fpga網路編程

『壹』 如何學習FPGA

掌握FPGA可以找到一份很好的工作，對於有經驗的工作人員，使用FPGA可以讓設計變得非常有靈活性。掌握了FPGA設計，單板硬體設計就非常容易(不是系統設計)，特別是上大學時如同天書的邏輯時序圖，看起來就非常親切。但FPGA入門卻有一定難度，因為它不像軟體設計，只要有一台計算機，幾乎就可以完成所有的設計。FPGA設計與硬體直接相關，需要實實在在的調試儀器，譬如示波器等。這些硬體設備一般比較昂貴，這就造成一定的入門門檻，新人在入門時遇到一點問題或者困難，由於沒有調試設備，無法定位問題，最後可能就會放棄。其實這時如果有人稍微指點一下，這個門檻很容易就過去。我用FPGA做設計很多年了，遠達不到精通的境界，只是熟悉使用，在這里把我對FPGA學習步驟理解寫出來，僅是作為一個參考，不對的地方，歡迎大家討論和指正。 FPGA學習步驟1、工欲善其事，必先利其器。 計算機必不可少。目前FPGA應用較多的是Altera和xilinx這兩個公司，可以選擇安裝quartusII或者ISE軟體。這是必備的軟體環境。 FPGA學習步驟2、熟悉verilog語言或者vhdl語言 ，熟練使用quartusII或者ISE軟體。 起步階段不希望報一些培訓班，除非你有錢，或者運氣好，碰到一個水平高、又想把自己的經驗和別人共享的培訓老師，不然的話，培訓完後總會感覺自己是一個冤大頭。入門階段可以在利用網路資源完成。 FPGA學習步驟3、設計一個小代碼，下載到目標板看看結果 此時可以設計一個最簡答的程序，譬如點燈。如果燈在閃爍了，表示基本入門了。如果此時能夠下載到FPGA外掛的flash，FPGA程序能夠從flash啟動,表明FPGA的最簡單設計你已經成功，可以到下一步。 FPGA學習步驟4、設計稍微復雜的代碼，下載到目標板看看結果。 可以設計一個UART程序，網上有參考，你要懂RS232協議和FPGA內置的邏輯分析儀。網上下載一個串口調試助手，調試一番，如果通信成功了， 恭喜，水平有提高。進入下一步。 FPGA學習步驟5、設計復雜的代碼，下載到目標板看看結果。 譬如sdram的程序，網上也有參考，這個設計難度有點大。可用串口來調試sdram，把串口的數據存儲到sdram，然後讀回，如果成功，那你就比較熟悉FPGA設計了 FPGA學習步驟6、設計高速介面，譬如ddr2或者高速串列介面 這要對FPGA的物理特性非常了解，而且要懂得是時序約束等設計方法，要看大量的原廠文檔，這部分成功了，那就對FPGA的物理介面掌握很深，你就是設計高手了 FPGA學習步驟7、設計一個復雜的協議 譬如USB、PCIexpress、圖像編解碼等，鍛煉對系統的整體把握和邏輯劃分。完成這些，你就是一個一流的高手、

『貳』 fpga是什麼意思

FPGA是現場可編程門陣列的英文縮寫。FPGA是一種可編程邏輯器件，其內部邏輯可以由用戶來設定。通常在晶元設計的驗證階段被大量使用，也在小批量試制產品中得到應用。

『叄』 作為一名硬體工程師，有必要學習fpga嗎

可以學習一下的，會更有幫助，你如果有精力,能夠掌握更多的技術當然更好。
近幾年可編程的門陣列（FPGA）技術發展迅速，其高度的靈活性，使其在通信（5G）、數據處理、網路、儀器、工業控制、軍事、航空航天、集成電路、人工智慧等領域得到越來越廣泛的應用。在數字IC設計領域，前端驗證工作一般都是用FPGA完成的，因此FPGA工程師也是IC設計公司迫切需要的人才。 FPGA/IC邏輯設計開發已經成為當前最有發展前途的行業之一，特別是熟悉硬體構架的FPGA系統工程師。
業內人士認為，目前FPGA/IC設計行業至少有20-30萬的人才缺口，僅北京市場FPGA硬體開發人員的需求就已經超過了3萬人，而且還在持續增加。這主要有兩方面的原因：一是目前高校的專業設置很少涉及FPGA和IC設計的課程，即使有也是偏重於理論，因此企業很難招聘到實戰型人才；二是FPGA和IC設計需要硬體環境和大量的實踐來積累經驗。如果沒有適當的指導，需要走很多彎路。

