FPGA的發明就是提高數字電路的重複利用性，通過可編程的方式實現不同的電路邏輯功能。隨著FPGA結構的不斷演變和工藝的不斷提升，在FPGA內部集成了越來多的資源，比如BRAM、PLL、DSP、Transceiver、 DDR IP以及處理器ARM等，可以說功能變得越來越強大，用來輔助CPU計算，也獲得了協處理器的名稱。
FPGA這兩年的火爆，主要有以下原因：
1）與處理器的對比：FPGA與處理器是不一樣的硬件結構，所以無法直接進行對比，FPGA是以可編程的數字電路為設計理念（通過編程改變內部電路邏輯），而CPU是以邏輯計算為設計出發點。FPGA擅長的領域是數字信號處理，兼容多電平標準的接口可以互聯各種高速電子器件，比如高速ADC和DAC、光纖收發器等，同時豐富的IP資源保證了有豐富的外設，比如SDRAM、PCIE接口、以太網PHY、SATA接口等等。從外設上看，FPGA可搭載的外設和CPU區別的不是太大，該有的都有了。
2）與GPU的對比：FPGA可以和GPU在並行計算上進行對比，更確切的說是GPGPU（通用計算GPU）。FPGA的並行處理體現在邏輯單元的併發性和流水線的處理方式上。併發性指的是各個邏輯模塊相互獨立處理，依賴各自的電路資源同時工作；流水線的處理方式就是將任務切片，同一時刻可以多任務執行（FPGA的並行優勢更多的體現於此）。此外FPGA帶有豐富的片上存儲資源，可以大大減少訪問片外存儲的延遲，提高計算性能（訪問SDRAM儲存大約是訪問寄存器存儲延遲的幾百倍以上）。GPU的並行性體現在多核上，計算任務通過編譯器編譯完成之後分配到每個計算單元，每個計算單元同時工作，計算完成之後通過多級內存管理（一般為三級，private memory， local memory和global memory，映射到FPGA可以為register file， BRAM 和外部DDR存儲）回到CPU，GPU的多核類似於CPU的多核，但是GPU的核僅僅是負責計算的核，以支持多bit的向量計算見長。
3）FPGA未來的發展：FPGA之前一直應用於高速數字信號領域和ASIC驗證，比如數字信號採集，工業控制，航天，軍工，很多人講過，不一而足。最近幾年，個人感覺從2012年伴隨著Vivada開發套件的推出（以Xilinx推出Vivado作為參考，Vivado工具支持高級語言綜合（High Level synthesis），支持C語言到RTL的映射，以及開始支持億級以上門電路的設計），FPGA作為協處理器慢慢走上正軌，有了工具的支持才使得CPU上的算法移植到RTL語言變得的簡單，億級門電路保證了豐富的邏輯資源。現在FPGA在機器學習和硬件加速上得到越來越多的重視（2015年底 Intel收購Altera），也做出了不少具有開創性的作品，但同時也存在諸多問題，比如1）什麼樣的算法適合FPGA進行加速，2）FPGA的加速性如何提升，是靠邏輯資源來取勝還是靠真正的算法優化，3）FPGA能不能擺託對CPU的依賴（現在加速採用異構的方式進行，CPU作為Host，FPGA作為device），4）FPGA的編譯器能不能發生革命性的變革？ 總而言之：一個越是充滿不確定性的領域，越可能是發生革命性的變革（熵很大）。
4) 建議：若想從事電子領域，應當先學好單片機，精通單片機基本可以做到窺一斑而知全豹吧。
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