1.FPGA的本質定位——硬件平臺，不是常規“計算機”

FPGA的最大優勢是硬件級的靈活定制。它非常適合實現特定用途的高速并行電路、定制接口、時序控制等。但算法處理——很多時候其實更需要靈活的數據訪問、復雜控制、海量算術運算和程序流轉，這個正好是“通用處理器”（比如CPU、DSP、ARM）擅長的領域。

2.軟件算法和FPGA之間的“思維鴻溝”

• 軟件算法開發，本質上就是不斷寫代碼、修改、測試，這個流程對于CPU/DSP來說是再自然不過的事情，甚至支持浮點運算、復雜控制流程、遞歸調用等各種功能，極為高效。

• FPGA做算法則完全不同，所有的步驟要“硬寫”在硬件里。比如一個加法不是“寫一句代碼就跑”，而是得“造出加法器的電路”，每個數據操作都需要具體的邏輯電路支持。所以設計起來工程量巨大、維護困難，也很難靈活調整。

• 在CPU或DSP平臺，算法就像用樂高快速拼裝、可以靈活改裝。

• 在FPGA上，等于是要自己“熔煉鋼鐵—鍛造成零件—再組成模型”，周期長，調試難。

• 代碼級別的小改動，在FPGA上可能就要大幅度重做硬件邏輯。

• FPGA的工程開發主要靠硬件描述語言（如Verilog、VHDL），不支持大多數算法工程師擅長的高級語言開發和調試。很多算法實現起來需要數學庫或者現成的算法支持，在FPGA開發環境里往往都得從底層自建，門檻高，靈活性差，效率低。

• FPGA中大部分資源用于構建各種基礎邏輯單元和少量乘法器、存儲單元，而不是為大批量的數據算法處理而生。

• 算法涉及到的數據交互、復雜數組、特殊數據結構、頻繁的讀寫操作，在FPGA中想要實現往往需要極大的硬件資源，造成芯片資源浪費甚至“做不下”。

• CPU/DSP結構適合做復雜程序流——如判斷、循環、函數調用等。

• FPGA天然適合數據流并行處理——一次流水線“刷”一大波數據，高吞吐、低延遲（比如圖像采集、信號協議處理等）。

• 很多算法本質上是“串行思維”，FPGA則更像“裝配線思維”，兩者不兼容。

• 軟件算法更新，CPU平臺只要重刷程序。

• FPGA算法“寫死”在電路里，每次調整都要全過程重新綜合、布局、時序分析，開發效率極低。

工程建議：算法開發優先選用CPU/DSP等通用平臺

如您有問題，請聯系老虎說芯，備注姓名+公司+崗位。