FPGA是一种硬件可重构的体系结构，全称是Field Programmable Gate Array（现场可编程门阵列）。以往，FPGA仅被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，市场仅有约50亿美元。近些年，由于其强大的计算能力、实时性以及足够的灵活性，FPGA开始被各大巨头青睐。
让FPGA具有快速进行大量计算能力的，是它不同于CPU和GPU的“高度并行化的算法优势”。CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存，而 FPGA 每个逻辑单元的功能可以独立配置，不需要指令。“如果说CPU像一个能解决各类问题的专家，FPGA更像是一个工厂，里面有大量工人，分成若干个团队，同时完成任务”，樊平介绍说。
近年来，由于摩尔定律的放缓，让芯片无法再通过工艺的进步来增加更多的晶体管，从而加快计算速度。与此同时，海量的音视频、图片应用使得Web服务的规模大幅增长，不仅如此，物联网、大数据应用、5G、人工智能等螺旋式上升发展，使得数据计算量更是呈指数级井喷。
未来不管是人工智能，还是其它智能方案的发展，其核心都是对大量数据的处理能力，然而要提升算力，目前来看FPGA的确是最优质的解决方案。
但FPGA领域不同于CPU，需要经过算法设计、综合、布局、布线等一系列转化过程才能得到可以在芯片上运行的程序。真正高效的“编译系统”（即EDA，电子设计自动化，Electronics Design Automation）出现还很遥远，系统工具比较匮乏
EDA之与FPGA，类似于编译器之于CPU的关系
平均到每输出一个T的算力， CPU需要的功耗是FPGA的10倍。功耗意味着供电力和散热等带来的成本，“数据中心的成本，一半以上的成本来自电费。因此，“从长期运维的角度来说，FPGA肯定是效果和成本均最优的解决方案”，樊平说。
譬如，以音频业务为例，由于直播、视频、在线会议等业务的快速发展，带来音频处理的运算负担越来越巨大，对这些行业的业务扩容、硬件成本、运维和人力成本都形成巨大的挑战。目前业界还没有成熟可靠的FPGA产品。
同理，视频处理对多个行业而言，都是硬件、运维和人力成本最高的计算瓶颈，使用FPGA计算平台解决视频内容处理的性能瓶颈问题，将会形成一个数百亿美元的市场。
智能视觉与视频作为AI的核心领域，市场规模预计到2025年将达330亿美元。从目前市场来看，主流方向多采用GPU，但也存在功耗高、计算能力不够、开发难度大等问题。
参考资料：
深维科技完成千万pre-A轮融资，切入千亿美元级FPGA加速服务市场
面向AI应用，利用FPGA技术提供系统解决方案，深维科技欲打通行业的“任督二脉
