FPGA 全称是"现场可编辑门阵列" ( Field Programmable Gate Array)，其基本原理是在芯片内集成大量的数字电路基本门电路，存储器以及互连线资源，而用户可以通过对 FPGA 进行"编程"，即烧写配置文件来定义这些门电路的功能以及模块之间的连线。这种"编程"不是一次性的，你可以把 FPGA 设计成一个编解码器，只要更改配置文件，就可以变成一个 CPU，这也是所谓的 re-Configurable 的概念。

当然，FPGA 在给我们提供了随意实现硬件电路的灵活性的同时，也要求设计者具有硬件设计的知识和能力。这一点和 CPU，GPU 的软件编程方法有很大的差别，或者说是有更高的应用门槛。

目前主要的 FPGA 芯片厂商是 Xilinx 和 Intel（Altera）。在智能云应用领域，亚马逊的AWS 主要使用 Xilinx 的 FPGA，微软则使用Intel的 FPGA。

微软把 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 放在 Flexibility VS Efficiency的角度进行对比。灵活性（通用性）一定意味着效率的损失，反之亦然。另外，在微软的架构中可以看出，他们FPGA主要还是用在 Evaluation（或者 Inference）。而有趣的是，ASIC 方案在 Training 和 Evaluation 中都还是"under investigation"，好像把 Google 的 TPU 给忘了。AWS 给出了另外一个视角的比较，CPU 为了实现最大的灵活和通用，芯片中的很大一部分芯片面积用来提供控制功能，也包括复杂的存储架构，比如 Cache。而在 GPU 当中，用作运算的芯片面积比例大大提高，能够支持大规模的并行处理。而到了FPGA，已经没有预先定义的指令集概念，也没有确定的数据位宽。这些你都可以根据应用来自己设计。你可以设计一个只支持几条指令的处理器；也可以只设计数据通道和简单的控制逻辑，根本不用指令。

每天一句话，送给在IC、泛IC和投资圈奋斗的你我，让我们共勉：

幸福是一种方法，不是一样东西。是一种才能，不是一个目标。——赫尔曼·黑塞（德国作家，诗人）