הבית > תערוכה > תוכן

מערך שער תכנות

Mar 11, 2019

FPGA ניתן להשתמש כדי לפתור כל בעיה שהיא computable. זה מוכיח טריוויאלי על ידי העובדה כי FPGAs ניתן להשתמש כדי ליישם מיקרו רך, כגון Microblaze Xilinx או Altera Nios II. היתרון שלהם טמון בכך שהם מהר יותר עבור יישומים מסוימים בגלל הטבע המקביל שלהם אופטימליות במונחים של מספר השערים המשמשים תהליכים מסוימים.


FPGAs במקור התחילו כמתחרים על CPLDs ליישם לוגיקה דבק עבור מעגלים מודפסים. ככל שגודלן, יכולותיהן ומהירותן גדלו, FPGA השתלטו על פונקציות נוספות עד כדי כך שחלק מהן משווקות כיום כמערכות מלאות על שבבים (SoCs). במיוחד עם כניסתה של מכפילי ייעודי לתוך ארכיטקטורות FPGA בסוף 1990, יישומים שהיו באופן מסורתי השמורה היחידה של חומרה מעבד אותות דיגיטליים (DSPs) החלו לשלב FPGAs במקום.


מגמה נוספת בשימוש ב- FPGA היא האצת חומרה, שבה ניתן להשתמש ב- FPGA כדי להאיץ חלקים מסוימים של אלגוריתם ולשתף חלק מהחישוב בין ה- FPGA לבין מעבד גנרי. מנוע החיפוש בינג מציין שאימוץ FPGA עבור אלגוריתם החיפוש שלו בשנת 2014. החל משנת 2018, FPGAs רואים שימוש מוגבר כמאיצים AI, כולל "מעוט פרויקט" של מיקרוסופט, [19], וכן להאיץ רשתות עצביות מלאכותיות ללימוד מכונה יישומים.


באופן מסורתי, FPGAs שמורים ליישומים אנכיים ספציפיים שבהם נפח הייצור קטן. עבור אלה יישומים בנפח נמוך, את הפרמיה כי חברות לשלם עלות החומרה ליחידה עבור שבב לתכנות הוא זול יותר מאשר משאבי הפיתוח שהושקע ביצירת ASIC. החל בשנת 2017, עלות חדשה וביצועים דינמיקה הרחיבו את מגוון יישומים קיימא.


באיטליה, החברה ביומין srl יש פטנט על יישום של מעבדים FPGA, שיפור התשואה שלה כריית cryptocurrency