『肆』 在FPGA開發過程中,編程與配置這兩個操作有什麼區別

它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，既解決了定製電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。FPGA採用了邏輯單元陣列LCA（LogicCellArray）這樣一個新概念，內部包括可配置邏輯模塊CLB（ConfigurableLogicBlock）、輸出輸入模塊IOB（InputOutputBlock）和內部連線（Interconnect）三個部分。FPGA的基本特點主要有：1）採用FPGA設計ASIC電路，用戶不需要投片生產，就能得到合用的晶元。2）FPGA可做其它全定製或半定製ASIC電路的中試樣片。3）FPGA內部有豐富的觸發器和I／O引腳。4）FPGA是ASIC電路中設計周期最短、開發費用最低、風險最小的器件之一。5）FPGA採用高速CHMOS工藝，功耗低，可以與CMOS、TTL電平兼容。可以說，FPGA晶元是小批量系統提高系統集成度、可靠性的最佳選擇之一。目前FPGA的品種很多，有XILINX的XC系列、TI公司的TPC系列、ALTERA公司的FIEX系列等。FPGA是由存放在片內RAM中的程序來設置其工作狀態的，因此，工作時需要對片內的RAM進行編程。用戶可以根據不同的配置模式，採用不同的編程方式。加電時，FPGA晶元將EPROM中數據讀入片內編程RAM中，配置完成後，FPGA進入工作狀態。掉電後，FPGA恢復成白片，內部邏輯關系消失，因此，FPGA能夠反復使用。FPGA的編程無須專用的FPGA編程器，只須用通用的EPROM、PROM編程器即可。當需要修改FPGA功能時，只需換一片EPROM即可。這樣，同一片FPGA，不同的編程數據，可以產生不同的電路功能。因此，FPGA的使用非常靈活。FPGA有多種配置模式：並行主模式為一片FPGA加一片EPROM的方式；主從模式可以支持一片PROM編程多片FPGA；串列模式可以採用串列PROM編程FPGA；外設模式可以將FPGA作為微處理器的外設，由微處理器對其編程。以各種類型的FPGA晶元加上實驗開發需要的外圍通用電路，結合實驗程序，就形成FPGA開發板，可以高效快速學習FPGA開發。ASIC()是專用集成電路。目前，在集成電路界ASIC被認為是一種為專門目的而設計的集成電路。是指應特定用戶要求和特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。ASIC的特點是面向特定用戶的需求，ASIC在批量生產時與通用集成電路相比具有體積更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強、成本降低等優點。ASIC分為全定製和半定製。全定製設計需要設計者完成所有電路的設計，因此需要大量人力物力，靈活性好但開發效率低下。如果設計較為理想，全定製能夠比半定製的ASIC晶元運行速度更快。半定製使用庫里的標准邏輯單元(StandardCell)，設計時可以從標准邏輯單元庫中選擇SSI(門電路)、MSI(如加法器、比較器等)、數據通路(如ALU、存儲器、匯流排等)、存儲器甚至系統級模塊(如乘法器、微控制器等)和IP核，這些邏輯單元已經布局完畢，而且設計得較為可靠，設計者可以較方便地完成系統設計。現代ASIC常包含整個32-bit處理器,類似ROM、RAM、EEPROM、Flash的存儲單元和其他模塊.這樣的ASIC常被稱為SoC(片上系統)。FPGA是ASIC的近親，一般通過原理圖、VHDL對數字系統建模，運用EDA軟體模擬、綜合，生成基於一些標准庫的網路表，配置到晶元即可使用。它與ASIC的區別是用戶不需要介入晶元的布局布線和工藝問題，而且可以隨時改變其邏輯功能，使用靈活。FPGA（現場可編程門陣列）是專用集成電路（ASIC）中集成度最高的一種，用戶可對FPGA內部的邏輯模塊和I/O模塊重新配置，以實現用戶的邏輯，因而也被用於對CPU的模擬。用戶對FPGA的編程數據放在Flash晶元中，通過上電載入到FPGA中，對其進行初始化。也可在線對其編程，實現系統在線重構，這一特性可以構建一個根據計算任務不同而實時定製的CPU，這是當今研究的熱門領域。

『伍』 請問fpga是什麼

FPGA（Field－Programmable Gate Array），即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，既解決了定製電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。
FPGA簡介

背景
目前以硬體描述語言（Verilog 或 VHDL）所完成的電路設計，可以經過簡 單的綜合與布局，快速的燒錄至 FPGA 上進行測試，是現代 IC 設計驗證的技術主流。這些可編輯元件可以被用來實現一些基本的邏輯門電路（比如AND、OR、XOR、NOT）或者更復雜一些的組合功能比如解碼器或數學方程式。在大多數的FPGA裡面，這些可編輯的元件里也包含記憶元件例如觸發器（Flip－flop）或者其他更加完整的記憶塊。
系統設計師可以根據需要通過可編輯的連接把FPGA內部的邏輯塊連接起來，就好像一個電路試驗板被放在了一個晶元里。一個出廠後的成品FPGA的邏輯塊和連接可以按照設計者而改變，所以FPGA可以完成所需要的邏輯功能。
FPGA一般來說比ASIC（專用集成晶元）的速度要慢，無法完成復雜的設計，而且消耗更多的電能。但是他們也有很多的優點比如可以快速成品，可以被修改來改正程序中的錯誤和更便宜的造價。廠商也可能會提供便宜的但是編輯能力差的FPGA。因為這些晶元有比較差的可編輯能力，所以這些設計的開發是在普通的FPGA上完成的，然後將設計轉移到一個類似於ASIC的晶元上。另外一種方法是用CPLD（復雜可編程邏輯器件備）。
CPLD與FPGA的關系
早在1980年代中期，FPGA已經在PLD設備中紮根。CPLD和FPGA包括了一些相對大數量的可編輯邏輯單元。CPLD邏輯門的密度在幾千到幾萬個邏輯單元之間，而FPGA通常是在幾萬到幾百萬。
CPLD和FPGA的主要區別是他們的系統結構。CPLD是一個有點限制性的結構。這個結構由一個或者多個可編輯的結果之和的邏輯組列和一些相對少量的鎖定的寄存器。這樣的結果是缺乏編輯靈活性，但是卻有可以預計的延遲時間和邏輯單元對連接單元高比率的優點。而FPGA卻是有很多的連接單元，這樣雖然讓它可以更加靈活的編輯，但是結構卻復雜的多。
CPLD和FPGA另外一個區別是大多數的FPGA含有高層次的內置模塊（比如加法器和乘法器）和內置的記憶體。因此一個有關的重要區別是很多新的FPGA支持完全的或者部分的系統內重新配置。允許他們的設計隨著系統升級或者動態重新配置而改變。一些FPGA可以讓設備的一部分重新編輯而其他部分繼續正常運行。
FPGA工作原理

FPGA採用了邏輯單元陣列LCA（Logic Cell Array）這樣一個概念，內部包括可配置邏輯模塊CLB（Configurable Logic Block）、輸出輸入模塊IOB（Input Output Block）和內部連線（Interconnect）三個部分。 現場可編程門陣列（FPGA）是可編程器件。與傳統邏輯電路和門陣列（如PAL，GAL及CPLD器件）相比，FPGA具有不同的結構，FPGA利用小型查找表（16×1RAM）來實現組合邏輯，每個查找表連接到一個D觸發器的輸入端，觸發器再來驅動其他邏輯電路或驅動I/O，由此構成了既可實現組合邏輯功能又可實現時序邏輯功能的基本邏輯單元模塊，這些模塊間利用金屬連線互相連接或連接到I/O模塊。FPGA的邏輯是通過向內部靜態存儲單元載入編程數據來實現的，存儲在存儲器單元中的值決定了邏輯單元的邏輯功能以及各模塊之間或模塊與I/O間的聯接方式，並最終決定了FPGA所能實現的功能，FPGA允許無限次的編程.
CPLD(Complex Programmable Logic Device)復雜可編程邏輯器件，是從PAL和GAL器件發展出來的器件，相對而言規模大，結構復雜，屬於大規模集成電路范圍。是一種用戶根據各自需要而自行構造邏輯功能的數字集成電路。其基本設計方法是藉助集成開發軟體平台，用原理圖、硬體描述語言等方法，生成相應的目標文件，通過下載電纜（「在系統」編程）將代碼傳送到目標晶元中，實現設計的數字系統.
簡介

