高层次综合（HLS）是一种不断扩大的趋势，具体表现为可以使用常规编程语言（例如 Open CL 或 C ++）和高层次抽象对 FPGA 进行编程操作。但撇开所有在编程方面取得的技术性进展与突破，FPGA 的编程至今仍是一项艰巨的工作。
除此之外，编译期也是现场可编程门阵列的一大缺点。举个例子，如果使用 Intel Open CL 编译器，则编译一个典型的 FPGA 程序需要 4 到 12 个小时。为了实现性能优化，程序员经常需要进行通宵编译。我们反过头来看看 GPU，对于数据上的传输，它更依赖于 OS 和标准化总线（例如 USB 和 PCI -Express）。FPGA 则不依赖于这些参数，它们的优势就在于能够使用户以较小的延迟获得更高的带宽。
实际上，FPGA 可直连数据源，例如网络接口和传感器。为了使用诸如深度学习之类的高性能计算功能，用户只能高度依赖具有出色浮点性能计算能力的 GPU，而 FPGA 在浮点算法上的效率则略显低下。在一般的浮点运算中，浮点单元需要大量资源并且必须由逻辑块组装而成。然而剧本到了 FPGA 上就变了，由于 FPGA 结构中已包含浮点单元，能效率可以因此得到显著提高。
虽然就目前的情况而言，先进的 GPU 比起 FPGA 具有更优能效，但在不久的将来，现场可编程门阵列肯定会在浮点计算方面赶超 GPU，获得这场能效计算之战的胜利。
（责任编辑：fqj）
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