主频只是影响计算速度的一个因素，并不是全部。在执行一些计算密集型的任务场景中，FPGA 的计算速度是更快的，目前 FPGA 作为 CPU 的协处理器已经广泛应用在 Intel、AMD 等公司的产品中。
CPU、GPU、和 FPGA 的比较
下图是左侧为 CPU 的组成，中间为 GPU，右侧为 FPGA。
桌面端的 CPU 为冯诺依曼结构，从上图可以看出，其基本组成为控制器，Cache，和 ALU。而计算单元 ALU 在 CPU 中的占比不大，所以它的并行计算能力有限。
中间的为 GPU，绿色的计算单元占了绝大部分，所以并行计算能力很强。弱点是控制能力很弱，Cache 小，为了保证计算能力，就需要大量的高速 DDR 保证数据吞吐率。
右侧为 FPGA，包含可编程的 I/O、DSP、memory、PCIE 等，因为大量存储单元的存在，FPGA 在做计算的时候可以直接从内部存储单元读取数据。
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where FPGAs are fun
正因为 CPU、GPU、和 FPGA 在结构上的不同，也让他们在实际应用层面有所侧重。下图是不同体系结构性能和灵活性的比较：
目前主流的方案是把 CPU、GPU 和 FPGA 都集成在一个 SoC 中，通过片内总线互联。在执行并行计算的时候，比如进行图像处理，FPGA 的优势就体现出来了，通过协作分工，使芯片的工作效率最大化。
目前的 3D 封装以及 chiplet 等技术为这样的组合提供了可实现性。
为什么 FPGA 计算速度会比 CPU 更快？
在执行大量的运算场景中，FPGA 相比 GPU 的核心优势在于低延迟。FPGA 比 CPU 延迟低，在本质上是体系结构的区别。FPGA 同时拥有流水线并行和数据并行，而 CPU 几乎只有数据并行，虽然也会才有流水线设计，但深度受限。因此，FPGA 更适合做需要低延迟的流式处理，GPU 更适合做大批量同构数据的处理。
举个例子：[1]
我们有四个全加器，每一个的进为输出连接到下一个的进位输入，这样实现的加法器被称作行波进位加法器（Ripple-Carry Adder, RCA）。其特点为：
- 结构特点：低位全加器的 Cout 连接到高一位全加器 Cin
- 优点：电路布局简单，设计方便
- 缺点：高位的运算必须等待低位的运算完成
我们来看一下其关键路径的延迟：
总延迟时间：(T + T)*4 + T = 9T,推广到 n 位，总时间为(2n + 1)*T。
每一个全加器计算的时候必须等待它的进位输入产生后才能计算，所以四个全加器并不是同时进行计算的，而是一个一个的串行计算。这样会造成较大的延迟。
我们把这个电路改进一下：提前计算出“进位信号”，对进位信号进行分析。
这样我们就得到了一个：超前进位加法器（Carry-Lookahead Adder, CLA）
其中，C1、C2、C3、C4 都由下面的电路计算好，需要 3 级门延迟，然后在全加器中关键路径上还有 1 级延迟，如图:
所以，总共有 4 级门延迟。
- 如果采用这种完全的超前进位，理论上的门延迟都是 4 级门延迟
- 实际电路过于复杂，难以实现（C31 需要 32 位的与门和或门！）
- 通常的方法：采用多个小规模的超前进位加法器拼接而成，例如，用 4 个 8-bit 的超前进位加法器连接成 32-bit 加法器。
所以我们需要更多的计算位宽或者更大的数组，或者矩阵的运算的时候，我们使用 FPGA 的优势就体现出来。再多的计算，也就是放置更多的硬件逻辑资源。
FPGA 对 CPU 加速场景
下表列出了在一些特定的应用场景下，单独使用 CPU 和 CPU+FPGA 两种方案所需处理时间的对比，可见 FPGA 对 CPU 的加速效果非常明显，甚至比单独使用 CPU 高出 1~2 个数量级！
FPGA 的缺点
FPGA 也是有缺点的，其中之一便是开发周期长。其需要对特定的应用编写特定的 FPGA。只要干的事情稍有不同，一般来说 FPGA 代码就要重新写一遍或者是至少要修改很多东西。如果要做的事情复杂、重复性不强，就会占用大量的逻辑资源，其中的大部分处于闲置状态。
不过，Chiplet 的应用对对 FPGA 的开发周期有一定的优化，以下是传统 FPGA 开发的周期和应用 chiplet 的开发周期对比：
未来的方向
在现在的 SoC 设计中，要充分考虑不同模块的特点，FPGA 和 CPU 协同工作，充分发挥各自的长处，局部性和重复性强的归 FPGA，复杂的归 CPU。从而达到整个系统算力的最优化。
在未来，FPGA 会作为协处理器和 CPU、GPU 共存一段时间，其主要提供以下三方面的能力：
- 能够提供专门的硬件加速，实现各种应用中需要的关键处理功能。
- FPGA 设计在性能上非常灵活，使用流水线和并行结构，适应对性能的需求变化。
- 协处理器能为主处理器和系统存储器提供宽带，低延迟接口。
目前，英特尔，AMD，赛灵思等公司都把 FPGA 作为协处理器集成在 SoC 中作为实际应用的硬件加速解决方案，这样的设计也使得 CPU 和 FPGA 在未来的一段时间内会共存，互相配合，赋能各种计算场景。
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