FPGA实现深度学习系列之FPGA的优势和劣势

网络上已经有很多的文章来描述，FPGA在实现深度学习的优势和劣势。当然描述有对有错。如果你说是完全的劣势。那么旷视，商汤等公司还在使用FPGA完成深度学习，而没有转向GPU呢？

我在这里就简明扼要的去描述FPGA在深度学习上的优势和劣势。

优势：（终端部署）

1，FPGA和CPU没有啥好比较的，在深度学习终端部署，CPU完全不能考虑，tensorflow lite 虽然能压缩模型到一个很小的范围。但是依旧是实时性不够好。FPGA相对于GPU来说，相同算力情况下，有成本优势。在很多的网络上标示FPGA的成本不比GPU的低。这个答案是正确的。那么问题点在哪里呢？？因为FPGA不擅长浮点运算。如果能够有效的压缩的话，成本会迅速降低。

计算，可不是FPGA的长项。如果是这种计算，FPGA的人工成本就太高了。还好，卷积神经网络没那么复杂。

2，另外一个就是FPGA的灵活性。在深度学习高速迭代的情况下，FPGA比NPU强一些，可以灵活的选择器件功能。基础结构完成后，可以迅速修改。

3，FPGA国产化以及覆盖而且使用良好。GPU尚未国产化。

4，FPGA完成方便流片。（流片贵，还是国产FPGA便宜。）

劣势：

1，编程难度大。相对于GPU和CPU来说，FPGA要是想实现深度学习算法难度很大。开发周期长。

2，通用情况下，FPGA的算力赶不上NPU。

3，需要来回定制，需要经常修改。

我的选择

嵌入式ARM，即使tensorflow lite方式部署，时效性依然不够。如果增加算力，也就是增加成本。总不能买个麒麟9000芯片吧。成本优势就没了。

GPU，传统意义上的GPU，都比较贵。而且我个人也没有能力C ++完成提高程序效率。所以，没办法提高效率的情况下，成本高。

FPGA，已经6-7年的经验了。编程上很熟悉。而且深度学习卷积神经网络，很适合并行乘加结构。只要合理量化，能做到算力和成本的优势。

参考网址：

https://www.zhihu.com/question/324628088/answer/934549697

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55710100

备注

在我认为的未来深度学习行业里，只剩下FPGA 和NPU。姑且认为但凡内置了卷积神经网络计算单元的ARM都是NPU。 NPU为通用计算单元，每家都会有比如说：寒武纪，会像现在的ARM，或者说海思芯片一样。而FPGA呢？卷积神经网络经过多FPGA工程师的努力，已经变成了一款IP，可以根据内部情况随时调整。说实在的，个人感觉深度神经网络的发展已经严重内卷，随着芯片行业的推移，FPGA的地位会先上升3-5年，而后会被NPU取代而边缘化。

你好：我是毛华望，看我是如何用FPGA来完成深度学习，控制成本的。

控制成本。

有兴趣相关技术的人可以看个人介绍和我毛华望联系。

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