FPGA vs GPU：誰是未來大局所向？_BCH

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編譯|有條魚出品|礦視界一直以來，FPGA的主要應用領域是電子工程。但當英特爾完成對Altera的收購時，情況發生了一些細微改變。英特爾對FPGA所蘊藏的潛力有著強烈的嗅覺和敏銳的洞察力，收購完成后，即刻開始幫助微軟公司建立數據中心并利用云服務給亞馬遜提供相關幫助。但關于FPGA到底是什么，許多礦工可能仍然心存疑問。FPGA有何優勢？FPGA有何劣勢？FPGA會在GPU挖礦陣營中脫穎而出，成為主角嗎？此篇文章將會就以上礦工存疑問題，對FPGA進行一個概述。

Solana網絡5月NFT交易量漲幅超過250%，PFP項目OkayBears財富效應顯著:金色財經消息，5月7日Solana上的 NFT 交易量約為27萬枚sol，而4月份均值在10萬枚以下，這意味著進入5月以來，Solama的NFT交易量猛增。更多數據顯示，主要的交易平臺是MagicEden，其次是OpenSea。據了解，Solana網絡NFT交易量的攀升受以太坊NFT交易市場火爆的影響，而Solana網絡的項目OkayBears價格暴漲，這是該網絡表現最突出的項目之一，這是一個頭像類NFT項目。[2022/5/9 2:59:08]

何為FPGA？

Roger Ver：建議IFP支持者出售BCH以換取DASH:金色財經報道，BCH聯合創始人、bitcoin.com創始人Roger Ver昨日在Reddit上推廣了DASH。Ver稱，點對點電子現金已經存在，它是DASH，建議IFP（基礎設施融資計劃）的支持者們出售他們的BCH來換取DASH。[2020/8/19]

FPGA是一種比ASIC更容易制造的集成電路，不同于ASIC的是，FPGA可重新進行電路設計和配置。對于FPGA礦工來說，這一點使得他們可以挖取多種算法支持的多個幣種。優劣勢

01.延遲性FPGA最大的優勢之一就是它極其微小的延遲。現場可編程門陣列具有極其微小延遲的原因在于，它無需依賴于通用OS，也無需通過通用總線即可完成通信。這對其他的硬件設備來說很難實現，即使是高質量的CPU也會有50微秒的延遲，但到了FPGA身上，這個時間會被縮短到1微秒。具有極低延遲功能的現場可編程門陣列在需要微小延遲的場合中能大放異彩。比如，在噴氣式戰斗機的自動操作和高頻算法交易中，我們都可以看到它的身影。

BCH ABC團隊堅持IFP計劃將BCH Node節點發起人踢出github庫:BCH ABC團隊不放棄基礎設施融資計劃（IFP），已將BCH Node節點的發起人Freetrader踢出了github庫。此外，Bitcoincash.org網站稱ABC 0.21.0是唯一兼容5月份升級的軟件版本。

此前2月15日消息，Bitcoin ABC官方創建最新版本的基礎設施融資計劃（IFP），礦工捐贈比例改為5％。2月21日，BCH Node節點的發起人Freetrader發布新BCH客戶端，移除從區塊獎勵的5%中資助開發者的代碼。（Reddit）[2020/3/9]

聲音 | Bitcoin Unlimited首席科學家：如果IFP推行，BCH將不再是Bitcoin Cash:2 月 16 日，Bitcoin Unlimited（BU）首席科學家Peter Rizun針對Bitcoin AB官網發布的基礎設施融資計劃（IFP）發推點評稱，因為新推出的計劃，礦商和交易平臺必須在5月15日前進行升級，如果他們像往常一樣下載新版的ABC，那么這個計劃就默認成功了。此外，他還表示，這將檢驗 Bitcoin Cash是否能避免被一群開發者捕獲，比特幣在協議中沒有向第三方支付的代碼。如果交易平臺和礦商下載并運行了新版 ABC，BCH將是Bcash，沒有再繼續冠名“比特幣（Bitcoin）”名稱的權利。[2020/2/17]

02.能效率專用集成電路(ASIC)在單一算法的速度上相較于FPGA更勝一籌，但其進行較大規模機器集群的初始投資極高。FPGA在數字貨幣挖礦方面優于GPU，因為它們運行出色且極具能效率。除了高能效運算的優點之外，FPGA還具有一個優勢——它的高效性無需主機運行來支持。03.工程費雖然FPGA在以上方面有較大的優勢，但其用于配置和編程的費用卻遠遠高于基于指令架構的GPU。硬件電路通常使用諸如VHDL和Verilog之類的硬件描述語言來編寫。

而到了編程，則要使用多種編程語言之一來完成。04.高層次綜合高層次綜合是一種不斷擴大的趨勢，具體表現為可以使用常規編程語言和高層次抽象對FPGA進行編程操作。但撇開所有在編程方面取得的技術性進展與突破，FPGA的編程至今仍是一項艱巨的工作。

除此之外，編譯期也是現場可編程門陣列的一大缺點。舉個例子，如果使用IntelOpenCL編譯器，則編譯一個典型的FPGA程序需要4到12個小時。為了實現性能優化，程序員經常需要進行通宵編譯。05.連接性我們反過頭來看看GPU，對于數據上的傳輸，它更依賴于OS和標準化總線。FPGA則不依賴于這些參數，它們的優勢就在于能夠使用戶以較小的延遲獲得更高的帶寬。實際上，FPGA可直連數據源，例如網絡接口和傳感器。FPGA和GPU的浮點數之爭

為了使用諸如深度學習之類的高性能計算功能，用戶只能高度依賴具有出色浮點性能計算能力的GPU，而FPGA在浮點算法上的效率則略顯低下。在一般的浮點運算中，浮點單元需要大量資源并且必須由邏輯塊組裝而成。然而劇本到了FPGA上就變了，由于FPGA結構中已包含浮點單元，能效率可以因此得到顯著提高。雖然就目前的情況而言，先進的GPU比起FPGA具有更優能效，但在不久的將來，現場可編程門陣列肯定會在浮點計算方面趕超GPU，獲得這場能效計算之戰的勝利。