FPGA涵盖了计算机，汽车和航空航天电路等众多领域

FPGA是现场可编程门阵列。简单地说，FPGA是一种硬件电路，用户可以对其进行编程以执行至少一项智能活动。FPGA是集成电路或IC，它们是芯片上电路的集合，这就是“阵列”部分。这些电路或阵列是可编程逻辑门，存储器或其他元件的集合。

可编程只读存储器（PROM）和可编程逻辑设备（PLD），这些工具可以在工厂或现场进行修改，但是，它们利用了保险丝的创新技术（因此，清晰地表达了“燃烧PROM”），一旦编程就无法更改。相反，FPGA将其配置数据存储在可重新编程的介质中，例如，静态RAM（SRAM）或闪存。FPGA制造商整合了Intel，Xilinx，Lattice Semiconductor，Microchip Technology和Microsemi。

FPGA市场持续蓬勃发展。正如全球预测所显示，在未来几年中，其复合年增长率将平均为8.6％。但是，最引人注目的是基于该技术的新设备。

当您需要针对特定工作负载增强芯片时，或者需要在芯片级进行更改时，可以使用FPGA。FPGA的应用范围广泛，从视频和成像设备到计算机，汽车，航空航天和军事应用的电路，再到专用处理的电子设备等等。FPGA对专用集成电路（ASIC）或处理器的原型设计特别有用。可以重新构造FPGA，直到ASIC或处理器配置正确且无误，并且开始实际生产ASIC为止。英特尔本身利用FPGA对新芯片进行建模。

英特尔最近收购了一家名为eASIC的组织，以加快其规划和原型设计的速度。eASIC产生了许多被称为“结构化ASIC”的东西，它取决于ASIC和FPGA之间的模型。

部署更简单

对于英特尔和AMD而言，在深度学习领域推广FPGA将会很困难，而不同的平台将以自己的品牌名称进行访问。也许FPGA通常会在其市场（网络和电信，如vRAN和5G）中使用，而将推广不同的平台（GPU，ASIC）进行深度学习。

物联网

FPGA电路具有适合物联网目标的众多功能。它们消耗了一些计算能力。他们迅速准备就绪，可以同时进行工作。他们有很多I / O端口。尽管如此，但是大多数FPGA的成本太高，无法在IoT设备中实现。

几年前，FPGA制造商开始解决这一难题。以下是一些最简单，最便宜的FPGA模型。迄今为止最便宜的是在超低功耗FPGA上始终如一的Lattice iCE40 Ultra / UltraLite系列和GOWIN GW1NZ-ZV。

量身定制

FPGA的优点是可编程性，是一种可量身定制的体系结构。这意味着它们可以更快地适应新算法或新应用。特别是在机器学习工程师创建新模型的深度实现领域中，这一优势至关重要。使用新的定制模型算法对FPGA进行编程，与其他平台相比，FPGA可以提供更好的性能。尤其是在需要比特级处理的应用中，类似于数据包处理，FPGA的性能要优于其他平台。在深度学习应用中，FPGA可以提供更低的延迟和更高的性能，尤其是在使用位数的情况下。（例如Xilinx FINN）。因此，FPGA可以在新的处理生态系统中发挥重要作用，而不能仅在SmartNIC应用中使用。

机器人技术

机器人技术是最适合使用FPGA的技术。大量的I / O端口，快速的处理，低延迟和高灵活性使FPGA芯片在这里能发挥最大的作用。

机器人技术的基本模式是扩大复杂性。也就是说，最重要的是，连接传感器的数量正在不断增长，这需要不断增加的输入输出端口数量。这些传感器的所有数据都必须逐步处理，这需要高速处理和高并发性。