FPGA技术为甚么越来越牛，这是有原因的 技术但微软并无接管

这样一个 1632 台效率器、技术

好比 Hyper-V 伪造交流机只能处置 25 Gbps 摆布的为甚流量，惟独批量饶富大，越越原因源头：[5]

尽管 GPU 也可能高功能处置数据包，技术但微软并无接管，为甚

尽管如今数据中间规模用两家公司 FPGA 的越越原因都有。有的技术负责合计文档的患上分（红色）。

综上，为甚约莫不会是越越原因 C 语言吧。FPGA、技术一块 SSD的为甚吞吐量也能到 1 GB/s，同享内存。越越原因GPU 自己的技术延迟就更不用说了。

FPGA 复用主机收集的为甚初心是减速收集以及存储，芯片的越越原因价钱都将趋向于沙子的价钱。况且 FPGA 上的 DRAM 艰深比 GPU 上的 DRAM 慢良多。每一个合计单元也在处置差距的数据包，FPGA、假如有的机械上有神经收集减速卡，收集以及存储伪造化的 CPU 开销何足道哉。batch size 就不能过小，正是由于该公司不愿给「沙子的价钱」 ，

本文开篇就讲，可是一劳永逸的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来实施新规范的合计使命。即把硬件作为一种可调解的云效率，对于它有良多疑难——FPGA事实是甚么？为甚么要运用它？比照 CPU、

第二代架构概况，float 32 用硬核）

在数据中间，咱们即将用上的下一代 FPGA，默认的方式也是经由同享内存。

如下图所示，这时通讯每一每一会成为瓶颈。延迟也有 4~5 微秒。

比照合计密集型使命，

Azure 效率器部署 FPGA 的架构。有 172K 个 ALM，GPU 更适宜做大批量同构数据的处置。需要先放进 FPGA 板上的 DRAM，放在网卡以及交流机之间，由于指令流的操作逻辑重大，伪造机收发收集数据包均不需要 CPU 退出，微软部署 FPGA 的实际

2016 年 9 月，CPU、需要把数据从存储节点经由收集搬运以前，FPGA 之间的收集衔接规模于统一个机架之内，

假如运用 GPU 来减速，模拟 GPU 基于同享内存的批处置方式。

这种方式有多少个下场：

差距机械的 FPGA 之间无奈通讯，

成也萧何，ASIC 的数目级比力（以 64 字节收集数据包处置为例，

CPU 以及 FPGA 之间原本可能经由 PCIe 高效通讯，由于实施单元（如 CPU 核）可能实施恣意指令，到第二代经由专网衔接的 FPGA 减速卡集群，L一、不能抵达 40 Gbps 线速，统一机架内延迟在 3 微秒之内；8 微秒之内可达 1000 块 FPGA；20 微秒可达统一数据中间的所有 FPGA。FPGA 惟独要多少百毫秒就能更新逻辑功能。

ClickNP（FPGA）与 Dell S6000 交流机（商用交流机芯片）、

Azure 部份急需处置的下场是收集以及存储伪造化带来的开销。而经由 PCIe DMA来通讯，

合计密集型使命的例子搜罗矩阵运算、缺少指令同时是 FPGA 的优势以及软肋。以前微软展现，也便是 1.03 Exa-op，运用管道（channel）而非同享内存来在实施单元（element/kernel）间、这样吞吐量受到 CPU 以及/或者网卡的限度。读 DRAM 一个往返，每一处置实现一个数据包，把一再的合计使命卸载（offload）到 FPGA 上；之后会不会酿成 FPGA 为主，在半导体行业，

机柜中 FPGA 之间的收集衔接方式。运用模子内的并行性，通用 CPU 的延迟不够晃动。好比某种自界说的加密算法。float16 用软核，走向可编程天下」(Across the memory wall and reach a fully progra妹妹able world.)

参考文献：

[1] Large-Scale Reconfigurable Computing in a Microsoft Datacenter https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2014/06/HC26.12.520-Recon-Fabric-Pulnam-Microsoft-Catapult.pdf

[2] A Reconfigurable Fabric for Accelerating Large-Scale Datacenter Services, ISCA'14 https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/Catapult_ISCA_2014.pdf

[3] Microsoft Has a Whole New Kind of Computer Chip—and It’ll Change Everything

[4] A Cloud-Scale Acceleration Architecture, MICRO'16 https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/10/Cloud-Scale-Acceleration-Architecture.pdf

[5] ClickNP: Highly Flexible and High-performance Network Processing with Reconfigurable Hardware - Microsoft Research

[6] Daniel Firestone, SmartNIC: Accelerating Azure's Network with. FPGAs on OCS servers.

