在数字化转型的浪潮下，边缘计算作为一个重要的技术趋势，在各行各业都有着广泛的应用。它通过将数据处理从云端迁移到更靠近用户的地方，从而提供了更低延迟、更高效率和更好的隐私保护。然而，这一技术发展背后，又是一个关于芯片技术选择的问题：在边缘计算系统中，是否应该使用专用的硬件，比如现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA），来取代传统的通用中央处理单元（Central Processing Unit, CPU）？

一、什么是边缘计算？

首先，我们需要了解什么是边缘计算。在传统的云中心式架构中，大多数数据都是发送到远程服务器进行处理。而边缘计算则是一种新的架构，它将这些数据尽可能地接近它们产生的地方，以减少对网络资源的依赖，并提高响应速度。

二、为什么要考虑FPGA与CPU之间的选择？

随着软件定义一切（SDN）和网络函数虚拟化（NFV）的兴起，对于如何设计和部署网络设备，以及如何实现特定的功能变得越来越复杂。对于这些任务来说，一些应用程序可能不需要所有类型或量级别相同的心智能力，而只需要针对某个特定任务优化。这就是为什么人们开始寻求能够快速、高效执行特定工作负载的一种解决方案。

三、CPU与FPGA在性能上有什么不同？

CPU通常被认为是通用的处理器，它们具有高度灵活性，可以执行各种不同的指令集。如果你想让一个应用程序运行得很快，你可以简单地购买一个拥有更多核心或更高频率的大型机器。但这并不是最有效或者成本最低的方式，因为大部分时候你的应用程序并不完全利用到这些额外资源。

相比之下，FPGAs是一种特殊类型的人工智能加速器，它们由数百万个逻辑门组成，可以根据需求进行配置以执行特定的任务。当你知道你正在做的是一种非常具体且重复性的操作时，如深度学习算法中的卷积层，那么为此开发一个硬件模块会显著提高性能并降低能耗。

四、哪些场景适合使用FPGA？

实时视频分析 - 在监控摄像头等场景中，如果要求即刻识别出事件并采取行动，那么实时视频分析就必须非常迅速。此时，与普通GPU相比,FPGA可以提供极大的优势。

金融交易 - 高频交易所通常需要毫秒级别甚至微妙秒级别反应时间。这种极致性能要求使得常规服务器难以满足，而专门设计用于高速交易目的的地面波图形处理单元才能胜任。

物联网(IoT) - IoT设备通常具有有限资源，因此任何能够增加其效率和扩展性的事物都是宝贵的。在很多情况下，预先配置为执行特定任务的小型FPGAs比一般CPU更加经济实惠且有效。

五、存在哪些挑战与障碍？

虽然采用专用硬件似乎是个理想，但实际实施过程并不简单。一方面，由于市场上的标准化较弱，不同供应商生产出的产品兼容性差异很大；另一方面，对于非专业人员来说，其复杂性也使得开发者难以掌握精确控制每个逻辑单元的情况。此外，还有一点，即使是在同一家公司内部，也存在知识产权问题，使得跨部门合作变得困难。

因此，无论是企业还是研究机构，都必须仔细权衡利弊，同时准备好投入大量人力物力去克服这一系列挑战。

六、未来趋势

随着AI、大数据以及其他相关领域不断发展，我们可以预见到对芯片制造业提出了前所未有的要求。这包括但不限于新材料、新结构、新方法等创新技术。如果我们希望看到真正意义上的“智能”设备，那么我们就必须接受这样一种可能性：未来可能不会再有那么多“通用的”芯片，而是更多基于具体需求设计出来的一系列特殊芯片，每一种都能发挥最佳作用，为我们带来巨大的便捷和节省成本机会。不过，这只是假设性的推测，只有当科技继续进步，当我们的理解更加深刻的时候，我们才能够真正回答这个问题：在未来，将会是什么样的状况呢？