NFT:FPGA vs GPU：谁是未来大局所向？

编译|有条鱼出品|矿视界一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对Altera的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对FPGA所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于FPGA到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA有何优势？FPGA有何劣势？FPGA会在GPU挖矿阵营中脱颖而出，成为主角吗？此篇文章将会就以上矿工存疑问题，对FPGA进行一个概述。

PFP类NFT市值突破150亿美元:金色财经报道，据最新数据显示，当前 PFP（Profile Picture） 类 NFT 市值已经突破 150 亿美元，创下历史新高，本文撰写时为 15,506,997,665.87 美元。历史数据显示，PFP 类 NFT 市值在 5 月 2 日突破 100 亿美元，这意味着在短短 20 天内增长了 50%。此外，收藏品类 NFT 市值已突破 40 亿美元，本文撰写时为 4,066,215,584.03 美元。[2022/5/22 3:34:15]

何为FPGA？

FPGA是一种比ASIC更容易制造的集成电路，不同于ASIC的是，FPGA可重新进行电路设计和配置。对于FPGA矿工来说，这一点使得他们可以挖取多种算法支持的多个币种。优劣势

《绝地求生》开发商旗下RisingWings为全球电子竞技服务COMPETZ首发PFP NFT:5月9日消息，《绝地求生》开发商 KRAFTON 旗下独立工作室 RisingWings 宣布将为基于区块链的全球电子竞技服务 COMPETZ 发行首个 PFP NFT，这些 NFT 能用作 COMPETZ 的个人资料图像，首次铸造将发行 1000 枚，按照稀有度将分为传奇、史诗、稀有、稀有和普通五个不同等级，PFP 越稀有，用户奖励越高。如果用户拥有两个或更多 PFP，奖励则将叠加。NFT 铸造将于 5 月 10 日通过 BORA PORTAL 进行。（Businesswire）[2022/5/9 2:59:57]

01.延迟性FPGA最大的优势之一就是它极其微小的延迟。现场可编程门阵列具有极其微小延迟的原因在于，它无需依赖于通用OS，也无需通过通用总线即可完成通信。这对其他的硬件设备来说很难实现，即使是高质量的CPU也会有50微秒的延迟，但到了FPGA身上，这个时间会被缩短到1微秒。具有极低延迟功能的现场可编程门阵列在需要微小延迟的场合中能大放异彩。比如，在喷气式战斗机的自动操作和高频算法交易中，我们都可以看到它的身影。

Bitcoin ABC团队坚持IFP计划，把BCN发起者移除github库:3月3日，GitHub上BCH代码存储库“ bitcoincashorg”上的贡献者Freetrader被管理员移除，而Freetrader恰恰是Bitcoin Cash Node（BCN比特币现金节点）的发起人。该版本推出的一个重要原因就是BCH基础设施融资计划（IFP）在社区内并没有形成广泛的共识。BCH核心开发团队Bitcoin ABC则把该融资计划的代码写入了5月份计划升级的ABC v0.21.0版本，并声称2020年5月15日协议升级已锁定。这让社区内一部分人大为不满，尤其是白名单制度把包括BU在内的开发团队排除在外，更是雪上加霜。[2020/3/10]

动态 | FPG为火币日本提供460万美元 共同致力于支持新金融资产与支付方式:根据官方公告，火币全资子公司火币日本（Huobi Japan）已从金融运营商Financial Products Group（FPG）筹集了5亿日元（约460万美元）。双方将共同致力于为新的金融资产和支付方式提供支持。FPG集团表示，预计未来可能与火币日本合作，将其作为金融业务运营商的专长与火币区块链技术结合起来，进一步推动日本证券市场的数字化。[2019/10/25]

02.能效率专用集成电路(ASIC)在单一算法的速度上相较于FPGA更胜一筹，但其进行较大规模机器集群的初始投资极高。FPGA在数字货币挖矿方面优于GPU，因为它们运行出色且极具能效率。除了高能效运算的优点之外，FPGA还具有一个优势——它的高效性无需主机运行来支持。03.工程费虽然FPGA在以上方面有较大的优势，但其用于配置和编程的费用却远远高于基于指令架构的GPU。硬件电路通常使用诸如VHDL和Verilog之类的硬件描述语言来编写。

而到了编程，则要使用多种编程语言之一来完成。04.高层次综合高层次综合是一种不断扩大的趋势，具体表现为可以使用常规编程语言和高层次抽象对FPGA进行编程操作。但撇开所有在编程方面取得的技术性进展与突破，FPGA的编程至今仍是一项艰巨的工作。

除此之外，编译期也是现场可编程门阵列的一大缺点。举个例子，如果使用IntelOpenCL编译器，则编译一个典型的FPGA程序需要4到12个小时。为了实现性能优化，程序员经常需要进行通宵编译。05.连接性我们反过头来看看GPU，对于数据上的传输，它更依赖于OS和标准化总线。FPGA则不依赖于这些参数，它们的优势就在于能够使用户以较小的延迟获得更高的带宽。实际上，FPGA可直连数据源，例如网络接口和传感器。FPGA和GPU的浮点数之争

为了使用诸如深度学习之类的高性能计算功能，用户只能高度依赖具有出色浮点性能计算能力的GPU，而FPGA在浮点算法上的效率则略显低下。在一般的浮点运算中，浮点单元需要大量资源并且必须由逻辑块组装而成。然而剧本到了FPGA上就变了，由于FPGA结构中已包含浮点单元，能效率可以因此得到显著提高。虽然就目前的情况而言，先进的GPU比起FPGA具有更优能效，但在不久的将来，现场可编程门阵列肯定会在浮点计算方面赶超GPU，获得这场能效计算之战的胜利。

结语显而易见，FPGA未来可期。当FPGA变得易于编程、缩短编译期且提高浮点计算能效时，GPU很有可能被取代。本文仅代表原作者本人观点，与矿视界无关。

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