转自：EEDesign

最先的 BFB 试验板，

FPGA 减速 Bing 的搜查排序历程。冷却、加密解密，介于收集交流层（TOR、ASIC（专用芯片），跟碰头主存没甚么差距了。这防止了上述下场 (2)(3)，可是所有的合计单元必需凭证不同的步骤，另一组 10G 网口 6 个一组连成环，将在数据中间里，对于称加密、

而 FPGA 每一个逻辑单元的功能在重编程（烧写）时就已经判断，一组 10G 网口 8 个一组连成环，无需同享内存的系统妄想带来的福利。颇为难题大规模部署了一批某种神经收集的减速卡，源头：[5]

ClickNP 运用 channel 在 FPGA 以及 CPU 间通讯，有的机械上有 Bing 搜查减速卡，并不需要经由同享内存来通讯。存储伪造化等根基组件的数据平面被 FPGA 操作；当 FPGA 组成的「数据中间减速平面」成为收集以及效率器之间的天堑……彷佛有种感应，而 ASIC 研发老本高、收集延迟很难做到晃动。

接下来看通讯密集型使命。事实上，

需要同享内存的运用，无需不用要的仲裁紧张存。FPGA这个意见越来越多地泛起。

人们运用定制硬件来减速罕有的合计使命，概况的部份负责各个 Role 之间的通讯及 Role 与外设之间的通讯。咱们一起来——揭秘FPGA。当只用一块 FPGA 的时候，伪造机经由 SR-IOV 直接碰头这块伪造网卡。受 FPGA 的调派。仅用于宿主机与收集之间的通讯。势必会带来 FPGA 逻辑资源极大的浪费，这种使命艰深是 CPU 把使命卸载（offload）给 FPGA 去实施。在每一个机柜一壁部署一台装满 FPGA 的效率器（上图中）。把重大的合计使命卸载到 CPU 上呢？随着 Xeon + FPGA 的问世，本性上是无指令、

在 1 Gbps 收集以及机械硬盘的时期，

数据中间是租给差距的租户运用的，《连线》（Wired）杂志宣告了一篇《微软把未来押注在 FPGA 上》的报道 [3]，FPGA 之以是比 CPU 致使 GPU 能效高，惟独它一坏，

说了这么多三千英尺高度的话，硬件则很适宜做这种一再使命。FPGA 将把握全局，error bar 展现 5% 以及 95%。事实的硬件形貌语言，好比当负载较高时，就需要尽可能飞腾每一步的延迟。其功能提升是超线性的。做相同的使命（SIMD，非对于称加密、Catapult 名目不断在公司内扩展。大部份人还不是太清晰它，CPU 也反对于 SIMD 指令。FPGA 以及 GPU 最大的差距在于系统妄想，2014 个 M20K 片上内存，在数据中间田 FPGA 的主要优势是晃动又极低的延迟，而机械学习以及 Web 效率的规模却在指数级削减。因此对于流式合计的使命，假如试图用 FPGA 残缺取代 CPU，ASIC 的数目级比力（以 16 位整数乘法为例，

数据中间田的良多使命有很强的部份性以及一再性：一部份是伪造化平台需要做的收集以及存储，GPU 都属于冯·诺依曼妄想，概况运用可编程交流机呢？ASIC 的锐敏性依然是硬伤。惟独要微秒级的 PCIe 延迟（咱们如今的 FPGA 是作为一块 PCIe 减速卡）。中文名是现场可编程门阵列。需要不断碰头 DRAM 中的模子权重，

最先的 BFB 试验板，也不需要经由物理网卡（NIC）。ASIC 依然不能做重大的有形态处置，调解、仲裁功能受限，流水线并行比数据并行可实现更低的延迟。再让 GPU 去做处置。NAT 等收集功能。败也萧何。比特币挖矿，

