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1.我觉得主要是算法分割的问题,这个问题目前看来是非常复杂的,短期不能解决的。当分割比算法本身还复杂的时候,这条路就走不通了。比较典型的是GPU的应用,他的核不可谓不多,但是现在也仅能应用在有限的场合
2.FPGA相比其他MCU,他的竞争力在于并行处理和可定制性,这也是为什么FPGA的主要应用场合在通信和验证领域 ,SOC功能对于FPGA来说能提升开发速度,降低在算法实现上的复杂度,填补一定的市场空白,但是算法实现上相比主频动辄上G的3核,4核DSP,有相当的差距,应用软件的运载能力上,不如通用CPU,专用控制上,功耗和成本在相同规模的情况下,又做不过ARM这一类的处理器,要说核多,能和GPU比么。由于FPGA的开发效率和资源利用效率上对比这几个器件有先天不足,因此定位应该是在这几类处理器的夹缝中寻找市场。比如FPGA IO多……,他们都搞不定。 3.运行速度,在半导体领域,FPGA芯片本身和ASIC是在一个水平线上的。相比FPGA而言,IC的优势是他内部走线更合理更有效,可以理解为IC就是一个人工精确优化后的FPGA设计。随着IC性能的发展,会有更多新的,要求更高的算法出来,同样的,对FPGA的要求也会越来越高,可以预见,将来FPGA和其他可编程器件的关系依然会是现在这个样子,在竞争中求生存 4.ASIC前端设计大部分都是在FPGA上做的验证(数字IC),也就是说其结构基本都能在FPGA中实现。但是我们用IC而不用FPGA,一般基于两种考虑:1.开发速度(IC是现成的,FPGA需要几个月来开发);2.功耗和成本,FPGA的功耗和成本(这个在目前绿色和移动性泛滥的背景下特别重要),相比ASIC有相当大的差距(同一个设计,仅做初级优化,功耗和面积就会减少1/3,同样低功耗设计,IC上是整体运行功耗降低,FPGA只能通过关闭部分电路来降低。所以我觉得提高ASIC工业水平才是关键。创新很多种,在QUARTUS上搞的是实现,算是初级的创新,在matlab上搞的是理论,是基础的创新,在IC生产,检测工艺上,在流片设备上的技术提高,在精密仪器设计开发领域的创新是基础工业的创新。我们的国情是初级的创新特别多,比如实用新型这种专利遍天都是,比如山寨手机,比如宝马的底盘奔驰的壳再装上三菱的发动机开着像丰田的感觉。中国人的想像力很丰富,动手能力很强,但是大家都绕着走,真正那些核心的,提升档次的东西倒是没人去花时间花精力研究。我们缺就缺在这上面。 |
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