CPLD主要是由可編程邏輯宏單元(MC，Macro Cell)圍繞中心的可編程互連矩陣單元組成。其中MC結構較復雜，並具有復雜的I/O單元互連結構，可由用戶根據需要生成特定的電路結構，完成一定的功能。由於CPLD內部採用固定長度的金屬線進行各邏輯塊的互連，所以設計的邏輯電路具有時間可預測性，避免了分段式互連結構時序不完全預測的缺點。
發展歷史及應用領域
20世紀70年代，最早的可編程邏輯器件--PLD誕生了。其輸出結構是可編程的邏輯宏單元，因為它的硬體結構設計可由軟體完成（相當於房子蓋好後人工設計局部室內結構），因而它的設計比純硬體的數字電路具有很強的靈活性，但其過於簡單的結構也使它們只能實現規模較小的電路。為彌補PLD只能設計小規模電路這一缺陷，20世紀80年代中期，推出了復雜可編程邏輯器件--CPLD。目前應用已深入網路、儀器儀表、汽車電子、數控機床、航天測控設備等方面。
器件特點
它具有編程靈活、集成度高、設計開發周期短、適用范圍寬、開發工具先進、設計製造成本低、對設計者的硬體經驗要求低、標准產品無需測試、保密性強、價格大眾化等特點，可實現較大規模的電路設計，因此被廣泛應用於產品的原型設計和產品生產(一般在10,000件以下)之中。幾乎所有應用中小規模通用數字集成電路的場合均可應用CPLD器件。CPLD器件已成為電子產品不可缺少的組成部分，它的設計和應用成為電子工程師必備的一種技能。
如何使用
CPLD是一種用戶根據各自需要而自行構造邏輯功能的數字集成電路。其基本設計方法是藉助集成開發軟體平台，用原理圖、硬體描述語言等方法，生成相應的目標文件，通過下載電纜（「在系統」編程）將代碼傳送到目標晶元中，實現設計的數字系統。
這里以搶答器為例講一下它的設計（裝修）過程，即晶元的設計流程。CPLD的工作大部分是在電腦上完成的。打開集成開發軟體(Altera公司 Max+pluxII)→畫原理圖、寫硬體描述語言（VHDL，Verilog）→編譯→給出邏輯電路的輸入激勵信號，進行模擬，查看邏輯輸出結果是否正確→進行管腳輸入、輸出鎖定（7128的64個輸入、輸出管腳可根據需要設定）→生成代碼→通過下載電纜將代碼傳送並存儲在CPLD晶元中。7128這塊晶元各管腳已引出，將數碼管、搶答開關、指示燈、蜂鳴器通過導線分別接到晶元板上，通電測試，當搶答開關按下，對應位的指示燈應當亮，答對以後，裁判給加分後，看此時數碼顯示加分結果是否正確，如發現有問題，可重新修改原理圖或硬體描述語言，完善設計。設計好後，如批量生產，可直接復制其他CPLD晶元，即寫入代碼即可。如果要對晶元進行其它設計，比如進行交通燈設計，要重新畫原理圖、或寫硬體描述語言，重復以上工作過程，完成設計。這種修改設計相當於將房屋進行了重新裝修，這種裝修對CPLD來說可進行上萬次。
家庭成員：經過幾十年的發展，許多公司都開發出了CPLD可編程邏輯器件。比較典型的就是Altera、Lattice、Xilinx世界三大權威公司的產品，這里給出常用晶元： Altera EPM7128S(PLCC84)
Lattice LC4128V(TQFP100)
Xilinx XC95108 (PLCC84)
FPGA與CPLD的辨別和分類

FPGA與CPLD的辨別和分類主要是根據其結構特點和工作原理。通常的分類方法是：
將以乘積項結構方式構成邏輯行為的器件稱為CPLD，如Lattice的ispLSI系列、Xilinx的XC9500系列、Altera的MAX7000S系列和Lattice(原Vantis)的Mach系列等。
將以查表法結構方式構成邏輯行為的器件稱為FPGA，如Xilinx的SPARTAN系列、Altera的FLEX10K或ACEX1K系列等。
盡管FPGA和CPLD都是可編程ASIC器件,有很多共同特點,但由於CPLD和FPGA結構上的差異,具有各自的特點:
①CPLD更適合完成各種演算法和組合邏輯,FP GA更適合於完成時序邏輯。換句話說,FPGA更適合於觸發器豐富的結構,而CPLD更適合於觸發器有限而乘積項豐富的結構。
②CPLD的連續式布線結構決定了它的時序延遲是均勻的和可預測的,而FPGA的分段式布線結構決定了其延遲的不可預測性。
③在編程上FPGA比CPLD具有更大的靈活性。CPLD通過修改具有固定內連電路的邏輯功能來編程,FPGA主要通過改變內部連線的布線來編程;FP GA可在邏輯門下編程,而CPLD是在邏輯塊下編程。
④FPGA的集成度比CPLD高,具有更復雜的布線結構和邏輯實現。
⑤CPLD比FPGA使用起來更方便。CPLD的編程採用E2PROM或FASTFLASH技術,無需外部存儲器晶元,使用簡單。而FPGA的編程信息需存放在外部存儲器上,使用方法復雜。
⑥CPLD的速度比FPGA快,並且具有較大的時間可預測性。這是由於FPGA是門級編程,並且CLB之間採用分布式互聯,而CPLD是邏輯塊級編程,並且其邏輯塊之間的互聯是集總式的。
⑦在編程方式上,CPLD主要是基於E2PROM或FLASH存儲器編程,編程次數可達1萬次,優點是系統斷電時編程信息也不丟失。CPLD又可分為在編程器上編程和在系統編程兩類。FPGA大部分是基於SRAM編程,編程信息在系統斷電時丟失,每次上電時,需從器件外部將編程數據重新寫入SRAM中。其優點是可以編程任意次,可在工作中快速編程,從而實現板級和系統級的動態配置。
⑧CPLD保密性好,FPGA保密性差。
⑨一般情況下,CPLD的功耗要比FPGA大,且集成度越高越明顯。

