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。
MakerDAO工程师：风投公司应为Terra崩溃给普通人带来的损失负部分责任:5月19日消息，MakerDAO工程师、软件设计公司 Bellwood Studios 的联合创始人 Sam MacPherson 近日在接受《时代》周刊采访时表示，Terra 崩溃的部分责任归咎于风险投资公司，这些公司将机构信任背书借给了这个危险的项目。“我认为他们应该为他们如何毁掉一些不知道脱钩风险而投资于 UST 的普通人承担一些责任，”他说。“一些公司从中赚了很多钱，我认为他们应该补偿那些失去的人。”[2022/5/19 3:27:55]
何为FPGA？
MicroStrategy CFO：科技公司应将比特币纳入资产负债表:MicroStrategy总裁兼首席财务官Phong Le表示，公司财务主管如果来自技术行业，就必须持有比特币。对于任何提供比特币产品的公司来说，必须全力以赴，将比特币放在自己的资产负债表。自2020年8月以来，MicroStrategy已购买22.51亿美元比特币，成为该加密货币最大的公开交易持有人。Phong Le在会议上表示：“我并不是说您应该将所有公司资金投入比特币，但如果您不将其中的任何资金投入比特币，我不认为您在履行信托责任（股东价值最大化）。”（CoinDesk)[2021/5/25 22:40:03]
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
DeFi保险平台Nexus Mutual因Orthogonal Trading违约损失2461ETH:12月6日消息，DeFi保险平台Nexus Mutual今日披露，因加密对冲基金和信贷的公司Orthogonal Trading违约损失2461ETH，占总资产的1.6%，不影响日常运营或支付索赔的能力。此外，做市商AurosGlobal未能偿还Maple2,400wETH的贷款，并且在同一池中还有另外6,000wETH的未偿还活跃贷款。
Nexus表示这部分损失金额暂时未知，但不会超过Orthogonal Trading带来的损失。此前报道，Orthogonal Trading已拖欠了机构借贷协议Maple Finance总计3600万美元的贷款，占到MapleFinance活跃贷款数量的约30%。该贷款来自于Maven11运营的M11USDC池与M11WETH池。Nexus Mutual曾于今年8月部署2900万美元资金至M11WETH池MapleFinance赚取收益。[2022/12/6 21:24:43]
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。
GQ杂志NFT未能售罄，当前地板价已腰斩跌至0.1 ETH:3月10日消息，GQ杂志NFT“GQ3 NFT” 铸币于本周三开始，总计发行了1,661张NFT访问通行证，价格为0.1957 ETH，但在周五铸币窗口结束时仅有1060枚ETH被售出。另据OpenSea数据显示， GQ3 NFT的地板价也出现腰斩，当前已跌至0.1 ETH，交易总额仅为28 ETH（约合4万美元）。（Decrypt）[2023/3/10 12:53:20]
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。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。