fpga最大的特點就是多工並行執行，做事情比較快。在大資料量，比較快速，比較多資料的時候，fpga的優勢才會凸顯出來。與其他程式設計晶元相比，缺點也很明顯，程式設計慢，數學能力差，資源也比較少。缺點多多。
那一般fpga都是怎麼參與活動的呢？
很多人找我做fpga的時候，都是讓我做演算法加速。利用了fpga多工並行處理速度快的特點。可是fpga的缺點是數學能力差，程式設計慢，如果用fpga來驗證演算法，那就實在得不償失了。所以，通常的情況都是用其他的程式設計晶元cpu,gpu來完成演算法驗證後，在fpga化。
我毛華望qq849886241，深圳工程師。部落格
那目前找我做fpga演算法加速的都是什麼樣的演算法呢？最火爆的當然是神經網路，卷積神經網路和深度學習。還有是濾波器演算法。影象處理，說起來影象處理演算法就是很簡單的那種，分割一下，合併一下，其他讓我做影象處理，並不是演算法上的加速而是影象本身資料量大的原因。好像通訊類的沒有人找過我。
fpga多工並行也是乙個很大的優勢，很多時候是多入多出，多入單出，單入多出。總有一邊是多工同時作業的。
來來咱們說說工業4.0.
現在無論是人工智慧裡面也好，機械人，無人駕駛也吧，視覺是跑不掉了。各種超聲波成像，視覺成像，x射線成像。識別一下人小人吧，識別一下美女吧，識別一下路障吧。識別出來了，也好該躲開躲開，該去撩一下撩一下（不好意思男人的正常反應）。fpga的任務就跑不了了，誰讓影象的資料量大了。機械人也麻煩，感測器那麼多，要去聽聲音吧，要視覺去看吧，要保持平衡吧，還需要胳膊腿一起動作吧。這麼多工也是協同作業吧。所以，fpga也躲不了。
現在呢？？機械人的任務比較單一，要麼生產線上搬運一下，生產線上調整位置一下，要麼單一焊接一下。這種做出來的產品都是單一化的。將來都是希望產品單獨化，生產線機動靈活，多工協作的。所以，還是少不了fpga多任務排程。
所以啊。來吧。做fpga工程師還是有前途的。
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