CPU的主頻高達幾個GHz，FPGA的速率往往在幾百兆。但是，往往我們會說FPGA會給CPU進行加速。

　　雖然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個特定運算(如信號處理，圖像處理)可能需要很多個時鐘周期；而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，加上電路并行性，可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。

　　假設我們用FPGA完整的實現(xiàn)了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干，它會直指問題本質(zhì)，解決問題。

　　即使我們用FPGA實現(xiàn)一個CPU，也是為了做一些芯片驗證或者說需要一些需要CPU和FPGA需要緊密結合的場景，這種場景現(xiàn)在也逐步由SoC的FPGA實現(xiàn)了。

　　舉個具體的例子，比如有兩個數(shù)組，其中有256個32位數(shù)，我們現(xiàn)在要把它們對應相加變成一個數(shù)組，用CPU寫最快大概是這樣子的：

　　r[0] = a[0] + b[0];

　　r[1] = a[1] + b[1];

　　...

　　r[255] = a[255] + b[255];

　　當然也可能會這么寫（在分支預測準確，指令緩存不大的情況下可能更快）：

　　for (int i = 0; i < 255; i++)

　　r[i] = a[i] + b[i];

　　CPU指令流水線

　　根據(jù)之前描述的基礎，指令進入流水線，通過流水線處理，從流水線出來的過程，對于我們程序員來說，是比較直觀的。

　　I486擁有五級流水線。分別是：取指(Fetch)，譯碼(D1, main decode)，轉址(D2, translate)，執(zhí)行(EX, execute)，寫回(WB)。某個指令可以在流水線的任何一級。

　　流水線的數(shù)量不可能無限制增加，流水線的加速也有很多風險。即使流水線可以無限制增加，不管CPU的流水線又多少條，每個指令執(zhí)行都必須順序執(zhí)行。對速率的提升也是有限的。

　　對于上圖中的流水線有一個明顯的缺陷。對于下面的指令代碼，它們的功能是將兩個變量的內(nèi)容進行交換。

　　第二條xor指令需要第一條xor指令計算的結果a，但是直到第一條指令執(zhí)行完成才會寫回。所以流水線的其他指令就會在當前流水級等待直到第一條指令的執(zhí)行和寫回階段完成。第二條指令會等待第一條指令完成才能進入流水線下一級，同樣第三條指令也要等待第二條指令完成。

　　這個現(xiàn)象被稱為流水線阻塞或者流水線氣泡。

　　對FPGA來說，也可以用上面相同的寫法，不同在于：

　　CPU是一個一個加法計算，而FPGA排好邏輯電路，在一個時鐘周期內(nèi)計算完畢。就算CPU主頻比FPGA快100倍也趕不上啊。

　　計算機最基本的功能就是運算了，其中最基本的又要屬加法運算。我們知道計算機使用二進制來保存和處理數(shù)據(jù)，因此這里的加減法運算都是用二進制進行。下面雅樂網(wǎng)總結了一些運算器中加法器的設計。

　　二進制加法

　　一位的二進制加法非常簡單，因為只有四種情況

　　0+0=0 進位0

　　0+1=1 進位0

　　1+0=1 進位0

　　1+1=0 進位1

　　多位的二進制加法 和十進制類似，每一位上兩個數(shù)相加后再加上進位就可以了

　　FPGA半加器

　　半加器可以實現(xiàn)兩個1位的二進制數(shù)字相加，并且輸出結果和進位。

　　真值表：

　　一位半加器真值表

　　由表中可以看見，這種加法沒有考慮低位來的進位，所以稱為半加。

　　輸出和：A和B一個為0 一個為1的時候輸出1  兩個0或兩個1輸出0  因此 可以用異或門連接。

　　進位：只有AB均為1的時候進位輸出1  進位Cout = AB 用與門連接。

　　一位半加器

　　FPGA全加器

　　全加器在半加器的基礎上 增加了進位 它輸入三個數(shù)字 兩個加數(shù) 和 一個進位 Cin，輸出結果 和 進位

　　一位全加器真值表

　　從真值表很容易寫出如下邏輯表達式

　　S=P異或Cout      其中P=A異或B

　　Cout=P·Cin+G    其中G=A·B

　　一位全加器

　　四位行波加法器

　　將四個全加器 每一個的僅為輸出連接到下一個的進位輸入 就可以構成一個4位串行加法器了

　　四位行波加法器

　　這樣構成的加法器連接起來很簡單，但是也有不足：每一個全加器計算的時候必須等待它的進位輸入產(chǎn)生后才能計算，所以四個全加器并不是同時進行計算的，而是一個一個的串行計算。這樣會造成較大的延遲。

