请问FPGA与DSP有什么区别?

FPGA与DSP的区别如下：硬件层面的不同。在硬件层面，DSP是ASIC，如同CPU GPU一样，适宜于量产降低成本，缺点是（硬件）设计一旦确定，便不易于修改。而FPGA较灵活，可以通过硬件描述语言进行快速设计和改进，但成本较高，传统上讲用于ASIC的prototype设计。软件层面的不同。

DSP的结构特点 采用数据和程序分离的哈佛结构和改进的哈佛结构，执行指令速度更快。 采用流水线技术，减少每条指令执行时间。 片内多总线，可同时进行取指及多个数据存取操作。 独立的累加器及加法器，一个周期内可同时完成相乘及累加运算。

FPGA是一种可编程的硅芯片，DSP是数字信号处理，当系统设计人员在项目的架构设计阶段就面临到底采用FPGA还是DSP的重要问题。本文将首先分别介绍FPGA和DSP的特点，然后再从内部资源、编程语言、功能多个角度解析两者的不同。

DSP DSP适用于系统较低取样速率、低数据率、多条件操作、处理复杂的多算法任务、使用C语言编程、系统使用浮点。

并行处理能力： FPGA采用并行处理架构，非常适合处理大量数据和复杂的数学运算，这是DSP应用中不可或缺的部分。 高速度和高精度： FPGA能够实现高速的信号处理，满足实时性和精确性的要求，特别是在高频通信、图像处理等领域。

DSP：它从16位~32位，内部采用哈佛结构，特别适合数据处理。其中16位DSp适合中高级工控到简单语音/图片（不含视频）处理；其中32位DSp适合复杂语音/图片/视频处理FPGA：新型FPGA可以用内部乘法器/寄存器/内存块构造软核，例如构造ARM，则可以实现ARM的功能；若构造成DSP，则可以实现DSP的功能。

fpga与单片机的区别

性质不同 FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL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。

FPGA和单片机是两种不同的硬件平台，各有千秋。我理解的FPGA的编程灵活性更高，适用于复杂电路设计；而单片机编程相对受限，但硬件资源丰富，适用于简单电子设备控制。应用领域方面，单片机多用于智能仪表、传感器等，而FPGA则广泛应用于通信、图像处理等领域。因此，具体选择需根据实际需求和应用场景来决定。

fpga和单片机的区别有结构不同、速度不同、本质不同、应用不同、开发流程不同。结构不同 单片机是微处理器结构，采用的是哈佛总线结构或冯诺依曼结构，单片机结构简单体积小，应用广泛。

fpga是什么意思

FPGA采用了逻辑单元阵列LCA（Logic Cell Array）这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB（Configurable Logic Block）、输出输入模块IOB（Input Output Block）和内部连线（Interconnect）三个部分。FPGA的基本特点主要有：1）采用FPGA设计ASIC电路，用户不需要投片生产，就能得到合用的芯片。

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。

FPGA是现场可编程门阵列的英文缩写。FPGA是一种可编程逻辑器件，其内部逻辑可以由用户来设定。通常在芯片设计的验证阶段被大量使用，也在小批量试制产品中得到应用。

FPGA是“现场可编程门阵列”的英文缩写。它是一种可编程逻辑器件，可以用它来实现从简单到复杂的各种逻辑电路。例如可以实现一个反相器的逻辑功能，也可实现一个CPU的逻辑功能。具体要看设计者的设计水平了。

为什么fpga计算比cpu快

1、CPU和GPU都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行，共享内存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本质上是因为其无指令，无共享内存的体系结构所决定的。冯氏结构中，由于执行单元可能执行任意指令，就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。

2、总结来说，GPU和FPGA的崛起，是异构计算对传统CPU挑战的体现，它们在特定计算任务上展现出无可匹敌的性能。然而，选择哪种芯片，还需考虑任务类型、成本效益以及技术的持续发展。在这个快速发展的领域，每一种计算设备都有其独特的价值和适用场景。

3、． FPGA、CPU、GUP对计算密集型和通信密集型任务耗时的比较 2． CPU、GPU、FPGA不同线程下处理速度的综合对比 与ASIC定制芯片相比，主要优势为“可重构” FPGA和ASIC芯片上都有大量的逻辑单元，能够实现复杂的、高吞吐量的金融模型计算。