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在平均性能方面，GPU遜于FPGA，FPGA可以根據特定的應用去編程硬件，例如如果應用里面的加法運算非常多就可以把大量的邏輯資源去實現加法器，而GPU一旦設計完就不能改動了，所以不能根據應用去調整硬件資源。

  目前機器學習大多使用SIMD架構，即只需一條指令可以平行處理大量數據，因此用GPU很適合。但是有些應用是MISD，即單一數據需要用許多條指令平行處理，這種情況下用FPGA做一個MISD的架構就會比GPU有優勢。 所以，對于平均性能，看的就是FPGA加速器架構上的優勢是否能彌補運行速度上的劣勢。如果FPGA上的架構優化可以帶來相比GPU架構兩到三個數量級的優勢，那么FPGA在平均性能上會好于GPU。
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