自Xilinx在1984年創造出FPGA以來，這種可編程邏輯器件憑借性能、上市時間、成本、穩定性和長期維護方面的優勢，在通信、醫療、工控和安防等領域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而進入了最近兩年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優勢的FPGA的關注度更是到達了前所未有的高度。本文從基礎出發談及FPGA的過去、現在與未來。

我們知道，相對于專業的ASIC，FPGA有上市時間和成本上的優勢。另外，在大多數情況下，FPGA執行某些功能較之CPU上的軟件操作更高效。這就是為什么我們認為它不但會運用在數據中心的服務器、交換器、存儲層的各個角落，并且具有加速整個工作流程的功能。

然而我們不能過分樂觀，尤其是在2015年12月，Intel以167億美元收購了FPGA生產商Altera之后。

在2014年年底，當時還處于獨立的Altera公司高層盯上了基于CPU+FPGA的數據中心并行計算的發展前景——這個當時價值大約10億美元的市場。而并非數據中心里約2.5億美元的CPU-GPU市場和直接應用CPU處理器的90億美元市場。

Altera做出這個決定的原因在于他們認為這個組合較之另外兩個方案，有編程的簡便性和能效優勢。人們對CPU非常熟悉，并發現尋找C程序員也不會太難。因此對大部分開發者來說，在執行運算任務的時候，持續使用這種方案不需要冒太大的風險，但是能源效率相對比較低，尤其是在密集的計算和固有的并行工作負載的情況底下。

至于CPU+GPU的方案，程序員并不是很熟悉，但是擁有很高的效率。

根據Altera的估計，使用OpenCL對混合CPU-FPGA系統進行編程比使用Nvidia的CUDA環境對于程序員來說更容易（某些方面肯定是有爭議的），但用HDL來硬編程FPGA是相當困難的，因此需要OpenCL或者通過其他抽象層來將CPU中的負載轉移到FPGA上。