FPGA(Filed-programmable gate array)即现场可编程门阵列，是一种用于设计数码电路的可编程芯片技术。FPGA有着与ASIC（专用集成电路）相同的特性和功能，但与ASIC不同的是，FPGA不需要芯片在设计之前被先行固定，而是在芯片设计之后编程实现。这一特性使得FPGA在机器学习领域发挥了重要作用。本文将介绍FPGA在机器学习中的应用及其重要作用。
　　一、FPGA的概述
　　FPGA是一种硬件平台，是一种以基于逻辑门的可编程逻辑阵列 (PLA) 为核心，通过配置逻辑单元之间的连接关系来实现任意电路，定制电路与通用电路的结合。
　　FPGA的可编程性以及硬件运算能力和低功耗等功能特性，使得其在机器学习领域有着广泛的应用。
　　二、机器学习中的应用：
　　1.神经网络加速：
　　FPGA在机器学习神经网络方面有着广泛的应用。FPGA芯片的并行度足以高效处理神经网络中的大量计算操作。神经网络训练通常需要进行海量的矩阵乘法和卷积操作，在这方面FPGA可以发挥强大的优势，可以提供比传统CPU/gpu甚至基于asic的加速器高的性能，同时能够大大降低功耗、提升能源利用效率。
　　FPGA的并行计算有效克服传统CPU或GPU因矩阵相乘所产生的瓶颈，加速卷积、池化和全连接等运算，可以大幅提升训练/测试效率，并且FPGA在计算集成度和算力功耗方面具有优势，非常适于在量产场景中使用。
　　案例：
　　以卷积运算为例，神经网络中的卷积运算通常是最耗时的运算之一，假设卷积计算的输入图像尺寸为h*w，卷积核的尺寸为k*k，输出图像的通道数为o，核数c，处理速度为f，cpu/gpu单次计算速度为s，FPGA脉动计算速度为t，能效使用为n，则卷积计算速度可以表示为速度（F）=C*S+F*t。在计算速度和能源效率上，FPGA的性价比远高于cpu/gpu，ASIC则相对复杂、价格较高。
　　2. 加速数据存储：
　　在机器学习应用之后，数据存储通常是一个需要大量带宽和高速IO的任务。FPGA正是存储领域的主要要素之一，它支持使用高速存储器和优化的芯片架构，可以更快地将存储数据传输到内存，提供比存储温度更快的速度和更低的响应延迟。
　　案例：
　　除了神经网络加速，FPGA还有很多应用，其中一项重要的应用就是数据中心的数据分析。现今的数据量越来越大，传统的谷歌、Facebook等大型网络公司选择了以x86作为主要处理器来建立自己的数据中心，但是很多企业对此并不满意，因为非常大的机房、数据中心和服务器都会消耗大量的能源，而FPGA技术则可以解决这个问题：据xilinx的一个调研报告显示，如果一个数据中心上千台服务器，引入FPGA都会大幅减少能源开销。
　　FPGA还可用于机器学习加速的数据治理、边缘计算等，与CPU/GPU等其他硬件相比，FPGA更能融入各种应用场景中。
　　三、FPGA与机器学习的结合
　　1.FPGA能够灵活处理具有高度并行化属性的算法：
　　由于神经网络和其他深度学习算法具有高度并行化属性，因此他们仅仅需要一个能够同时进行高速，大规模矩阵计算的的硬件平台即可。而FPGA恰恰具备这种极高的并行化能力和灵活性，充分满足了深度学习的要求。
　　2.FPGA算力高、功耗低：
　　FPGA拥有媲美甚至超越GPU计算的能力，但功耗远远低于GPU，这种巨大的性价比，令FPGA在大规模深度学习网络和推理时显得尤为重要。
　　3.FPGA灵活性高：
　　FPGA可以通过逻辑单元之间的连接关系来实现任意电路的定制电路与通用电路的结合，这种灵活性让FPGA适用于不同的应用场景、不同的卷积深度神经网络结构、各式各类的I/O布局等。
　　四、从多角度分析
　　从机器学习的角度来看，FPGA是一种在机器学习的实践中逐渐被接受和广泛使用的技术。从FPGA的角度来看，FPGA是一种灵活性很高，可重配置的技术，可以适应多种领域，为应用程序提供最优解。
　　在数据中心方面，FPGA通过加速大规模深度学习推理等方面的实践，可以为企业节约大量的能源成本，从而达到更加可持续的环保目标。
　　在智能家居方面，FPGA可以通过控制和管理家庭设备，监控家庭安全等方面实现从传统家庭环境到智能家居的转变，为当代科技生活提供了便利。
　　总结：
　　总之，FPGA的性能和效率，以及它在机器学习和其他领域的广泛应用，使得它成为了当今最重要的创新领域之一。他是一种通用技术，可以被集成到各种各样的应用程序中，尽管需要特定的编程技能和知识，但是FPGA作为未来硬件的一部分，其作用不断扩大和发展，值得业界广泛关注和投入。