（文章來(lái)源：雷鋒網(wǎng)）
? ? ? ?FPGA相對(duì)于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處理等簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢(shì)發(fā)展下去，F(xiàn)PGA或許會(huì)在未來(lái)取代機(jī)器人開(kāi)發(fā)中GPU的工作。因?yàn)镕PGA和GPU雖然都精于大量的重復(fù)運(yùn)算，但FPGA的能耗會(huì)遠(yuǎn)低于GPU。可是FPGA或許永遠(yuǎn)沒(méi)有辦法取代CPU的地位，而事實(shí)上目前的各類(lèi)應(yīng)用中，F(xiàn)PGA也多作為CPU的協(xié)處理器而出現(xiàn)，而不是真正的核心運(yùn)算單元。而個(gè)中原因其實(shí)也很簡(jiǎn)單，正是我們之前提到過(guò)數(shù)次的一個(gè)詞：設(shè)計(jì)目的。

人類(lèi)設(shè)計(jì)機(jī)器人的最終目的是希望它們能變得像我們一樣，用跟我們類(lèi)似的方式思考，擁有獨(dú)立判斷形勢(shì)、處理任務(wù)的能力。我們目前還不是很了解大腦工作的具體原理，但無(wú)論從經(jīng)驗(yàn)還是直覺(jué)來(lái)看，類(lèi)似人類(lèi)的思維都不是由無(wú)數(shù)邏輯簡(jiǎn)單的堆積起來(lái)的。因?yàn)樗季S這件事物的復(fù)雜程度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了運(yùn)算的范疇。

比如說(shuō)，如果你想計(jì)算213 x 312而你想將它簡(jiǎn)化，你只需要很簡(jiǎn)單的將它分解成213個(gè)312相加，甚至是重復(fù)213次312個(gè)1相加。但如果你想算2的64次方呢？如果你想算sin(27°)呢？甚至如果你想算log230呢？如果你一定要將其分拆成簡(jiǎn)單的運(yùn)算，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)你需要的資源會(huì)以難以想象的速度增長(zhǎng)，直到就連把全市的小學(xué)生都叫來(lái)也做不完的程度。

就目前的表現(xiàn)來(lái)看，人腦顯然不適合大規(guī)模并行計(jì)算。而更像是CPU那樣精于單一且深度的思考（運(yùn)算）。并且人腦的功能也與CPU的設(shè)計(jì)定位更吻合。因此無(wú)論如何，在腦科學(xué)有突破性進(jìn)展之前，人們還是會(huì)傾向于使用看起來(lái)更有潛力的CPU來(lái)作為機(jī)器人的核心運(yùn)算部件?；蛟S隨著FPGA的發(fā)展，機(jī)器人的越來(lái)越多感知部件的數(shù)據(jù)運(yùn)算會(huì)由FPGA來(lái)承擔(dān)（就像人類(lèi)的小腦），但很明顯，一個(gè)部件的地位主要、核心與否，不是靠數(shù)量來(lái)判斷的。

不能否認(rèn)FPGA確實(shí)能在機(jī)器人開(kāi)發(fā)中發(fā)揮很大的作用。但綜合來(lái)看，它和CPU，甚至GPU更像是一種各司其職的地位，動(dòng)不動(dòng)就談替代，或許有失嚴(yán)謹(jǐn)。