『陸』 FPGA的具體內容是什麼謝謝

FPGA是英文Field－Programmable Gate Array的縮寫，即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，既解決了定製電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。
FPGA採用了邏輯單元陣列LCA（Logic Cell Array）這樣一個概念，內部包括可配置邏輯模塊CLB（Configurable Logic Block）、輸出輸入模塊IOB（Input Output Block）和內部連線（Interconnect）三個部分。FPGA的基本特點主要有：
1）採用FPGA設計ASIC電路，用戶不需要投片生產，就能得到合用的晶元。
2）FPGA可做其它全定製或半定製ASIC電路的中試樣片。
3）FPGA內部有豐富的觸發器和I／O引腳。
4）FPGA是ASIC電路中設計周期最短、開發費用最低、風險最小的器件之一。
5) FPGA採用高速CHMOS工藝，功耗低，可以與CMOS、TTL電平兼容。
可以說，FPGA晶元是小批量系統提高系統集成度、可靠性的最佳選擇之一。
FPGA是由存放在片內RAM中的程序來設置其工作狀態的，因此，工作時需要對片內的RAM進行編程。用戶可以根據不同的配置模式，採用不同的編程方式。
加電時，FPGA晶元將EPROM中數據讀入片內編程RAM中，配置完成後，FPGA進入工作狀態。掉電後，FPGA恢復成白片，內部邏輯關系消失，因此，FPGA能夠反復使用。FPGA的編程無須專用的FPGA編程器，只須用通用的EPROM、PROM編程器即可。當需要修改FPGA功能時，只需換一片EPROM即可。這樣，同一片FPGA，不同的編程數據，可以產生不同的電路功能。因此，FPGA的使用非常靈活。