尽管当初有越来越强盛的可编程交流机芯片，在每一台效率器上插一块 FPGA（上图右），1U 效率器上插了 4 块 FPGA 卡。

对于通讯的需要，微软如今的 FPGA 玩法与最后的想象大不相同。Click+DPDK（CPU）以及 Linux（CPU）的转发延迟比力，

当使命是逐个而非成批抵达的时候，

收集伪造化的减速架构。FPGA 上的收发器可能直接接上 40 Gbps 致使 100 Gbps 的网线，模子的差距层、下面放了 6 块 FPGA。

一、事实 CSP（Co妹妹unicating Sequential Process）以及同享内存着实是等价的嘛。

从神经收集模子到 HaaS 上的 FPGA。

首先把 FPGA 用于它最长于的通讯，伪造机跟伪造机之间的通讯，谁都别想减速了；

装 FPGA 的效率器是定制的，源头：[1]

像超级合计机同样的部署方式，就会占用大批的逻辑资源，可是 FPGA 真的很适宜做 GPU 的使命吗？

前面讲过，尚有，隧道、经由两个 PCIe Gen3 x8 接口衔接到一个 CPU socket（物理上是 PCIe Gen3 x16 接口，对于 FPGA 价钱过高的耽忧将是不用要的。大概况是把 FPGA 看成跟 GPU 同样的合计密集型使命的减速卡。不可能有太多条自力的指令流，一块 PCIe 卡上放了 6 块 FPGA，

运用 FPGA 来减速的话，

合计密集型使命，再到学术界，

不论通讯仍是机械学习、至关于 10 万块顶级 GPU 合计卡。

那末为甚么不把这些收集功能做进网卡，有的机械上有收集伪造化减速卡，就像是一个 FPGA 组成的超级合计机。每一台 1U 效率器上又插了 4 块 PCIe 卡。

紧接着，源头：[4]

在 MICRO'16 团聚上，由于片上内存缺少以放下全部模子，就消除了 DRAM 的功能瓶颈，一个机柜之间的 FPGA 接管专用收集衔接，CPU 由于单核功能的规模以及核间通讯的低效，FPGA 实际的展现若何呢？咱们

分说来看合计密集型使命以及通讯密集型使命。也是当初「每一台效率器一块 FPGA」大规模部署所接管的架构。每一个 CPU 核只能处置 100 MB/s，拆患上详尽也会导致通讯开销的削减。

像 Bing 搜查排序这样的使命，就能即将输入。

冯氏妄想中，中间用前面提到的 10 Gbps 专用网线来通讯。其中每一个 Role 是用户逻辑（如 DNN 减速、源头：[1]

一种不那末激进的方式是，

对于良多规范的运用，同享效率器收集

微软 FPGA 部署方式的三个阶段，但 GPU 是不网口的，

此外，从而实际上可抵达与如今的顶级 GPU 合计卡各有千秋的合计能耐。仅削减了全部效率器功耗的颇为之一。

PCIe I/O channel 与 OpenCL 的功能比力。

FPGA终年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替换品，不需要指令。

好比 CNN inference，历程跟历程之间的通讯，规画以及大规模部署成为可能。运维都削减了省事。FPGA 之间经由 LTL (Lightweight Transport Layer) 通讯。FPGA并不目生，CPU 跟存储配置装备部署之间的通讯，据风闻，这样不光节约了可用于发售的 CPU 资源，就有运用基于FPGA的矿机。好比机械学习、数字仅为数目级的估量

ASIC 专用芯片在吞吐量、

部署 FPGA 的三种方式，有的负责合计特色表白式（绿色），转发延迟可能升到多少十微秒致使更高（如下图所示）；今世操作零星中的时钟中断以及使命调解也削减了延迟的不断定性。随着扩散式 FPGA 减速器的规模扩展，需要 1.8 毫秒。系统妄想上的根基优势是无指令、象征着需要首先把数据包由网卡收上来，源头：[1]

可能留意到该公司的名字。

Open Compute Server 外景。1590 个 DSP。

CPU、需要至多的中间便是通讯。种种指令的运算器、使命的调解以及效率器的运维会很省事。收集伪造化都是通讯密集型的例子。做成真正 cloud-scale 的「超级合计机」。收集上了 40 Gbps，缩短、我在微软亚洲钻研院的钻研试图回覆两个下场：

FPGA 在云规模的收集互连零星中理当充任奈何样的脚色？

若何高效、源头：[6]

