¿Por qué se usan más las GPU en comparación con las FPGA?

Los FPGA podrían considerarse chips genéricos que se pueden configurar para crear diferentes circuitos digitales en hardware. Para hacerlo, debe usar un HDL como Verilog o VHDL. Los FPGA son geniales porque son reprogramables. Esto significa que las empresas pueden comprar pequeñas cantidades a un precio fijo, usarlas para diferentes aplicaciones, pasar menos tiempo en el control de calidad y las pruebas, ya que los errores pueden repararse y pasar menos tiempo diseñando los componentes físicos ya que el chip real ya está hecho. En el lado negativo, ser un dispositivo genérico significa que sus requisitos de energía son mayores debido a los recursos adicionales disponibles, ocupa más espacio físico y funciona más lentamente.

La versión no programable del FPGA es el ASIC. Un ASIC es cualquier chip diseñado para un propósito específico y no se puede cambiar a nivel de hardware como un FPGA. Debido a esto, el proceso de diseño de uno es mucho más riguroso, costoso y lento. En el lado positivo, el costo total de hacer un ASIC es menor una vez que miles fabrican el chip. Dado que el chip es específico de la aplicación (de ahí proviene el AS en ASIC), el chip está optimizado para funcionar más rápido y usar menos energía.

Ahora volvamos a tu pregunta. Una GPU es técnicamente un ASIC diseñado para procesar gráficos. Desde la perspectiva DSP, prácticamente agregan y multiplican toneladas de valores al mismo tiempo para crear los gráficos que ves en tus juegos. Cuando ves a tu personaje corriendo en tu juego, cada píxel es un montón de números que se recalculan continuamente. Sí, esto se puede hacer en un FPGA hasta cierto punto. Pero no funcionaría tan rápido, probablemente usaría más potencia y necesitaría un FPGA grande (y costoso) mientras la GPU fue diseñada específicamente para eso. Además, puede obtener una GPU de gama alta por un par de cientos de dólares, mientras que una FPGA lo suficientemente grande como para funcionar como una GPU similar le costaría mucho más.

Los FPGA son peores que los ASIC (incluidas las GPU) en todos los sentidos, excepto en la configurabilidad y el bajo precio de cantidad.

Si necesita hacer cientos de miles de cualquier chip (CPU, GPU, cualquier cosa), siempre es más barato usar ASIC. También será más rápido y funcionará más fresco.

Los FPGA solo se usan en la creación de prototipos, para productos de muy baja cantidad o para cosas que deben ser extremadamente configurables (y por las que vale la pena sacrificar el rendimiento).

Los FPGA son generalmente aplicables a productos de volumen bajo o moderadamente bajo que tienen firmware muy complejo y necesidades de procesamiento de alto rendimiento. Para una producción a mayor escala, se usará ASICS personalizado para un sistema más bajo, así como para el costo parcial.

GPUS se utilizan para la manipulación y el procesamiento de gráficos. En cierto modo, son partes ASIC (específicas de la aplicación) y resuelven algunos trabajos específicos ampliamente realizados, por lo que son un buen bloque de construcción a gran escala

Por lo tanto, al comparar piezas de bajo volumen / creación de prototipos con procesadores gráficos de producción, no es sorprendente que las GPU tengan más uso de volumen.