『柒』 如何用FPGA加速卷積神經網路

深度學習本身是一個非常龐大的知識體系。本文更多想從程序員的視角出發，讓大家觀察一下深度學習對程序員意味著什麼，以及我們如何利用這樣一個高速發展的學科，來幫助程序員提升軟體開發的能力。
本文根據費良宏在2016QCon全球軟體開發大會（上海）上的演講整理而成。
前言
1973年，美國上映了一部熱門的科幻電影《WestWorld》，三年之後又有一個續集叫做《FutureWorld》。這部電影在80年代初被引進到中國叫《未來世界》。那部電影對我來講簡直可以說得上是震撼。影片中出現了很多機器人，表情豐富的面部下面都是集成電路板。這讓那時候的我覺得未來世界都是那麼遙遠、那麼神秘。
時間到了2016年，很多朋友可能都在追看HBO斥巨資拍攝的同一題材的系列劇《WestWorld》。如果前兩部電影還是局限在機器人、人工智慧這樣的話題，2016年的新劇則在劇情和人工智慧的思考方面有了很大的突破。不再渲染機器人是否會威脅到人類，而是在探討「Dreamsaremainlymemories」這一類更具哲理的問題。
「記憶究竟如何影響了智能」這個話題非常值得我們去思考，也給我們一個很好的啟示——今天，人工智慧領域究竟有了怎樣的發展和進步。
今天我們探討的話題不僅僅是簡單的人工智慧。如果大家對深度學習感興趣，我相信各位一定會在搜索引擎上搜索過類似相關的關鍵字。我在Google上以deeplearning作為關鍵字得到了2,630萬個搜索的結果。這個數字比一周之前足足多出了300多萬的結果。這個數字足以看得出來深度學習相關的內容發展的速度，人們對深度學習的關注也越來越高。
從另外的一個角度，我想讓大家看看深度學習在市場上究竟有多麼熱門。從2011年到現在一共有140多家專注人工智慧、深度學習相關的創業公司被收購。僅僅在2016年這種並購就發生了40多起。
其中最瘋狂的是就是Google，已經收購了 11 家人工智慧創業公司，其中最有名的就是擊敗了李世石九段的 DeepMind。排名之後的就要數 Apple、Intel以及Twitter。以Intel 公司為例，僅在今年就已經收購了 3 家創業公司，Itseez、Nervana 和 Movidius。這一系列大手筆的並購為了布局人工智慧以及深度學習的領域。
當我們去搜索深度學習話題的時候，經常會看到這樣的一些晦澀難懂的術語：Gradient descent（梯度下降演算法）、Backpropagation（反向傳播演算法）、Convolutional Neural Network（卷積神經網路）、受限玻耳茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）等。
如打開任何一篇技術文章，你看到的通篇都是各種數學公式。大家看到如下左邊的圖，其實並不是一篇高水準的學術論文，而僅僅是維基網路關於玻耳茲曼機的介紹。維基網路是科普層面的內容，內容復雜程度就超過了大多數數學知識的能力。
在這樣的背景之下，我今天的的話題可以歸納成三點：第一，我們為什麼要學習深度學習；第二，深度學習最核心的關鍵概念就是神經網路，那麼究竟什麼是神經網路；第三，作為程序員，當我們想要成為深度學習開發者的時候，我們需要具備怎樣的工具箱，以及從哪裡著手進行開發。
為什麼要學習深度學習
首先，我們談談為什麼要學習深度學習。在這個市場當中，最不缺乏的就是各種概念以及各種時髦新技術的詞彙。深度學習有什麼不一樣的地方？我非常喜歡AndrewNg（吳恩達）曾經用過的一個比喻。
他把深度學習比喻成一個火箭。這個火箭有一個最重要的部分，就是它的引擎，目前來看在這個領域裡面，引擎的核心就是神經網路。大家都知道，火箭除了引擎之外還需要有燃料，那麼大數據其實就構成了整個火箭另外的重要組成部分——燃料。以往我們談到大數據的時候，更多是強調存儲和管理數據的能力，但是這些方法和工具更多是對於以往歷史數據的統計、匯總。
而對於今後未知的東西，這些傳統的方法並不能夠幫助我們可以從大數據中得出預測的結論。如果考慮到神經網路和大數據結合，我們才可能看清楚大數據真正的價值和意義。AndrewNg就曾經說過「我們相信（神經網路代表的深度學習）是讓我們獲得最接近於人工智慧的捷徑」。這就是我們要學習深度學習的一個最重要的原因。
其次，隨著我們進行數據處理以及運算能力的不斷提升，深度學習所代表的人工智慧技術和傳統意義上人工智慧技術比較起來，在性能上有了突飛猛進的發展。這主要得益於在過去幾十間計算機和相關產業不斷發展帶來的成果。在人工智慧的領域，性能是我們選擇深度學習另一個重要的原因。
這是一段Nvidia在今年公布的關於深度學習在無人駕駛領域應用的視頻。我們可以看到，將深度學習應用在自動駕駛方面，僅僅經歷了3千英里的訓練，就可以達到什麼樣的程度。在今年年初進行的實驗上，這個系統還不具備真正智能能力，經常會出現各種各樣的讓人提心吊膽的狀況，甚至在某些情況下還需要人工干預。
但經過了3千英里的訓練之後，我們看到在山路、公路、泥地等各種復雜的路況下面，無人駕駛已經有了一個非常驚人的表現。請大家注意，這個深度學習的模型只經過了短短幾個月、3千英里的訓練。
如果我們不斷完善這種模型的話，這種處理能力將會變得何等的強大。這個場景裡面最重要的技術無疑就是深度學習。我們可以得出一個結論：深度學習可以為我們提供強大的能力，如果程序員擁有了這個技術的話，無異於會讓每個程序員如虎添翼。
神經網路快速入門
如果我們對於學習深度學習沒有任何疑慮的話，接下來就一定會關心我需要掌握什麼樣的知識才能讓我進入到這個領域。這裡面最重要的關鍵技術就是「神經網路」。說起「神經網路」，容易混淆是這樣兩個完全不同的概念。
一個是生物學神經網路，第二個才是我們今天要談起的人工智慧神經網路。可能在座的各位有朋友在從事人工智慧方面的工作。當你向他請教神經網路的時候，他會拋出許多陌生的概念和術語讓你聽起來雲里霧里，而你只能望而卻步了。
對於人工智慧神經網路這個概念，大多數的程序員都會覺得距離自己有很大的距離。因為很難有人願意花時間跟你分享神經網路的本質究竟是什麼。而你從書本上讀的到的理論和概念，也很讓你找到一個清晰、簡單的結論。
今天就我們來看一看，從程序員角度出發神經網路究竟是什麼。我第一次知道神經網路這個概念是通過一部電影——1991年上映的《終結者2》。男主角施瓦辛格有一句台詞：
「MyCPUisaneural-netprocessor;alearningcomputer.」（我的處理器是一個神經處理單元，它是一台可以學習的計算機)。從歷史來看人類對自身智力的探索，遠遠早於對於神經網路的研究。
1852年，義大利學者因為一個偶然的失誤，將人類的頭顱掉到硝酸鹽溶液中，從而獲得第一次通過肉眼關注神經網路的機會。這個意外加速了對人類智力奧秘的探索，開啟了人工智慧、神經元這樣概念的發展。
生物神經網路這個概念的發展，和今天我們談的神經網路有什麼關系嗎？我們今天談到的神經網路，除了在部分名詞上借鑒了生物學神經網路之外，跟生物學神經網路已經沒有任何關系，它已經完全是數學和計算機領域的概念，這也是人工智慧發展成熟的標志。這點大家要區分開，不要把生物神經網路跟我們今天談到的人工智慧有任何的混淆。
90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量機演算法（Support Vector Machines，支持向量機）。很快這個演算法就在很多方面體現出了對比神經網路的巨大優勢，例如：無需調參、高效率、全局最優解等。基於這些理由，SVM演算法迅速打敗了神經網路演算法成為那個時期的主流。而神經網路的研究則再次陷入了冰河期。
在被人摒棄的十年裡面，有幾個學者仍然在堅持研究。其中很重要的一個人就是加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton教授。2006年，他的在著名的《Science》雜志上發表了論文，首次提出了「深度信念網路」的概念。
