FPGA

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재구성 가능한 논리회로와 CPU·GPU의 차이

Scope

핵심 질문

FPGA는 CPU·GPU와 달리 계산 회로 자체를 재구성하는 방식으로 어떤 문제를 해결하는가?

Research

핵심 근거

• FPGA는 programmable logic block과 routing을 구성해 특정 데이터 경로를 hardware로 만든다.
• 높은 clock frequency보다 pipeline parallelism과 deterministic latency가 강점이다.
• 개발 생산성과 toolchain 복잡도는 CPU/GPU보다 불리할 수 있다.

Draft

FPGA(Field-Programmable Gate Array)는 제조 후에도 내부 논리회로 연결을 다시 구성할 수 있는 반도체다.

CPU와 차이

CPU는 고정된 명령어 집합을 순차적으로 실행한다. FPGA는 필요한 연산 회로 자체를 병렬로 배치할 수 있다.

GPU와 차이

GPU는 수많은 범용 연산코어가 같은 종류의 계산을 병렬 실행한다. FPGA는 multiply, filter, packet parser 같은 특정 pipeline을 논리회로로 구현한다.

장점

고정된 dataflow를 매우 낮고 예측 가능한 latency로 처리하는 데 강하다. 네트워크, 영상, 신호처리와 custom protocol에 많이 사용된다.

단점

HDL, timing closure, synthesis와 place-and-route를 이해해야 하고 compile 시간이 길다.

핵심

FPGA는 빠른 CPU가 아니라 필요한 계산기를 hardware로 다시 그릴 수 있는 장치다.