FPG:FPGA vs GPU：誰是未來大局所向？_Decode Coin

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編譯|有條魚出品|礦視界一直以來，FPGA的主要應用領域是電子工程。但當英特爾完成對Altera的收購時，情況發生了一些細微改變。英特爾對FPGA所蘊藏的潛力有著強烈的嗅覺和敏銳的洞察力，收購完成后，即刻開始幫助微軟公司建立數據中心并利用云服務給亞馬遜提供相關幫助。但關于FPGA到底是什么，許多礦工可能仍然心存疑問。FPGA有何優勢？FPGA有何劣勢？FPGA會在GPU挖礦陣營中脫穎而出，成為主角嗎？此篇文章將會就以上礦工存疑問題，對FPGA進行一個概述。

Rug Radio與藝術家Cory Van Lew的PFP NFT系列將于美國東部時間2月6日發布:金色財經報道，Rug Radio與藝術家Cory Van Lew的PFP NFT系列將于美國東部時間2月6日全部發布。Farokh Sarmad的Web3媒體公司Rug Radio尚未宣布發布時間。然而，在美國東部時間10:30的GM Web3節目特別節目中，Cory和Syndicate DAO團隊將與Farokh一起揭示時間和鑄幣廠鏈接。[2023/2/7 11:51:05]

何為FPGA？

FPGA是一種比ASIC更容易制造的集成電路，不同于ASIC的是，FPGA可重新進行電路設計和配置。對于FPGA礦工來說，這一點使得他們可以挖取多種算法支持的多個幣種。優劣勢

美國CFPB援引舊規則來擴大對金融科技和加密貨幣公司的權力:金色財經報道，4月25日，美國消費者金融保護局CFPB宣布，它正在援引《多德-弗蘭克法案》中一項基本未使用的條款，該法案在2007-2008年金融危機之后催生了該局。

該規定賦予了CFPB相當廣泛的權力，可以根據潛在風險對從事面向消費者的金融服務的 \"非銀行 \"進行監管。這個定義的范圍是任何非銀行 \"其活動被CFPB以合理理由確定為對消費者構成風險。這項權力并不具體針對任何特定的消費金融產品或服務\"。

盡管該版本發布的內容沒有特別提到加密貨幣，但 CFPB 對該行業的興趣一直在上升，對其參與加密貨幣的興趣也是如此。去年10 月，參議員伊麗莎白沃倫，根據現有的法定權限，CFPB應該打擊加密貨幣。

今年1月，該局聘請了反壟斷公開市場研究所的 Alexis Goldstein 領導其數字資產應對工作。（the block）[2022/4/27 5:14:24]

01.延遲性FPGA最大的優勢之一就是它極其微小的延遲。現場可編程門陣列具有極其微小延遲的原因在于，它無需依賴于通用OS，也無需通過通用總線即可完成通信。這對其他的硬件設備來說很難實現，即使是高質量的CPU也會有50微秒的延遲，但到了FPGA身上，這個時間會被縮短到1微秒。具有極低延遲功能的現場可編程門陣列在需要微小延遲的場合中能大放異彩。比如，在噴氣式戰斗機的自動操作和高頻算法交易中，我們都可以看到它的身影。

算法交易技術初創公司FPG：主流對加密貨幣的興趣上升始于去年秋天:金色財經報道，算法交易技術初創公司Floating Point Group（FPG）表示，從去年秋天開始，加密貨幣已經引起了人們的普遍關注，這是在新冠疫情之前。據悉，FPG上周從包括AngelList創始人Naval Ravikant在內的許多投資者那里吸引了200萬美元投資。[2020/6/3]

02.能效率專用集成電路(ASIC)在單一算法的速度上相較于FPGA更勝一籌，但其進行較大規模機器集群的初始投資極高。FPGA在數字貨幣挖礦方面優于GPU，因為它們運行出色且極具能效率。除了高能效運算的優點之外，FPGA還具有一個優勢——它的高效性無需主機運行來支持。03.工程費雖然FPGA在以上方面有較大的優勢，但其用于配置和編程的費用卻遠遠高于基于指令架構的GPU。硬件電路通常使用諸如VHDL和Verilog之類的硬件描述語言來編寫。

動態 | 第二屆BCH 2020開發者大會討論基礎設施融資計劃（IFP）:2月20日，BCH開發者舉行了第二屆BCH 2020開發者大會，這也是基礎設施融資計劃（IFP）加入Bitcoin ABC 0.21.0版本客戶端以來的首次會議。七名開發人員討論了5月升級后的新功能，但大多數討論集中在正在進行的IFP上。此前消息，2月15日，Bitcoin ABC官方網站發文稱，根據社區的反饋，已創建最新版本的基礎設施融資計劃（IFP），Bitcoin ABC打算在節點軟件中實施該計劃，將在即將發布（5月15日）的0.21.0版本中包含此實施。更新后的IFP在以下方面與原始版本不同：1. 該計劃僅在礦工通過BIP 9觸發后才會生效。2. 金額減少為區塊獎勵的5％。3. 資金可以轉到多個項目，也可以轉到白名單中的幾個項目之一。（Bitcoin.com）[2020/2/22]

而到了編程，則要使用多種編程語言之一來完成。04.高層次綜合高層次綜合是一種不斷擴大的趨勢，具體表現為可以使用常規編程語言和高層次抽象對FPGA進行編程操作。但撇開所有在編程方面取得的技術性進展與突破，FPGA的編程至今仍是一項艱巨的工作。

除此之外，編譯期也是現場可編程門陣列的一大缺點。舉個例子，如果使用IntelOpenCL編譯器，則編譯一個典型的FPGA程序需要4到12個小時。為了實現性能優化，程序員經常需要進行通宵編譯。05.連接性我們反過頭來看看GPU，對于數據上的傳輸，它更依賴于OS和標準化總線。FPGA則不依賴于這些參數，它們的優勢就在于能夠使用戶以較小的延遲獲得更高的帶寬。實際上，FPGA可直連數據源，例如網絡接口和傳感器。FPGA和GPU的浮點數之爭

為了使用諸如深度學習之類的高性能計算功能，用戶只能高度依賴具有出色浮點性能計算能力的GPU，而FPGA在浮點算法上的效率則略顯低下。在一般的浮點運算中，浮點單元需要大量資源并且必須由邏輯塊組裝而成。然而劇本到了FPGA上就變了，由于FPGA結構中已包含浮點單元，能效率可以因此得到顯著提高。雖然就目前的情況而言，先進的GPU比起FPGA具有更優能效，但在不久的將來，現場可編程門陣列肯定會在浮點計算方面趕超GPU，獲得這場能效計算之戰的勝利。