與傳統的訓練方式不同，「深度信念網路」有一個「預訓練」（pre-training）的過程，這可以方便的讓神經網路中的權值找到一個接近最優解的值，之後再使用「微調」(fine-tuning)技術來對整個網路進行優化訓練。這兩個技術的運用大幅度減少了訓練多層神經網路的時間。在他的論文裡面，他給多層神經網路相關的學習方法賦予了一個新名詞— 「深度學習」。
很快，深度學習在語音識別領域嶄露頭角。接著在2012年，深度學習技術又在圖像識別領域大展拳腳。Hinton與他的學生在ImageNet競賽中，用多層的卷積神經網路成功地對包含一千個類別的一百萬張圖片進行了訓練，取得了分類錯誤率15%的好成績，這個成績比第二名高了將近11個百分點。
這個結果充分證明了多層神經網路識別效果的優越性。從那時起，深度學習就開啟了新的一段黃金時期。我們看到今天深度學習和神經網路的火熱發展，就是從那個時候開始引爆的。
利用神經網路構建分類器，這個神經網路的結構是怎樣的？
其實這個結構非常簡單，我們看到這個圖就是簡單神經網路的示意圖。神經網路本質上就是一種「有向圖」。圖上的每個節點借用了生物學的術語就有了一個新的名詞 – 「神經元」。連接神經元的具有指向性的連線（有向弧）則被看作是「神經」。這這個圖上神經元並不是最重要的，最重要的是連接神經元的神經。每個神經部分有指向性，每一個神經元會指向下一層的節點。
節點是分層的，每個節點指向上一層節點。同層節點沒有連接，並且不能越過上一層節點。每個弧上有一個值，我們通常稱之為」權重「。通過權重就可以有一個公式計算出它們所指的節點的值。這個權重值是多少？我們是通過訓練得出結果。它們的初始賦值往往通過隨機數開始，然後訓練得到的最逼近真實值的結果作為模型，並可以被反復使用。這個結果就是我們說的訓練過的分類器。
節點分成輸入節點和輸出節點，中間稱為隱層。簡單來說，我們有數據輸入項，中間不同的多個層次的神經網路層次，就是我們說的隱層。之所以在這樣稱呼，因為對我們來講這些層次是不可見的。輸出結果也被稱作輸出節點，輸出節點是有限的數量，輸入節點也是有限數量，隱層是我們可以設計的模型部分，這就是最簡單的神經網路概念。
如果簡單做一個簡單的類比，我想用四層神經網路做一個解釋。左邊是輸入節點，我們看到有若干輸入項，這可能代表不同蘋果的RGB值、味道或者其它輸入進來的數據項。中間隱層就是我們設計出來的神經網路，這個網路現在有不同的層次，層次之間權重是我們不斷訓練獲得一個結果。
最後輸出的結果，保存在輸出節點裡面，每一次像一個流向一樣，神經是有一個指向的，通過不同層進行不同的計算。在隱層當中，每一個節點輸入的結果計算之後作為下一層的輸入項，最終結果會保存在輸出節點上，輸出值最接近我們的分類，得到某一個值，就被分成某一類。這就是使用神經網路的簡單概述。
除了從左到右的形式表達的結構圖，還有一種常見的表達形式是從下到上來表示一個神經網路。這時候，輸入層在圖的最下方，輸出層則在圖的最上方。從左到右的表達形式以AndrewNg和LeCun的文獻使用較多。而在Caffe框架里則使用的則是從下到上的表達。
簡單來說，神經網路並不神秘，它就是有像圖，利用圖的處理能力幫助我們對特徵的提取和學習的過程。2006年Hinton的那篇著名的論文中，將深度學習總結成三個最重要的要素：計算、數據、模型。有了這三點，就可以實現一個深度學習的系統。
程序員需要的工具箱
對於程序員來說，掌握理論知識是為了更好的編程實踐。那就讓我們看看，對於程序員來說，著手深度學習的實踐需要准備什麼樣的工具。
硬體
從硬體來講，我們可能需要的計算能力，首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架構以外，還出現了附加有乘法器的CPU，用以提升計算能力。此外在不同領域會有DSP的應用場景，比如手寫體識別、語音識別、等使用的專用的信號處理器。還有一類就是GPU，這是一個目前深度學習應用比較熱門的領域。最後一類就是FPGA（可編程邏輯門陣列）。
這四種方法各有其優缺點，每種產品會有很大的差異。相比較而言CPU雖然運算能力弱一些，但是擅長管理和調度，比如讀取數據，管理文件，人機交互等，工具也豐富。DSP相比而言管理能力較弱，但是強化了特定的運算能力。
這兩者都是靠高主頻來解決運算量的問題，適合有大量遞歸操作以及不便拆分的演算法。GPU的管理能力更弱一些，但是運算能力更強。但由於計算單元數量多，更適合整塊數據進行流處理的演算法。
FPGA在管理與運算處理方面都很強，但是開發周期長，復雜演算法開發難度較大。就實時性來說，FPGA是最高的。單從目前的發展來看，對於普通程序員來說，現實中普遍採用的計算資源就還是是CPU以及GPU的模式，其中GPU是最熱門的領域。
這是我前天為這次分享而准備的一個AWS 上p2的實例。僅僅通過幾條命令就完成了實例的更新、驅動的安裝和環境的設置，總共的資源創建、設置時間大概在10分鍾以內。而之前，我安裝調試前面提到的那台計算機，足足花了我兩天時間。
另外，從成本上還可以做一個對比。p2.8xLarge 實例每小時的費用是7.2美元。而我自己那台計算機總共的花費了是￥16,904元。這個成本足夠讓我使用350多個小時的p2.8xLarge。在一年裡使用AWS深度學習站就可以抵消掉我所有的付出。隨著技術的不斷的升級換代，我可以不斷的升級我的實例，從而可以用有限的成本獲得更大、更多的處理資源。這其實也是雲計算的價值所在。
雲計算和深度學習究竟有什麼關系？今年的8月8號，在IDG網站上發表了一篇文章談到了這個話題。文章中做了這樣一個預言：如果深度學習的並行能力不斷提高，雲計算所提供的處理能力也不斷發展，兩者結合可能會產生新一代的深度學習，將帶來更大影響和沖擊。這是需要大家考慮和重視的一個方向！
軟體
深度學習除了硬體的基礎環境之外。程序員會更關心與開發相關的軟體資源。這里我羅列了一些曾經使用過的軟體框架和工具。
Scikit-learn是最為流行的一個python機器學習庫。它具有如下吸引人的特點：簡單、高效且異常豐富的數據挖掘/數據分析演算法實現； 基於NumPy、SciPy以及matplotlib，從數據探索性分析，數據可視化到演算法實現，整個過程一體化實現；開源，有非常豐富的學習文檔。
Caffe專注在卷及神經網路以及圖像處理。不過Caffe已經很久沒有更新過了。這個框架的一個主要的開發者賈揚清也在今年跳槽去了Google。也許曾經的霸主地位要讓位給他人了。
Theano 是一個非常靈活的Python 機器學習的庫。在研究領域非常流行，使用上非常方便易於定義復雜的模型。Tensorflow 的API 非常類似於Theano。我在今年北京的QCon 大會上也分享過關於Theano 的話題。
Jupyter notebook 是一個很強大的基於ipython的python代碼編輯器，部署在網頁上，可以非常方便的進行互動式的處理，很適合進行演算法研究合數據處理。
Torch 是一個非常出色的機器學習的庫。它是由一個比較小眾的lua語言實現的。但是因為LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。Facebook在人工智慧領域主打Torch，甚至現在推出了自己的升級版框架Torchnet。
深度學習的框架非常之多，是不是有一種亂花漸欲迷人眼的感覺？我今天向各位程序員重點介紹的是將是TensorFlow。這是2015年穀歌推出的開源的面向機器學習的開發框架，這也是Google第二代的深度學習的框架。很多公司都使用了TensorFlow開發了很多有意思的應用，效果很好。
用TensorFlow可以做什麼？答案是它可以應用於回歸模型、神經網路以深度學習這幾個領域。在深度學習方面它集成了分布式表示、卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN) 以及長短期記憶人工神經網路（Long-Short Term Memory, LSTM）。
