这是平行：
http://anycpu.org/forum/viewtopic.php?f=13&t=66
它有 64 个内核，1GB RAM，运行 Linux，以太网——每个人都在为它大喊大叫......
我的问题是，从性能/功能的角度来看，Parallela 与更昂贵的 FPGA 相比如何？他们只是在芯片上有更宽的总线/更多的内存/更快的处理器时钟/更多的处理器吗？
我知道 GPU 用于大规模并行的简单操作，而 CPU 更适合更复杂的单线程计算——那么昂贵的 FPGA 和 Parallela 适合这条曲线的什么地方呢？
Parallela 运行 Linux——但我一直认为 FPGA 的逻辑是通过编写 verilog 或 VHDL 来闪现到它们的？
部分答案：FPGA 往往在芯片上没有任何处理器（也有例外） - 但是如果您考虑通过获取指令并一个接一个地执行它们来进行处理，那么您还没有真正掌握 FPGA。如果您能看到如何在一个时钟周期内执行一次完整的内部循环迭代，那么您就成功了。
会有一些任务很容易做到这一点，并且 FPGA 可以用任何其他解决方案擦拭地板。会有一些不可能完成的任务，Parallela 将成为竞争者。我不认为任何一种高性能解决方案是总赢家。使用 GPU 完成了令人印象深刻的事情（低功耗不是其中之一！），并且多核 XMOS 或 Parallela 解决方案也占有一席之地。
现在唯一可用的 Parallelas 是 16 核。他们有一个 Xilinx Zynq 7010 或 7020，这是双核 Arm 800mhz/1ghz 和 80k 逻辑单元 FPGA，用于与 Parallela 芯片通信。我不知道有多少 FPGA 可以玩。
如果 Parallelas 有 16 个内核，并假设每个内核都有一个运行频率为 1GHz 的硬件乘法器，那么 Parallelas 的整体计算能力与 200 美元的 FPGA 大致相当，肯定比 1000 美元的 FPGA 差。然而，在大多数应用程序中，数学计算并不是主处理器的工作。它们由 ASIC（或主处理器内的 IP 核或 DSP 协处理器）处理，例如 H.264 编解码器或 WiFi 数据调制。对于 ASIC 支持的应用，高性能处理器加上相应的 ASIC 始终是最佳解决方案。只有当你想在某些方面独树一帜，例如更好的图像处理算法，你可能想要实现自己的信号处理算法，这就是多核 DSP、GPU 和高端 FPGA 竞争的地方。