FPGA 的浮点乘法运算能力
在数据中心，FPGA 相比 GPU 的核心优势在于延迟。像 Bing 搜索排序这样的任务，要尽可能快地返回搜索结果，就需要尽可能降低每一步的延迟。
如果使用 GPU 来加速，要想充分利用 GPU 的计算能力，batch size 就不能太小，延迟将高达毫秒量级。
使用 FPGA 来加速的话，只需要微秒级的 PCIe 延迟（我们现在的 FPGA 是作为一块 PCIe 加速卡）。
未来 Intel 推出通过 QPI 连接的 Xeon + FPGA 之后，CPU 和 FPGA 之间的延迟更可以降到 100 纳秒以下，跟访问主存没什么区别了。
FPGA 为什么比 GPU 的延迟低这么多？
这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 GPU 几乎只有数据并行（流水线深度受限）。
例如处理一个数据包有 10 个步骤，FPGA 可以搭建一个 10 级流水线，流水线的不同级在处理不同的数据包，每个数据包流经 10 级之后处理完成。每处理完成一个数据包，就能马上输出。
而 GPU 的数据并行方法是做 10 个计算单元，每个计算单元也在处理不同的数据包，然而所有的计算单元必须按照统一的步调，做相同的事情（SIMD，Single Instruction Multiple Data）。这就要求 10 个数据包必须一起输入、一起输出，输入输出的延迟增加了。
当任务是逐个而非成批到达的时候，流水线并行比数据并行可实现更低的延迟。因此对流式计算的任务，FPGA 比 GPU 天生有延迟方面的优势。
计算密集型任务，CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较（以 16 位整数乘法为例，数字仅为数量级的估计
ASIC 专用芯片在吞吐量、延迟和功耗三方面都无可指摘，但微软并没有采用，出于两个原因：
数据中心的计算任务是灵活多变的，而 ASIC 研发成本高、周期长。好不容易大规模部署了一批某种神经网络的加速卡，结果另一种神经网络更火了，钱就白费了。FPGA 只需要几百毫秒就可以更新逻辑功能。FPGA 的灵活性可以保护投资，事实上，微软现在的 FPGA 玩法与最初的设想大不相同。
数据中心是租给不同的租户使用的，如果有的机器上有神经网络加速卡，有的机器上有 Bing 搜索加速卡，有的机器上有网络虚拟化加速卡，任务的调度和服务器的运维会很麻烦。使用 FPGA 可以保持数据中心的同构性。
接下来看通信密集型任务。
相比计算密集型任务，通信密集型任务对每个输入数据的处理不甚复杂，基本上简单算算就输出了，这时通信往往会成为瓶颈 FPGA 的浮点乘法运算能力 FPGA 的浮点乘法运算能力
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