选自康奈尔大学
作者：AdrianSampson
机器之心编译
参与：李诗萌、路
在FPGA广泛应用的今天，康奈尔大学计算机科学助理教授AdrianSampson思考它是否走在正确的路上，如何能够实现通用FPGA等问题。
计算FPGA
什么是FPGA？
我认为架构社区对这个概念没有一致的定义。我们来看三个可能的答案：
定义1：FPGA是一堆晶体管，你可以把它们连接（wireup）起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用FPGA就像芯片流片，但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计，作为交换，你需要付出一些效率上的代价。
我不喜欢这个答案。因为它既没有从字面上解释清楚人们是如何使用FPGA的，也不是一个贴切的比喻。
从字面上讲这种说法并不对，因为你并不需要重连（rewire）FPGA，它实际上是一个通过路由网络（routingnetwork）连接的查找表2D网格，以及一些算术单元和内存。FPGA可以模拟任意电路，但它们实际上只是在模仿，就像软件电路仿真器模拟电路一样。
这个答案不恰当的地方在于，它过分简化了人们实际使用FPGA的方式。接下来的两个定义能更好地描述FPGA。
定义2：在原型设计和小批量生产中，FPGA相当于定制芯片的廉价替代方案。如果你要搭建一个路由器，你可以提供现成的FPGA，并根据你需要的功能编程，从而避免流片的巨大成本。或者如果你要设计一个CPU，你可以将FPGA作为原型：你可以围绕它构建一个真正可引导的系统，在把设计的CPU送到晶圆厂之前，用来测试和演示。
电路模拟是FPGA的经典主流用例，这也是FPGA最早出现的原因。FPGA的关键在于硬件设计是用HDL形式编码的，而且买一些便宜的硬件就可以得到和ASIC相同的效果。当然，你不可能在FPGA和真正的芯片上使用完全相同的Verilog代码，但至少它们的抽象范围是一样的。
定义3：FPGA是一种伪通用计算加速器，与GPGPU（通用GPU）类似，FPGA可以很好地卸载特定类型的计算。从编程角度上讲，FPGA比CPU更难，但从工作负载角度上讲FPGA是值得的：和CPU基线相比，好的FPGA实现可以提供数量级的性能和能量优势。
这是与ASIC原型设计不同的一个用例。和电路仿真不同，计算加速是FPGA的新兴用例。这也是微软最近成功加速搜索和深度神经网络的原因。而且关键的是，计算实例并不依赖于FPGA和真正ASIC之间的关系：开发人员针对基于FPGA的加速编写的Verilog代码不需要与用来流片的Verilog代码有任何的相似性。
这两种实例在编程、编译器和抽象方面存在巨大差异。我比较
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