
# FPGA 的回归：AI 时代，算力终于开始“量体裁衣”了

作者：**Echo_Wish**

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这两年你要是混在 AI、算力、芯片相关的圈子里，大概率会发现一个有点“反常识”的现象：
**大家一边疯狂谈 GPU，一边又开始重新认真聊 FPGA 了。**

甚至不少人会一脸疑惑地问我：

> FPGA 不是十几年前就玩过了吗？
> 这玩意儿怎么又回来了？

我通常会笑着回一句：

> 不是 FPGA 回来了，是 **通用计算快扛不住 AI 的“个性化需求”了。**

今天这篇文章，我就不从教科书定义写起，而是站在一个**长期搞系统、搞算力、搞工程落地**的视角，跟你聊聊：
**为什么在 AI 时代，FPGA 反而开始显得“刚刚好”。**

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## 一、AI 真的把 GPU “用到极限”了吗？

先说一句不太政治正确的话：

> **GPU 很强，但它并不是为你这个模型“量身定做”的。**

GPU 的设计哲学是啥？

* 大规模并行
* 统一架构
* 面向通用计算模型（SIMT）

这在 **训练阶段** 简直是王炸。
但到了 **推理阶段**，尤其是下面这些场景：

* 在线实时推理（延迟 < 10ms）
* 边缘设备（功耗 < 几瓦）
* 固定模型、固定算子
* 流式数据处理

GPU 的“通用性”，反而开始变成一种**浪费**。

👉 很多时候你会发现：

* 用了很贵的 GPU
* 实际算力只吃了 30%
* 剩下的都在等内存、等调度、等框架

这时候，FPGA 的价值就出来了。

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## 二、FPGA 的核心优势，其实一句话就够

如果非要用一句大白话总结 FPGA：

> **你想让硬件“长成什么样”，它就能“变成什么样”。**

这在 AI 时代意味着什么？

* 算子是固定的
* 数据流是确定的
* 精度是可裁剪的
* 延迟是可预测的

**FPGA 天然适合“定制化计算”。**

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## 三、别再把 FPGA 想成“写 Verilog 的古董”

很多人一听 FPGA，脑子里立马浮现：

* Verilog / VHDL
* 时序约束
* 波形仿真
* 烧脑到掉头发

我必须替 FPGA 说句公道话：

> **今天的 FPGA，早就不是“只有硬件工程师才能碰”的东西了。**

### 1️⃣ HLS（高层次综合）已经很成熟

现在你可以用 **C / C++ / OpenCL** 写核心逻辑。

举个非常简化的例子：
一个向量加法的 HLS 描述（示意）

```cpp
void vec_add(const int* a, const int* b, int* c, int n) {
#pragma HLS PIPELINE
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}
```

背后发生了什么？

* 循环被展开
* pipeline 自动生成
* 数据通路直接固化在硬件里

👉 你写的是“逻辑”，FPGA 帮你“造电路”。

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## 四、为什么说 FPGA 特别适合 AI 推理？

我们拆几个关键点说。

### 1️⃣ 数据流友好

AI 推理，本质是：

> **数据 → 算子 → 数据 → 算子**

FPGA 是典型的 **dataflow 架构**：

* 不需要复杂调度
* 不需要上下文切换
* 数据一到就开始算

这对延迟非常友好。

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### 2️⃣ 精度可裁剪，功耗直线下降

GPU 通常是：

* FP32 / FP16
* 统一精度

FPGA 可以干嘛？

* INT8
* INT4
* 甚至 Binary Neural Network

一个简单的示意：

```verilog
assign out = (a & b);  // 二值神经网络里的“乘法”
```

你没看错，
**在 FPGA 里，“乘法”可以退化成一个 AND 门。**

👉 功耗、面积、延迟，直接三杀。

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### 3️⃣ 延迟是“确定的”，不是“期望值”

在金融、工业、自动驾驶这些领域：

> **最怕的不是慢，而是“偶尔慢一下”。**

FPGA 的执行路径是：

* 固定时钟
* 固定流水线
* 固定延迟

你可以非常明确地说：

> 这个推理，永远是 3.2 μs

这在很多实时系统里，是 GPU 给不了的安全感。

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## 五、FPGA + AI 的真实应用场景

我不想空谈概念，直接给你几个我见过、也靠谱的场景。

### 1️⃣ 数据中心推理加速

* 推荐系统
* CTR 预估
* 简化 Transformer 推理

FPGA 放在 PCIe 卡上，
专门跑 **固定模型 + 高频请求**。

👉 GPU 负责“重活”，FPGA 负责“快活”。

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### 2️⃣ 边缘 AI

比如：

* 工业相机缺陷检测
* 视频流人脸识别
* 雷达 / 传感器融合

FPGA 的优势在于：

* 低功耗
* 高并行
* 无操作系统依赖

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### 3️⃣ 网络 + AI 融合场景

这是 FPGA 的老本行了：

* SmartNIC
* 网络包处理 + 推理
* 实时风控

数据**不出网卡就完成计算**，
延迟直接打到极低。

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## 六、FPGA 并不是“万能解药”

说到这，我也必须泼点冷水。

FPGA 不适合：

* 模型频繁变化
* 算子高度动态
* 快速试错阶段

👉 **训练阶段，GPU 依然是王。**

FPGA 更适合：

> **模型稳定后，对性能 / 功耗 / 延迟极致优化的阶段**

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## 七、为什么我说：FPGA 的回归，是一种“理性回归”

在 AI 早期，大家迷信：

* 更大的模型
* 更通用的算力

现在开始意识到：

> **算力不是越通用越好，而是越“合适”越值钱**

FPGA 的回归，本质上是：

* 从“堆算力”
* 回到“算力设计”

它不追求“什么都能干”，
而是追求：

> **把这一件事，干到极致。**

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## 八、写在最后

如果你问我一句很实在的话：

> FPGA 值不值得现在重新学？

我的答案是：

* 如果你做的是 **系统 / 架构 / 加速 / 工程落地**
* 如果你关心 **性能、功耗、确定性**
* 如果你已经被“通用算力的浪费”折磨过

那 FPGA，
**真的值得你再认真看一眼。**

它不喧哗、不浮躁，
但在 AI 时代，它正在悄悄变成：

> **最懂你需求的那块算力。**



这两年你要是混在 AI、算力、芯片相关的圈子里，大概率会发现一个有点“反常识”的现象：大家一边疯狂谈 GPU，一边又开始重新认真聊 FPGA 了。

FPGA 的回归：AI 时代，算力终于开始“量体裁衣”了

硬件

人工智能

云计算

FPGA在AI时代重获关注，因其定制化计算能力完美匹配推理场景需求。相比GPU的通用性，FPGA可实现低功耗、高并行、确定性延迟的AI推理，特别适合工业检测、边缘计算等场景。HLS工具让FPGA开发更便捷，使其成为AI落地的重要选择。

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