關於Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。在辭典中對於這個詞的定義是張量，是一個可用來表示在一些向量、標量和其他張量之間的線性關系的多線性函數。實際上這個表述很難理解，用我自己的語言解釋Tensor 就是「N維數組」而已。
使用 TensorFlow, 作為程序員必須明白 TensorFlow這樣幾個基礎概念：它使用圖 (Graph) 來表示計算任務；在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖；使用 Tensor 表示數據；通過 變數 (Variable) 維護狀態；使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數據。
一句話總結就是，TensorFlow 就是有狀態圖的數據流圖計算環境，每個節點就是在做數據操作，然後提供依賴性和指向性，提供完整數據流。
TensorFlow安裝非常簡單，但官網提供下載的安裝包所支持的CUDA 的版本是7.5。考慮到CUDA 8 的讓人心動的新特以及不久就要正式發布的現狀。或許你想會考慮立即體驗CUDA 8，那麼就只能通過編譯Tensorflow源代碼而獲得。目前TensorFlow已經支持了Python2.7、3.3+。
此外，對於使用Python 語言的程序員還需要安裝所需要的一些庫，例如：numpy、protobuf等等。對於卷積處理而言，cuDNN是公認的性能最好的開發庫，請一定要安裝上。常規的Tensorsorflow的安裝很簡單，一條命令足矣：
$ pip3 install —upgrade
如果想評估一下或者簡單學習一下，還可以通過Docker進行安裝，安裝的命令如下：
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
TensorFlow有很多優點。首先，目前為止，深度學習的開發框架裡面TensorFlow的文檔做的最好，對程序員學習而言是非常好的一點。第二，TensorFlow有豐富的參考實例，作為參考學習起來非常容易。
第三，開發者社區活躍，在任何一個深度學習的社區里，都有大量關於TensorFlow的討論。第四，谷歌的支持力度非常大，從2015年到現在升級速度非常快，這是其他開源框架遠遠達不到的結果。
參考TensorFlow的白皮書，我們會看到未來TensorFlow還將會有巨大的發展潛力。讓我特別感興趣是這兩個方向。第一，支持跨多台機器的 parallelisation。盡管在0.8版本中推出了並行化的能力，但是目前還不完善。隨著未來不斷發展，依託雲計算的處理能力的提升這個特性將是非常讓人振奮的。
第二，支持更多的開發語言，對於開發者來說這是一個絕大的利好，通過使用自己擅長的語言使用TensorFlow應用。這些開發語言將會擴展到Java、Lua以及R 等。
在這里我想給大家展示一個應用Tensorflow 的例子。這個例子的代碼託管在這個網址上 。白俄羅斯的現代印象派藝術家Leonid Afremov善於用濃墨重彩來表現都市和風景題材，尤其是其雨景系列作品。他習慣用大色塊的鋪陳來營造光影效果，對反光物體和環境色的把握非常精準。
於是我就找到了一張上海東方明珠電視塔的一張攝影作品，我希望通過Tensorflow 去學習一下Leonid Afremov 的繪畫風格，並將這張東方明珠的照片處理成那種光影色彩豐富的作品風格。利用Tensorflow 以及上面提到的那個項目的代碼，在一個AWS 的p2類型的實例上進行了一個一千次的迭代，於是就得到了下圖這樣的處理結果。
這個處理的代碼只有350行里，模型使用了一個成名於2014年ImageNet比賽中的明星 VGG。這個模型非常好，特點就是「go depper」。
TensorFlow 做出這樣的作品，並不僅僅作為娛樂供大家一笑，還可以做更多有意思的事情。將剛才的處理能力推廣到視頻當中，就可以看到下圖這樣的效果，用梵高著名的作品」星月夜「的風格就加工成了這樣新的視頻風格。
可以想像一下，如果這種處理能力在更多領域得以應用，它會產生什麼樣的神奇結果？前景是美好的，讓我們有無限遐想。事實上我們目前所從事的很多領域的應用開發都可以通過使用神經網路和深度學習來加以改變。對於深度學習而言，掌握它並不是難事。每一個程序員都可以很容易的掌握這種技術，利用所具備的資源，讓我們很快成為深度學習的程序開發人員。
結束語
未來究竟是什麼樣，我們沒有辦法預言。有位作家Ray Kurzweil在2005年寫了《奇點臨近》一書。在這本書裡面他明確告訴我們，那個時代很快到來。作為那個時代曙光前的人群，我們是不是有能力加速這個過程，利用我們學習的能力實現這個夢想呢？
中國人工智慧的發展
人工智慧的時代無疑已經到來，這個時代需要的當然就是掌握了人工智慧並將其解決具體問題的工程師。坦率的說，市場上這一類的工程師還屬於鳳毛麟角。職場上的薪酬待遇可以看得出來這樣的工程師的搶手的程度。人工智慧這門學科發展到今天，就學術自身而言已經具備了大規模產業化的能力。
所以說，對於工程師而言當務之急就是盡快的掌握應用人工智慧的應用技術。當下在互聯網上關於人工智慧的學習資料可以說已經是「汗牛充棟」，那些具備了快速學習能力的工程師一定會在人工智慧的大潮當中脫穎而出。
中國發展人工智慧產業的環境已經具備。無論從創業環境、人員的素質乃至市場的機遇而言完全具備了產生產業變革的一切條件。與美國相比較，在人工智慧的許多領域中國團隊的表現也可以說是不逞多讓。就人工智慧的技術層面而言，中國的工程師與全球最好的技術團隊正處於同一個起跑線上。
時不我待，中國的工程師是有機會在這個領域大展身手的。不過值得注意的是，要切忌兩點：一是好高騖遠，盲目與國外攀比。畢竟積累有長短，術業有專攻，我們要立足於已有的積累，尋求逐步的突破。二是一擁而上，盲目追求市場的風口。人工智慧的工程化需要大量的基礎性的積累，並非一蹴而就簡單復制就可以成功。
中國的科研技術人員在人工智慧領域的成就有目共睹。在王詠剛的一篇文章裡面，他統計了從2013年到2015年SCI收錄的「深度學習」論文，中國在2014年和2015年超已經超過了美國居於領跑者的位置。
另外一讓我感到驚訝的事情，Google的JeffDean在2016年發表過一篇名為《TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning》的論文。文章的22個作者裡面，明顯是中國名字的作者占已經到了1/5。如果要列舉中國人/華人在人工智慧領域里的大牛，吳恩達、孫劍、楊強、黃廣斌、馬毅、張大鵬……很容易就可以說出一大串。
對於中國來說目前的當務之急是人工智慧技術的產業化，唯有如此我們才可以講科研／智力領域的優勢轉化為整體的、全面的優勢。在這一點上，中國是全球最大的消費市場以及製造業強國，我們完全有機會藉助市場的優勢成為這個領域的領先者。
矽谷創新企業
矽谷雖然去過許多回，但一直無緣在那裡長期工作。在人工智慧領域的市場我們聽到的更多是圍繞Google、Apple、Intel、Amazon這樣的一些大型科技公司的一舉一動。但是在美國市場上還有一大批小型的創業企業在人工智慧這個領域有驚艷的表現。僅以矽谷區域的公司為例：
Captricity，提供了手寫數據的信息提取；
VIVLab，針對語音識別開發了虛擬助手服務；
TERADEEP，利用FPGA提供了高效的卷積神經網路的方案；
還有提供無人駕駛解決方案的NetraDyne。
這個名單還可以很長，還有許許多多正在利用人工智慧技術試圖去創造歷史的團隊正在打造他們的夢想。這些團隊以及他們正在專注的領域是值得我們去學習和體會的。

