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但FPGA真的能取代CPU和GPU嗎？
FPGA相對于CPU和GPU，在進行感知處理等簡單重復的任務的時候的優勢很明顯，按照現在的趨勢發展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發中GPU的工作。因為FPGA和GPU雖然都精于大量的重復運算，但FPGA的能耗會遠低于GPU。可是FPGA或許永遠沒有辦法取代CPU的地位，而事實上目前的各類應用中，FPGA也多作為CPU的協處理器而出現，而不是真正的核心運算單元。而個中原因其實也很簡單，正是我們之前提到過數次的一個詞：設計目的。
人類設計機器人的最終目的是希望它們能變得像我們一樣，用跟我們類似的方式思考，擁有獨立判斷形勢、處理任務的能力。我們目前還不是很了解大腦工作的具體原理，但無論從經驗還是直覺來看，類似人類的思維都不是由無數邏輯簡單的堆積起來的。因為思維這件事物的復雜程度已經遠遠超出了運算的范疇。比如說，如果你想計算213 x 312而你想將它簡化，你只需要很簡單的將它分解成213個312相加，甚至是重復213次312個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單的運算，你就會發現你需要的資源會以難以想象的速度增長，直到就連把全市的小學生都叫來也做不完的程度。
就目前的表現來看，人腦顯然不適合大規模并行計算。而更像是CPU那樣精于單一且深度的思考（運算）。并且人腦的功能也與CPU的設計定位更吻合。因此無論如何，在腦科學有突破性進展之前，人們還是會傾向于使用看起來更有潛力的CPU來作為機器人的核心運算部件。或許隨著FPGA的發展，機器人的越來越多感知部件的數據運算會由FPGA來承擔（就像人類的小腦），但很明顯，一個部件的地位主要、核心與否，不是靠數量來判斷的。
不能否認FPGA確實能在機器人開發中發揮很大的作用。但綜合來看，它和CPU，甚至GPU更像是一種各司其職的地位，動不動就談替代，或許有失嚴謹。
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