顯然，F(xiàn)PGA在并行化與流水化方面存在相當大的優(yōu)勢，同時與GPGPU相比，F(xiàn)PGA在主緩存與帶寬方面也存在優(yōu)勢。在FPGA中，邏輯資源周圍是存儲器塊。XDI模塊具有一塊帶寬為3.8TB/s的3.3MB主緩存，這是nVidia 8800 GTX型GPGPU上主緩存(支持流處理器)的5～10倍。

FPGA的優(yōu)勢還在于，可以利用裕量連接帶寬來靈活構(gòu)建直達各邏輯塊的數(shù)據(jù)通道和存儲器訪問通路。圖1所示的可編程互連結(jié)構(gòu)提供了大量的布線帶寬。模塊與電路板可根據(jù)FPGA輸出帶寬、存儲器大小及延遲的需要進行設計，I/O端口可由用戶自定義。

圖1 FPGA的架構(gòu)

最后，F(xiàn)PGA架構(gòu)還擁有一個優(yōu)勢，它可擴展為更大型的邏輯塊、存儲器塊與DSP塊的陣列。邏輯與主緩存的大小是一起擴展的。現(xiàn)有最大的FPGA峰值功耗為30W，其FPGA架構(gòu)有很多空間，可以在不超過現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心功率和冷卻限制的前提下，擴展為新的處理構(gòu)型。

盡管FPGA架構(gòu)具有許多出眾的性能，一些性能必須共同發(fā)揮作用，才能提供優(yōu)于CPU協(xié)處理的解決方案。

芯片與算法基礎
大部分雙精度浮點算法的加法與乘法操作比例大約為1:1。在FPGA中，加法運算使用邏輯資源，乘法運算使用DSP塊，因此FPGA的邏輯資源與DSP塊的比例必須均衡。FPGA的另一個特點是其可編程功率技術，該技術可針對所有邏輯塊、DSP塊與存儲器塊進行編程，根據(jù)設計的時序要求將其設定為高功耗或低功耗模式。
浮點運算核已經(jīng)改進，可運行于更高的時鐘速率，使用更少的DSP塊和更少的邏輯資源。采用浮點編譯器可減少不同浮點運算核之間用于連接64位數(shù)據(jù)通路的邏輯資源。

在一次浮點運算結(jié)束時，合并對浮點運算進行規(guī)格化處理(定點格式轉(zhuǎn)換至浮點格式)的步驟，可以顯著減少對后續(xù)浮點運算輸入的去規(guī)格化處理(浮點格式轉(zhuǎn)換為定點格式)。浮點運算的數(shù)學表達式的整個數(shù)據(jù)通路可熔接在一起，這會最多減少40%的邏輯資源并使時鐘速率略有提高。

浮點運算的正確組合十分重要。如果算法有許多超越運算(求指數(shù)、求對數(shù)等)，F(xiàn)PGA可配置所需要的數(shù)目。在GPGPU設計中，會增加一些硬模塊實現(xiàn)上述函數(shù)，但比例比單精度浮點邏輯少得多。使用算法技巧、抽象硬件細節(jié)及針對個別FPGA資源的優(yōu)化都需要函數(shù)庫。

基于芯片、算法與庫基礎，圖2的系統(tǒng)級解決方案涉及到了工具鏈、模塊/板級設計、CPU接口以及采用合作公司專門技術的由CPU至基于FPGA的加速器的數(shù)據(jù)傳輸。

圖2 FPGA加速系統(tǒng)級解決方案的基礎