近年来，诸如TPU、MPU、DPU等的“X”PU们似乎层出不穷，市场经常会对这些新创造出的名词感到困惑：为何会出现这么多的单元？作为我们FPGA五问五答系列报告二，在这篇报告中，我们进一步回答投资人最常问的问题之一：FPGA和CPU、GPU有啥不一样的区别？为什么逐渐重要？我们大家都认为，这样的一个问题不是简单回答他们的区别就能解决的，因此我们单拎出来解答。
我们认为，众多“X”PU出现的原因，本质上是由于CPU的算力到达瓶颈了，背后是通用计算时代的终结。从发明以来，CPU算力的提升主要是依靠两宝：一是提高时钟频率，二是增加处理器内核数，但这一些方法到现在也遇到瓶颈了，人们开始放弃使用一个超强的CPU完成所有事情，而是对某些重复的场景，卸载到专用的加速器，以达到新一阶段的降低功耗，提升性能的目的，这就是“XPU”等加速器兴起的原因。同时，自2010年AI兴起，AI模型的训练所需的算力是爆发式的增长，且“加&乘”的本质使得算力要求愈发偏向高并行而不是高串行，因此CPU越来越难以胜任高算力的场景，通用计算时代终结，数据中心走向加速器时代。未来10年，在数据中心高性能计算及AI训练中，CPU这一“主角”的重要性下降，而以往的“配角们”，即GPU、FPGA、TPU、DPU等的加速器的重要性在上升。
FPGA相比CPU的巨大优点是确定性的低时延，这是架构差异造成的。CPU的利用率越高，处理时延便越大，而FPGA无论利用率大小，其处理时延是稳定的。在汽车和工业这些要确定低时延的场景，FPGA有很大的优势。此外，FPGA相比CPU，具有更高的灵活性。
FPGA相比GPU的优点是更低的功耗和时延。GPU无法很好地利用片上内存，需要频繁读取片外的DRAM，因此功耗非常高。FPGA可以灵活运用片上存储，因此功耗远低于GPU。FPGA“无批次（Batch-less）“的架构，使其在AI推理中相比GPU有很强的时延优势。此外，GPU的接口单一，而FPGA在接口灵活性上具有无可比拟的优势，很适合工业场景。
为什么FPGA是战略芯片？我们大家都认为，未来科技发展有两个领域处于战略地位：一是AI，二是太空。AI代表人类更高级别的生产力工具，而太空是可供人类开发探索的广阔而未知领域。FPGA凭借其架构带来的时延和功耗优势，在AI推理中有很大的优势。同样，FPGA独特的优势使其在航空航天领域有十分普遍的应用。
目前，我们正真看到太空活动发生新变化，背后是太空一直增长的算力需求。变化1：地球观测、探火活动在增加；变化2：寻求扩大AI在太空的应用，以及宽带卫星通信的迅速增加，提高了算力要求；变化3：航天级器件的代际差在缩小，解决能力越来越接近目前顶配水平。当今全球地理政治学紧张的背景下，各国自有卫星星座需求激增，太空活动进入新活跃期。
FPGA在航天领域为什么更具有优势？主要有两点原因：1）FPGA能够更好的降低项目的时间和金钱成本。航空航天存在着小批量多品种的应用，本质是一个长尾的市场，能够适配的ASSP较少，而如果专门设计一颗ASIC成本则会非常高，时间也会变得很长，由此造成的时间成本不是线性的。FPGA“万能”的特点，能节约ASIC的NRE成本，设计周期也大幅度缩短，避免重复的可靠性认证，加快项目进展；2）FPGA动态可重构的特点能够更好的降低在轨错误。太空项目本质是风险厌恶的，若发生错误，可能会引起数亿美元甚至生命的损失。航天级的FPGA能够最终靠定期刷新回读、动态重构的方式，避免或者减轻宇宙射线对自身造成的破坏，是其它器件所没办法做到的。
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