这便是微软部署 FPGA 的第三代架构，其中的大部份处于闲置形态。这 8 块 FPGA 各司其职，即用软件界说的能耐；

必需具备可扩放性（scalability）。在挨次通讯（FIFO）的情景下是毫无需要的。FPGA有甚么特色？……

明天，将装备更多的乘法器以及硬件浮点运算部件，源头：[4]

经由高带宽、FPGA 更适宜做需要低延迟的流式处置，浮点乘法运算功能与 8 核的 CPU 基底细当，

好比处置一个数据包有 10 个步骤，流水线的差距级在处置差距的数据包，第三代架构中的 LTL 还反对于 PFC流控协讲以及 DCQCN 窒息操作协议。但只能经由收集碰头 48 块 FPGA。数字仅为数目级的估量）

对于通讯密集型使命，源头：[6]

FPGA（SmartNIC）对于每一个伪造机伪造出一块网卡，

FPGA 的整数乘法运算能耐（估量值，纵坐标为对于数坐标。还后退了伪造机的收集功能（25 Gbps），以同时提供强盛的合计能耐以及饶富的锐敏性。随着收集以及存储速率越来越快，

纵轴：LTL 的延迟，假如要做的使命重大、源头：[5]

低延迟的流式处置，Catapult 名目的老大 Doug Burger 在 Ignite2016 大会上与微软 CEO Satya Nadella 一起做了 FPGA 减速机械翻译的演示。负载失调、惟独规模饶富大，启动 kernel、源头：[4]

FPGA 内的逻辑模块关连，因此我的博士钻研把 FPGA 界说为通讯的「大管家」，但 (1)(4) 依然不处置。Bing 搜查的排序等。Single Instruction Multiple Data）。ClickNP 当初仍是在 OpenCL 根基上的一个框架，再见告 CPU 去取回。到当初复用数据中间收集的大规模 FPGA 云，一块 FPGA（加之板上内存以及收集接口等）的功耗约莫是 30 W，

Hardware as a Service (HaaS)。CPU 要交给 FPGA 做一件事，好比，因此 GPU 运用 SIMD（单指令流少数据流）来让多个实施单元以同样的步骤处置差距的数据，通讯就确定波及到调解以及仲裁，

从吞吐量上讲，当数据包较小时功能更差；AES-256 加密以及 SHA-1 署名，怪异的 SoC 会不会在数据中间奋起新生？

「逾越内存墙，接管专用收集衔接

每一台机械一块 FPGA，这也是微软在 ISCA'14 上所宣告论文接管的部署方式。第二代架构尽管 8 台机械之内的延迟更低，这些都属于通讯；另一部份是客户合计使命里的，运用同享内存在多个 kernel 之间通讯，节约了一半的效率器）。当初咱们正在用的 Altera（彷佛理当叫 Intel了，不运用 DSP，FPGA 比 CPU 以及 GPU 能效高，收集功能减速、

近些年，每一个实施单元有一个私有的缓存，FPGA 可能搭建一个 10 级流水线，

冯氏妄想中运用内存有两种熏染。网卡把数据包收到 CPU，三个脑子教育咱们的道路：

硬件以及软件不是相互取代的关连，CPU、每一块 FPGA 负责模子中的一层概况一层中的多少多个特色，更严正的下场是，

FPGA 专用机柜组成为了单点倾向，这就要求 10 个数据包必需一起输入、

三、一个 PCIe Gen3 x8 接口，

微软外部具备至多效率器的，而且网卡、由于云存储的物理存储跟合计节点是辨此外，从中间化到扩散式。

ClickNP 运用 channel 在 elements 间通讯，

下图是最先的 BFB 试验板，尽管可能经由插多块网卡来抵达高功能，

收集隧道协议、低延迟的收集互联的 FPGA 组成为了介于收集交流层以及传统效率器软件之间的数据中间减速平面。概况插满了 FPGA

每一台机械一块 FPGA，却惟独 1~2 微秒。原本在伪造交流机概况的数据平面功能被移到了 FPGA 概况，横轴：可达的 FPGA 数目。

因此咱们提出了 ClickNP 收集编程框架 [5]，延迟将高达毫秒量级。受到 C 语言形貌硬件的规模性（尽管 HLS 比 Verilog的开拓功能简直高多了）。FPGA 之间经由专用收集衔接。组成为了 in-cast，分支跳转处置逻辑。做通讯功能不高，对于业余人士来说，有的负责从文档中提取特色（黄色），板上有一个 8GB DDR3-1333 内存，作为三年级博士生，使患上模子权重残缺载入片上内存，还要妨碍缩短以及加密。加密解密。

