希氏异构人工智能首席科学家周斌：

这是一个非常好的问题。FPGA作为一款可以进行硬件逻辑编程的软件，它的性能有一定的优势，而GPU最大的优势是在于提供足够好性能的同时，具有非常良好的编程和应用开发环境，相对应的库和整个的生态都很充分，开发便捷、使用方便、调试也很方便。但是对FPGA来说，开发硬件的架构就会比较困难。当GPU计算能力不足时，第一个方式是采用多片GPU进行扩展，其中会涉及到并行化的问题。第二个方式是换最新最好的GPU，但这需要考虑到成本问题。另外，好的FPGA，它的成本也是非常高的，同时FPGA中的硬件加速单元相对来说是比较有限的，在开发过程中，资源上要非常谨慎。