随着云计算技术的迅速发展，FPGA与用户应用之间的距离正在逐渐缩短。如今，随着工艺进步和AI时代的到来，以及数据量的爆炸式增长，FPGA在硬件与软件之间的性能和灵活性变得愈发重要。这种特点使得FPGA成为解决AI多场景应用难题的关键所在，吸引着越来越多的创新者关注。
5G技术的兴起将进一步推动AI的快速发展。预计到2024年，AI在半导体业务领域的市场份额将达到约500亿美元。在硬件加速领域，我们有多种选择：传统处理器、FPGA和ASIC。传统处理器具有高度灵活性，适用于多种应用场景，但性能效率相对较低。ASIC在成本、性能和功耗方面表现优异，但缺乏可变性，无法适应不断涌现的AI算法需求。
为了实现可编程性和效率的平衡，可以考虑采用显示芯片和FPGA的组合。在功耗和效率方面，FPGA具有明显优势。特别是在AI推理领域，对于低精度场景，FPGA的性能功耗比可以达到显示芯片的16倍。显示芯片更适用于服务器侧，而FPGA则更适合边缘计算环境。FPGA在推理方面表现优异，而显示芯片则在训练方面更具优势。
FPGA的应用范围远不止于AI推理。在面对计算密集型任务，如矩阵运算、图像处理、机器学习、数据压缩、非对称加密和搜索排序等场景时，FPGA的流水线并行和数据并行特性使其效率大幅提升。
FPGA之所以能够在这些领域发挥重要作用，关键在于其独特的硬件架构。作为一种可编程硬件，FPGA允许用户自定义其硬件结构，以适应不同的应用需求。这种灵活性使得FPGA能够在多种场景下实现最佳性能，同时降低功耗。
随着AI和5G技术的进一步融合，FPGA的市场前景愈发广阔。它不仅在AI领域具有巨大潜力，还可以应用于自动驾驶、物联网、数据中心等多个领域。在未来，FPGA有望成为连接硬件与软件的关键桥梁，推动新一代计算技术的发展。
通常提到 FPGA，首先想到的是一款可编程的硬件产品，无论是用在嵌入式设备上，还是用在网络传输加速方面，与软件似乎都没有太多的直接联系。
随着云计算技术的兴起，FPGA 与用户应用之间的距离在被迅速拉近。
而如今，工艺的进步和 AI 时代的发展和数据的爆发性，由于 FPGA 在硬件和软件同时具有天生的超性能和灵活性特征，当 AI 遭遇多场景而导致落地难时，越来越多的创新者将目光聚焦在了灵活应变的 FPGA 及基于 FPGA 的衍生产品上，FPGA 迎来了巨大的发展机遇。
随着 5G 的到来，AI 的增长又将会更快。据估计，在半导体业务方面，到 2024 年，AI 将占有约 500 亿美元市场。
硬件加速从实现上看可以有几种不同选择：传统处理器、FPGA 和 ASIC。传统处理器最有灵活性，能够覆盖各种不同应用，但它的能力（效率）最弱。ASIC 的成本、性能和功耗最好，但它不能改变。目前 AI 算法层出不穷，ASIC 不能满足各种要求。
若要同时具有可编程性和效率，则可以采用显示芯片和 FPGA。在功耗和效率上，FPGA 比显示芯片更强。尤其是在 AI 推理上，对于低精度场景，FPGA 的性能功耗比比显示芯片大 16 倍。显示芯片更适合用在服务器侧，而 FPGA 则更适合用在边缘侧。FPGA 适合做推理，显示芯片适合做训练。
除了在 AI 的线上推理方向，FPGA 在其他很多方面也能发挥价值。在面向计算密集型任务，比如矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索的排序等的时候，拥有流水线并行和数据并行的 FPGA 效率会高很多。
