GPU与CPU的区别：CPU的内核比较少（单核、双核、四核、八核等等），比较复杂，功能强大；GPU的内核比较多（好几百甚至上千个），但比较简单，功能单一，适合于进行像素级并行图形处理。虽然GPU最初是为图形处理而设计的，但由于它具有并行处理特性，现在已经将其应用到众多的需要并行处理的非图形领域了。例如DNA 排序、物理建模、消费者行为预测、GPU云服务器等等。
GPU与深度学习的关系：原本深度学习与图形无关，当然也与图形处理器GPU无关。深度学习需要大量的训练，训练算法并不复杂，但数据量大。如果用CPU进行训练，CPU的内核少，训练时间就长；而GPU的多内核优势在此时就发挥出来了。因此，玩深度学习的人，在进行训练时，就借用GPU的多内核、并行处理的优势，将GPU用到了非图形领域。
FPGA也有并行处理优势，也可以设计成具有多内核特点的硬件。所以，目前深度学习就存在采用GPU和FPGA这两大类硬件的现状。
FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。一般FPGA是用在数字电路中的。如果单纯是应用的话，一般是用在数据的采集，因为FPGA速度快。一般信号处理系统是前面一个高速的AD，然后把数据送给FPGA（直接送给CPU的话，CPU速度跟不上），FPGA后接缓存，然后把数据送给CPU处理。现在FPGA可以直接将缓存和CPU集成在FPGA里面，比如ALTERA系列就可以将NIOS或者NIOS II 的CPU集成到FPGA里，更简化了系统，即所谓的片上系统（SOPC）。怎么启动的。。。这个涉及到FPGA的工作原理。。。如果从配置芯片启动吧，配置文件都放在配置芯片里。
单片机。fpga的区别和各项优势。
单片机：控制能力强。时序实现能力弱，组合逻辑能力较强。
FPGA：控制能力较弱，组合逻辑能力较强，时序实现能力强。
总体来说。fpga在频率范围和逻辑实现方面要高出单片机一块。但是由于没有指令系统。所以控制和运算能力比较弱。
FPGA多数应用场合：
接口：特别是高速的通信接口。这个方面可以将不同速率不同协议的耦合和桥接。
数据与处理：硬件层的数据处理。比如奇偶校验，crc校验等等情况。如果用指令系统做。第一是效率慢。第二只占用资源。
呵呵。后面的东西可能是一种应用吧~~
现在一般而言更多的系统倾向于CPU和FPGA的联合系统。由于CPU的指令周期可能比较长。而且多中断可能导致AMR处理负担过重（特别是IO方面的处理）。那么就需要一块FPGA。FPGA自制内部逻辑可以充分释放ARM或者CPU的处理能力。作为CPU的协“处理器”。此时FPGA可以为CPU做缓冲：预判等等工作。甚至可以通过FPGA来做CPU的看门狗。防止CPU跑飞等等。同时也可以开辟FPGA内部的一定容量的逻辑。做成寄存器让CPU读取。就可以让CPU了解到外设的工作情况。避免外设故障导致系统崩溃。等等
基本就这样了。
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