『捌』 FPGA系統實驗

FPGA是什麼？FPGA現狀？如何學習FPGA？ FPGA介紹 FPGA是現場可編程門陣列的簡稱，FPGA的應用領域最初為通信領域，但目前，隨著信息產業和微電子技術的發展，可編程邏輯嵌入式系統設計技術已經成為信息產業最熱門的技術之一，應用范圍遍及航空航天、醫療、通訊、網路通訊、安防、廣播、汽車電子、工業、消費類市場、測量測試等多個熱門領域。並隨著工藝的進步和技術的發展，向更多、更廣泛的應用領域擴展。越來越多的設計也開始以ASIC轉向FPGA， FPGA正以各種電子產品的形式進入了我們日常生活的各個角落。 FPGA人才需求 中國每年對於FPGA設計人才的需求缺口巨大，FPGA設計人才的薪水也是行業內最高的。目前，美國已有FPGA人才40多萬，中國台灣地區也有7萬多，而中國內地僅有1萬左右，可見中國渴望有更多的FPGA人才涌現出來。 如何學習FPGA？ FPGA對我們如此重要，那麼對於初學者來說，到底該如何學習FPGA呢？學習一門技術最好有合適的指導老師，這樣對掌握FPGA技術更容易，可惜的是大部分的學校還未開設相關的課程，也缺少具有實踐經驗的老師，那麼如何才能找到一種捷徑幫助初學者快速學會如此具有競爭力的技術呢？ （1）掌握FPGA的編程語言 在學習一門技術之前我們往往從它的編程語言開始，如同學習單片機一樣，我們從C語言開始入門，當掌握了C語言之後，開發單片機應用程序也就不是什麼難事了。學習FPGA也是如此，FPGA的編程語言有兩種：VHDL和Verilog，這兩種語言都適合用於FPGA的編程，VHDL是由美國軍方組織開發的，在1987年就成為了IEEE的標准；而Verilog則是由一家民間企業的私有財產轉移過來的，由於其優越性特別突出，於是在1995年也成為了IEEE標准。VHDL在歐洲的應用較為廣泛，而Verilog在中國、美國、日本、台灣等地應用較為廣泛，作者比較推崇是Verilog，因為它非常易於學習，很類似於C語言，如果具有C語言基礎的人，只需要花很少的時間便能迅速掌握Verilog，而VHDL則較為抽象，學習的時間較長。 作為在校大學生，學習Verilog的最好時期是在大學二年級開設《電子技術基礎（數字部分）》時同步學習，不僅能夠理解數字電路實現的方式，更能通過FPGA將數字電路得以實現。大三、大四的學生還可以進一步強化學習Verilog，建議以北京航天航空大學出版社出版的由夏宇聞教授編寫的《Verilog數字系統設計教程（第二版）》作為藍本，本書比較全面地、詳細地介紹了Verilog的基本語法。如果是其他初學者，可以直接藉助《Verilog數字系統設計教程（第二版）》和本書即能全面掌握Verilog的語法，這是學習FPGA的第一步，也是必不可少的一步。 （2）FPGA實驗尤為重要 除了學習編程語言以外，更重要的是實踐，將自己設計的程序能夠在真正的FPGA里運行起來，這時我們需要選一塊板子進行實驗，一般的紅色颶風的板子基本上可以滿足大家的需求，大家感興趣的不妨買一塊做做實驗。 （3）FPGA培訓不可忽視 在有條件的情況下，參加FPGA的培訓可以在短時間內大幅提升自己的水平，因為有老師帶著可以省去了很多彎路。筆者在網上發現國內第一家大學EDA實驗室創始人之一的夏宇聞教授和未名芯銳搞了一個FPGA培訓班,感興趣的朋友可以去看看,網上也有很多的視頻資源,也可下下來看看. 我想只要大家想學FPGA,想從事FPGA工作,總會有辦法找到適合自己的方法.

『玖』 怎麼在FPGA上設計一個千兆乙太網MAC核，讓它可以和PC機之間傳數據

呵呵，完全沒頭緒的提問啊， 試著理一下頭緒吧！

先選好FPGA型號和外部PHY晶元，推薦：
cyclone3或者Spartan6之類的"近代"FPGA都是高性價比的，外面連個88E1111就行了。

然後就是FPGA內部的編程了，要想處理網路協議方便的話，怎麼也得調用個Nios或者MicroBlaze軟核，添加輕量化的網路協議棧，然後就是軟核部分的socket編程了。

整體下來PCB、FPGA、software都要用到，得軟硬通吃才行！

FPGA不是必選項的話還是用APM、PPC之類的方便

『拾』 FPGA是干什麼用的

FPGA作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，既解決了定製電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。

FPGA設計不是簡單的晶元研究，主要是利用 FPGA 的模式進行其他行業產品的設計。 與 ASIC 不同，FPGA在通信行業的應用比較廣泛。

通過對全球FPGA產品市場以及相關供應商的分析，結合當前我國的實際情況以及國內領先的FPGA產品可以發現相關技術在未來的發展方向，對我國科技水平的全面提高具有非常重要的推動作用。

(10)fpga網路編程擴展閱讀：

工作原理

FPGA採用了邏輯單元陣列LCA（Logic Cell Array）這樣一個概念，內部包括可配置邏輯模塊CLB（Configurable Logic Block）、輸入輸出模塊IOB（Input Output Block）和內部連線（Interconnect）三個部分。

現場可編程門陣列（FPGA）是可編程器件，與傳統邏輯電路和門陣列（如PAL，GAL及CPLD器件）相比，FPGA具有不同的結構。

FPGA利用小型查找表（16×1RAM）來實現組合邏輯，每個查找表連接到一個D觸發器的輸入端，觸發器再來驅動其他邏輯電路或驅動I/O，由此構成了既可實現組合邏輯功能又可實現時序邏輯功能的基本邏輯單元模塊，這些模塊間利用金屬連線互相連接或連接到I/O模塊。