不同，一般来说FPGA代码就要重新写一遍或者是至少要修改很多东西。如果要做的事情复杂、重复性不强，就会占用大量的逻辑资源，其中的大部分处于闲置状态。
不过，Chiplet的应用对对FPGA的开发周期有一定的优化，以下是传统FPGA开发的周期和应用chiplet的开发周期对比：
未来的方向
在现在的SoC设计中，要充分考虑不同模块的特点，FPGA 和 CPU 协同工作，充分发挥各自的长处，局部性和重复性强的归 FPGA，复杂的归 CPU。从而达到整个系统算力的最优化。
在未来，FPGA会作为协处理器和CPU、GPU共存一段时间，其主要提供以下三方面的能力：
- 能够提供专门的硬件加速，实现各种应用中需要的关键处理功能。
- FPGA设计在性能上非常灵活，使用流水线和并行结构，适应对性能的需求变化。
- 协处理器能为主处理器和系统存储器提供宽带，低延迟接口。
目前，英特尔，AMD，赛灵思等公司都把FPGA作为协处理器集成在SoC中作为实际应用的硬件加速解决方案，这样的设计也使得CPU和FPGA在未来的一段时间内会共存，互相配合，赋能各种计算场景。
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参考
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