　　超前進位加法器（Carry-Lookahead Adder，CLA）

　　超前進位加法器的思路是提前算出每一位上的進位。

　　分析每一個全加器的局部

　　一個全加器 A B Cn 如果有兩個或兩個以上的1 那么進位Cn+1就是1

　　因此 Cn+1 = AB + ACn + BCn = AB + Cn（A+B）

　　記生成（Generate）信號：Gi=Ai·Bi

　　傳播（Propagate）信號：Pi=Ai+Bi

　　那么Ci+1=Gi+Pi·Ci

　　根據(jù)這個遞推關系，可以推導出每一位的進位

　　每一位的進位跟前一級進位有關，前一級 又跟 前一級的前一級有關 一直向前 最終是和C0相關。而最開始的第一位C0和A0 B0都是已知的

　　這樣算出結果只需要經(jīng)過三個門延遲就可以了。

　　隨著位數(shù)的增加，進位的計算公式會越來越復雜。32位的進位計算需要32與門

　　所以我們需要更多的計算位寬或者更大的數(shù)組，或者矩陣的運算的時候，我們使用FPGA的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來。再多的計算，也就是放置更多的邏輯資源。

　　FPGA的并行是真并行，CPU完全沒得比。CPU如果想并行最多也就是讓多個核并行，但是對于大部分算法實現(xiàn)來說，如上例，多個核之間的同步調(diào)度開銷遠遠大于計算開銷，就算多個核之間的調(diào)用開銷可以做的很小，一般CPU也就那幾個核，而FPGA只要門足夠，想并行幾路就可以并行幾路。

　　所以在做可并行的計算密集型任務時，比如信號處理，網(wǎng)絡傳輸?shù)鹊菷PGA可以幫上忙；但是如果做我們常見的串行為主的任務而言，F(xiàn)PGA的確遠遠比不上CPU。

　　FPGA是配角

　　使用FPGA不一定總能加速，只是在某些強計算和數(shù)據(jù)處理的方面，因為其硬件電路并行運行和有很多DSP硬核資源供調(diào)用的特點，可以工作得更出色。FPGA本身也只是輔助角色，起控制的還是CPU本身，所以FPGA并不能代替CPU，只是在完成一件大任務的過程中將某部分任務分解給FPGA可以更好地一起完成任務。在這過程中也會有額外的開銷產(chǎn)生，在某些場合，可能用了FPGA而效果更差也是有的。

　　另外，通常說的使用FPGA加速比CPU和GPU省電，是指在完成同樣的任務下，F(xiàn)PGA耗費的電力比起CPU和GPU更少一些，相對而言的，并不是說FPGA本身就一定省電。

　　FPGA的弱點

　　1.開發(fā)周期長。需要對特定的應用編寫特定的FPGA。只要干的事情稍有不同，一般來說FPGA代碼就要重新寫一遍或者是至少要修改很多東西。開發(fā)代價和碼農(nóng)碼幾行代碼完全不可比。而且一般需要若干工程師花費若干周才能搞的定。重點是會寫的人還不多。

　　2.并不是所有東西都適合FPGA。FPGA適合于做那些可并行計算的東西，例如矩陣運算。如果是一些判斷類的問題，F(xiàn)PGA算得并沒有CPU快（這個時候時鐘周期才是關鍵因素）。所以現(xiàn)實中都是有人來分析，在整個任務中有哪些地方可以并行計算，把這些地方替換為FPGA卡。

　　由于現(xiàn)在機器學習、大數(shù)據(jù)比較火，里面矩陣運算成千上萬，所以沒有出現(xiàn)定制的ASIC之前，F(xiàn)PGA加速還是業(yè)界主流?，F(xiàn)在百度、微軟、谷歌等公司都已經(jīng)把FPGA加速運用到了實際的商業(yè)運營中。