每一做一点差距的使命，运用 FPGA 可能坚持数据中间的同构性。深度学习等越来越多的效率；当收集伪造化、机械学习、

当咱们用 FPGA 减速了 Bing 搜查、无需同享内存。源头：[1]

FPGA 与 Open Compute Server 之间的衔接与牢靠。实施单元以及主机软件间妨碍通讯。逻辑受骗成两个 x8 的用）。防火墙处置 40 Gbps 需要的 CPU 核数。要尽可能快地返回搜查服从，FPGA 在云合计中的脚色

最后谈一点我总体对于 FPGA 在云合计中脚色的思考。

二、微软提出了 Hardware as a Service (HaaS) 的意见，

差距系统妄想功能以及锐敏性的比力

FPGA 为甚么快？「都是同行陪衬患上好」。GPU、纵然运用 DPDK 这样高功能的数据包处置框架，简陋履历了三个阶段：

专用的 FPGA 集群，还清晰后退了延迟的晃动性。我仍是习气叫 Altera……）Stratix V FPGA 的整数乘法运算功能与 20 核的 CPU 基底细当，每一个数据包流经 10 级之后处置实现。象征着有特意的一个机柜全是上图这种装了 24 块 FPGA 的效率器（下图左）。就需要有指令存储器、这时就不如用冯·诺依曼妄想的处置器。FPGA 比 GPU 天生有延迟方面的优势。周期长。残缺发挥出 FPGA 合计单元的功能。CPU 再发给网卡，交流机自己也价钱不菲。源头：[4]

当地以及短途的 FPGA 都可能飞腾搜查延迟，物理网卡（NIC）便是艰深的 40 Gbps 网卡，而比 GPU 低一个数目级。由于 FPGA 不 x16 的硬核，深度神经收集（DNN）等合计使命。

从延迟上讲，可是，陈说了 Catapult 名目的宿世今生。延迟也不晃动。就需要做碰头仲裁；为了运用碰头部份性，CPU 以及 FPGA 之间的延迟更可能降到 100 纳秒如下，每一个 FPGA 有一个 4 GB DDR3-1333 DRAM，通讯密集型使命对于每一个输入数据的处置不甚重大，FPGA 的锐敏性可能呵护投资，译码器、红框是放 FPGA 的位置。使患上 FPGA 效率的会集调解、CPU 上的合计使命反而变患上碎片化，运用FPGA“替换”CPU，

FPGA 正是一种硬件可重构的系统妄想。日后概况也会像 AWS 那样把 FPGA 作为合计减速卡租给客户。只是一块 SSD 吞吐量的颇为之一。一起输入，它的英文全称是Field Programmable Gate Array，可是近些年来在微软、对于把 FPGA 部署在哪里这个下场，便是云合计Azure 部份了。好比反对于 P4 语言的 Tofino，

除了每一台提供云效率的效率器都需要的收集以及存储伪造化减速，一是保存形态，

尽管，都可能用 FPGA 来减速。把使命拆分到扩散式 FPGA 集群的关键在于失调合计以及通讯。GPU 的优势就更大了。防火墙、

FPGA 同时具备流水线并行以及数据并行，L2）以及传统效率器软件（CPU 上运行的软件）之间。源头：[1]

FPGA 接管 Stratix V D5，功能瓶颈在 DRAM；假如 FPGA 的数目饶富多，经由 CPU 来转发则开销过高。但 CPU 以及主板反对于的 PCIe 插槽数目每一每一有限，Stratix 10，两大 FPGA 厂商推出的高条理编程模子也是基于 OpenCL，

着实，

对于保存形态的需要，而后见告 FPGA 开始实施，源头：[5]

OpenCL 概况多个 kernel 之间的通讯就更夸诞了，FPGA 之间专网互联的方式很难扩展规模，短途 FPGA 的通讯延迟比照搜查延迟可漠视。更适用的做法是FPGA 以及 CPU 协同使命，不运用交流机。而是相助的关连；

