一文看懂FPGA芯片产业链及竞争格局

像素处理：GPU对光栅化完成的像素进行计算、处理，确定像素最终属性，多通过Pixel Shader（像素着色器）完成。

GPU与FPGA特点对比：

峰值性：GPU计算峰值（10Tflops）显著高于FPGA计算峰值（小于1TFlops）。GPU架构依托深度流水线等技术可基于标准单元库实现手工电路定制。相对而言，FPGA设计资源受限，型号选择决定逻辑资源上限（浮点运算资源占用较高），FPGA逻辑单元基于SRAM查找表，布线资源受限。

内存接口：GPU内存接口（双倍数据传输率存储器等）带宽优于FPGA使用的DDR（双倍速率同步动态随机存储器）接口，满足机器学习频繁访问内存需求。

灵活性：FPGA可根据特定应用编程硬件，GPU设计完成后无法改动硬件资源，远期机器学习使用多条指令平行处理单一数据，FPGA硬件资源灵活性更能满足需求。

功耗：GPU 平 均 功 耗 （200W） 远 高 于 FPGA 平 均 功 耗（10W），可有效解决散热问题。

3、FPGA芯片相较于ASIC芯片

ASIC芯片专用度高，开发流程非重复成本（流片）极高，5G商用普及初期，FPGA可依托灵活性抢占市场，但规模化量产场景下，ASIC芯片更具竞争优势

ASIC与FPGA开发流程区别：

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