FPGA vs GPU：誰是未來大局所向？_FPG:OIN

編譯|有條魚出品|礦視界一直以來，FPGA的主要應用領域是電子工程。但當英特爾完成對Altera的收購時，情況發生了一些細微改變。英特爾對FPGA所蘊藏的潛力有著強烈的嗅覺和敏銳的洞察力，收購完成后，即刻開始幫助微軟公司建立數據中心并利用云服務給亞馬遜提供相關幫助。但關于FPGA到底是什么，許多礦工可能仍然心存疑問。FPGA有何優勢？FPGA有何劣勢？FPGA會在GPU挖礦陣營中脫穎而出，成為主角嗎？此篇文章將會就以上礦工存疑問題，對FPGA進行一個概述。

加州金融監管機構：DFPI促進金融技術的 “負責任的創新\"，包括加密貨幣:金色財經報道，美國加州消費者金融監管機構正在尋求與加密貨幣影響者合作以獲得知名度，因為該機構處理的與數字資產有關的消費者投訴數量不斷增加。加利福尼亞州的立法者去年對該州的金融保護和創新部（DFPI）進行了改革，并賦予其對以前不受監管的消費金融服務的權力。他們還鼓勵DFPI促進金融技術的 \"負責任的創新\"，包括加密貨幣。3月，DFPI就一項合同進行招標，以提高公眾對這項工作的認識，包括通過支付 \"加密貨幣影響者 \"來傳播這個消息。

DFPI發言人證實，該機構尚未使用其新的消費者保護權力來對一家加密貨幣公司采取行動。它可以將欺詐投訴提交給刑事當局。（路透社）[2022/4/23 14:43:11]

何為FPGA？

IFP失敗開發者討論成立BCH基金會解決開發資金和決策問題:5月18日，BitcoinCash官方發文《比特幣現金基金會能否解決BCH的資金和決策問題？》稱，在近日的一場直播中，ABC開發者和ViaBTC創始人楊海坡共同討論成立BCH基金會的想法，以應對BCH面臨的開發資金和決策問題。楊海坡表示，比特幣現金應該為決策、資金建立一個完善的平臺。關于成立BCH基金會，楊海坡表示，在基金會的結構問題上，擔心基金會可能會因為缺乏資金而受到影響。同時他呼吁通過基金會成員投票來簡化方式。關于基金會成員的選擇問題，楊海坡建議他自己、Amaury Sechet和江卓爾（當時已離開討論）成為基金會的初始成員。而如果有人想加入基金會，他們需要支付一定數額的費用，然后由現有的基金會成員對新成員進行投票，決定新成員能否加入基金會。此外，江卓爾還討論了一種類似于諾貝爾獎的資助方案，但并未透漏更多細節。此前消息，5月15日比特幣現金升級后，比特幣現金基礎設施融資計劃（IFP）未被激活，宣告失敗。[2020/5/19]

FPGA是一種比ASIC更容易制造的集成電路，不同于ASIC的是，FPGA可重新進行電路設計和配置。對于FPGA礦工來說，這一點使得他們可以挖取多種算法支持的多個幣種。優劣勢

Bitcoin ABC團隊堅持IFP計劃，把BCN發起者移除github庫:3月3日，GitHub上BCH代碼存儲庫“ bitcoincashorg”上的貢獻者Freetrader被管理員移除，而Freetrader恰恰是Bitcoin Cash Node（BCN比特幣現金節點）的發起人。該版本推出的一個重要原因就是BCH基礎設施融資計劃（IFP）在社區內并沒有形成廣泛的共識。BCH核心開發團隊Bitcoin ABC則把該融資計劃的代碼寫入了5月份計劃升級的ABC v0.21.0版本，并聲稱2020年5月15日協議升級已鎖定。這讓社區內一部分人大為不滿，尤其是白名單制度把包括BU在內的開發團隊排除在外，更是雪上加霜。[2020/3/10]

01.延遲性FPGA最大的優勢之一就是它極其微小的延遲。現場可編程門陣列具有極其微小延遲的原因在于，它無需依賴于通用OS，也無需通過通用總線即可完成通信。這對其他的硬件設備來說很難實現，即使是高質量的CPU也會有50微秒的延遲，但到了FPGA身上，這個時間會被縮短到1微秒。具有極低延遲功能的現場可編程門陣列在需要微小延遲的場合中能大放異彩。比如，在噴氣式戰斗機的自動操作和高頻算法交易中，我們都可以看到它的身影。

FPT Software宣布與Factom達成戰略合作伙伴關系:FPT Software宣布與Factom（FCT）達成戰略合作伙伴關系。FPT Software希望整合區塊鏈技術來加強他們的數字和產品工程，雙方將共同致力于通過Factom Harmony提供區塊鏈技術平臺的計劃。FPT Software是一家位于越南的全球性軟件外包和技術公司。[2018/4/13]

02.能效率專用集成電路(ASIC)在單一算法的速度上相較于FPGA更勝一籌，但其進行較大規模機器集群的初始投資極高。FPGA在數字貨幣挖礦方面優于GPU，因為它們運行出色且極具能效率。除了高能效運算的優點之外，FPGA還具有一個優勢——它的高效性無需主機運行來支持。03.工程費雖然FPGA在以上方面有較大的優勢，但其用于配置和編程的費用卻遠遠高于基于指令架構的GPU。硬件電路通常使用諸如VHDL和Verilog之類的硬件描述語言來編寫。

而到了編程，則要使用多種編程語言之一來完成。04.高層次綜合高層次綜合是一種不斷擴大的趨勢，具體表現為可以使用常規編程語言和高層次抽象對FPGA進行編程操作。但撇開所有在編程方面取得的技術性進展與突破，FPGA的編程至今仍是一項艱巨的工作。

除此之外，編譯期也是現場可編程門陣列的一大缺點。舉個例子，如果使用IntelOpenCL編譯器，則編譯一個典型的FPGA程序需要4到12個小時。為了實現性能優化，程序員經常需要進行通宵編譯。05.連接性我們反過頭來看看GPU，對于數據上的傳輸，它更依賴于OS和標準化總線。FPGA則不依賴于這些參數，它們的優勢就在于能夠使用戶以較小的延遲獲得更高的帶寬。實際上，FPGA可直連數據源，例如網絡接口和傳感器。FPGA和GPU的浮點數之爭

為了使用諸如深度學習之類的高性能計算功能，用戶只能高度依賴具有出色浮點性能計算能力的GPU，而FPGA在浮點算法上的效率則略顯低下。在一般的浮點運算中，浮點單元需要大量資源并且必須由邏輯塊組裝而成。然而劇本到了FPGA上就變了，由于FPGA結構中已包含浮點單元，能效率可以因此得到顯著提高。雖然就目前的情況而言，先進的GPU比起FPGA具有更優能效，但在不久的將來，現場可編程門陣列肯定會在浮點計算方面趕超GPU，獲得這場能效計算之戰的勝利。

結語顯而易見，FPGA未來可期。當FPGA變得易于編程、縮短編譯期且提高浮點計算能效時，GPU很有可能被取代。本文僅代表原作者本人觀點，與礦視界無關。

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