FPGA与MCU的应用场景

我首次接触FPGA和MCU其实都是在大学，在大学里的期末综合设计就是用FPGA来设计一个简单的MCU，一个只有几条指令的MCU，两周的时间，基本上就两个小组搞定了。自此我就有了一种思维，那就是FPGA最大的作用就是来设计和验证MCU的，现在想想，这其实只是FPGA的一个用处。这个疑问已经在我的脑中疑惑很久，有时候可以想明白，但是有时候就又想不通了，所以，最近在仔细的搜集资料后进行了总结，如有错误还请指正。

首先，FPGA（现场可编程门阵列）和MCU（微控制器）都是两种常见的集成电路。尽管它们都可以被视为“小型计算机”，但它们在可编程性和处理能力方面存在显著差异。但是FPGA的独特优势

1. 并行处理能力
   FPGA能够同时处理多个输入信号，这使其在需要高并行处理能力的应用中表现出色。例如，在图像处理、数字信号处理（DSP）和高性能计算（HPC）中，FPGA可以显著提高处理速度和效率。
2. 硬件级可编程性
   与MCU只能通过软件进行编程不同，FPGA允许用户在硬件级别上进行编程和重新配置。这种灵活性使FPGA在快速原型设计和硬件加速应用中非常有用。
3. 低延迟
   FPGA的架构设计使其能够以极低的延迟执行大量计算任务，这在实时处理等应用中尤为重要。
4. 高性能计算
   FPGA在处理复杂算法和大规模数据时表现出色，特别是在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域。它们可以加速神经网络的训练和推理过程。

所以适合FPGA的应用场景有这些：

1. 快速原型设计
   FPGA可以快速配置成多种定制数字电路，允许在不需要昂贵且耗时的制造过程的情况下进行快速部署和修改。
2. 硬件加速
   在需要高性能和低延迟的应用中，FPGA的并行处理能力使其成为理想选择。例如，视频编码、加密和解密、以及复杂的信号处理任务。
3. 实时系统
   由于FPGA的低延迟特性，它们在实时系统中表现出色，如自动驾驶汽车、工业控制和医疗设备。

结论

综上所述，其实FPGA和MCU各有其独特的优势和适用场景。以上都是官方的话术，然后我来说一下我的理解：

1. 高并行处理能力
   它可以做到某个引脚和其他引脚相关联，某个引脚又和另外的引脚相关联，并且同一时刻可以互相不影响，而我们进行MCU操作的时候，通常采用顺序执行的方式处理任务，处理速度受限于CPU的时钟频率。相比之下，FPGA的并行处理架构能够同时执行多个任务，大大提高了处理效率，有些像是CPU和GPU的理解，但肯定是不同的。在需要处理多个高速数据流的场景下，FPGA的多通道IO接口设计能力显得尤为重要，例如PCIe、DDR还是其他高速通信协议。FPGA可以进行高速数字信号处理，能够以极高的效率执行数字滤波、FFT等信号处理算法

2. 实时系统的低延迟
   这个更像是MCU和CPU的理解，Windows/Linux和实时系统的对比就在于，虽然CPU的运算性能更高，但是他的实时可靠性却不如实时系统，我们会看到Windows无响应，而MCU只要设计的问题不大，一般跑飞的概率会小很多，而FPGA的实时系统的低延迟在某些场景会更胜一筹。

3. 硬件级可编程性的应用
   对于创新性的应用或尚未成熟的算法，开发者可以利用FPGA的可编程性进行原型设计和验证，加速新产品的推出和市场响应。

4. 定制化硬件加速
   说起硬件加速，现在往往想到的就是GPU，尤其是视频编码，但据说在大部分场景的视频编码时，尤其时监控摄像头，往往使用FPGA可以提供定制化的硬件加速方案。通过将算法映射到FPGA的硬件逻辑上，可以实现远超软件实现的性能提升。