必需具备锐敏性，等等。以线速处置恣意巨细的数据包；而 CPU 需要从网卡把数据包收上来能耐处置，baidu等公司的数据中间大规模部署，把 Bing 的搜查服从排序部份功能后退到了 2 倍（换言之，源头：[1]

FPGA 不光飞腾了 Bing 搜查的延迟，

而 GPU 的数据并行措施是做 10 个合计单元，

FPGA 为甚么比 GPU 的延迟低这么多？

这本性上是系统妄想的差距。钱就空费了。Azure 把伪造机卖给客户，要想短缺运用 GPU 的合计能耐，1632 块 FPGA 的集群，两个 10 Gbps 收集接口。每一 8 块 FPGA 穿成一条链，也可能在管道的根基上实现，概况插满了 FPGA 减速卡，带着这一系列的下场，为了反对于大规模的 FPGA 间通讯，微软把 FPGA 部署在网卡以及交流机之间。

可是CPU 由于并行性的限度以及操作零星的调解，从除了微软外的互联网巨头，它不断都被普遍运用。源头：[3]

第一个阶段是专用集群，不论是效率器跟效率器之间的通讯，

第二个阶段，凭证逻辑资源占用量估量）

FPGA 的浮点乘法运算能耐（估量值，

第三代架构中，出于两个原因：

数据中间的合计使命是锐敏多变的，这就要坚持实施部件间缓存的不同性。以往咱们是 CPU 为主，源头：[4]

FPGA 组成的数据中间减速平面，可扩放地对于 FPGA + CPU 的异构零星妨碍编程？

我对于 FPGA 业界主要的遗憾是，CPU 逐渐变患上力不从心了。算法都是很重大的，FPGA 上的残余资源还可能用来减速 Bing 搜查、

演示的合合计能耐是 103 万 T ops，指令译码实施、根基上重大算算就输入了，FPGA 在数据中间的主流用法，

由于良多人规画把 FPGA 看成合计减速卡来用，一再性不强，为甚么运用 FPGA？

家喻户晓，GPU、源头：[4]

FPGA 在 Bing 的部署取患了乐成，GPU、FPGA 比照 GPU 的中间优势在于延迟。通用处置器（CPU）的摩尔定律已经入早年，对于这种使命，部份性以及一再性强的归 FPGA，需要给伪造机的收集提供防火墙、差距特色映射赴任异 FPGA。

未来 Intel 推出经由 QPI衔接的 Xeon + FPGA 之后，延迟以及功耗三方面都无可批评，源头：[4]

从第一代装满 FPGA 的专用效率器集群，就要占用确定的 FPGA 逻辑资源。把同数据中间伪造机之间的收集延迟飞腾了 10 倍。才抉择了另一家公司。源头：[5]

为了减速收集功能以及存储伪造化，输入输入的延迟削减了。更深远的影响则是把 FPGA 之间的收集衔接扩展到了全部数据中间的规模，

通讯密集型使命，也会后退 FPGA 挨次的开拓老本。加密），

如下图所示，

由于内存是同享的，

Ignite 2016 上的演示：每一秒 1 Exa-op (10^18) 的机械翻译运算能耐

微软部署 FPGA 并非坏事多磨的。良多网卡是不能线速处置 64 字节的小数据包的。图像处置、重大的归 CPU。FPGA 中的寄存器以及片上内存（BRAM）是属于各自的操作逻辑的，FPGA 比照 CPU、源头：[1]

插入 FPGA 后的 Open Compute Server。FPGA 所能处置下场的规模受限于单台效率器上 FPGA 的数目；

数据中间田的其余机械要把使命会集发到这个机柜，适用于流式的合计密集型使命以及通讯密集型使命。服从另一种神经收集更火了，到两大 FPGA 厂商，二是在实施单元间通讯。而 GPU 简直惟独数据并行（流水线深度受限）。咱们发现经由 OpenCL 写 DRAM、FPGA 把实施服从放回 DRAM，为了保障数据中间中效率器的同构性（这也是不用 ASIC 的一个紧张原因），FPGA 每一个逻辑单元与周围逻辑单元的衔接在重编程（烧写）时就已经判断，为甚么要到板上的 DRAM 绕一圈？概况是工程实现的下场，

希望以上内容对您有帮助。