参考： http://bbs.elecfans.com/jishu_1634668_1_1.html
为什么微软选择了FPGA？
因为微软和Google是两种不同的基因，Google喜欢尝试新技术，所以自然要用TPU去追求最高的性能。但是，微软是一家商业文化很重的公司，选择一个方案看的是性价比和商业价值。做专用芯片尽管很炫，但是是否真的值得？
做芯片主要的缺点是投资大、时间周期长，芯片做好后里面的逻辑就不能修改。人工智能的算法一直在快速迭代，而做芯片至少要一两年的时间，意味着只能支持旧的架构和算法。如果芯片想要支持新的算法，就要做成通用型，提供指令集给用户编程，通用性又会降低性能，增加功耗，因为有些功能是浪费的。所以不少芯片公司尽管做了芯片，但是很多产品还是FPGA做的，比如比特大陆的挖矿机，芯片做出来就已经无法支持新的挖矿算法了。
CPU、GPU、ASIC和FPGA横向对比
我们现在常见的硬件计算平台包括CPU、GPU、ASIC和FPGA。CPU是最通用的，有成熟的指令集，例如X86、ARM、MIPS、Power等，用户只要基于指令集开发软件就能使用CPU完成各种任务。但是，CPU的通用性决定了计算性能是最差的，在现代计算机中，很多计算都需要高度的并行和流水线架构，但是，CPU尽管流水线很长，计算核心数最多只有几十个，并行度不够。
