FPGA和嵌入式系统分别代表硬件实现和软件应用，开发流程有别。FPGA岗位稀缺，需硬件知识，门槛高；嵌入式应用广泛，发展平稳。嵌入式开发涉及多个领域，技术需求多样，具备发展潜力。FPGA开发门槛高，对学历要求较高，侧重于硬件逻辑设计。
嵌入式和fpga两者比较，嵌入式前景比较好。嵌入式即嵌入式系统，是一种专用的计算机系统；国内普遍认同的嵌入式系统定义是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统；嵌入式系统是软件和硬件的综合体。
FPGA跟uProcessor和uController完全是不同的概念，没有必要一定要这么定义。FPGA是一个可编程的逻辑器件，是可以通过软件设置的逻辑处理单元。
fpga和嵌入式哪个前景好具体看从事行业。FPGA跟uProcessor和uController完全是不同的概念，没有必要一定要这么定义。FPGA是一个可编程的逻辑器件，是可以通过软件设置的逻辑处理单元。
最终的选择应取决于您的兴趣和职业目标。如果您对软件和嵌入式系统更感兴趣，嵌入式开发可能更适合您。如果您对数字电路设计和硬件加速感兴趣，FPGA开发可能更适合您。此外，您也可以考虑学习两者，以拓宽自己的技能。不同的领域可能有不同的就业机会和需求。
成本较高：FPGA器件的成本相对较高，可能会增加开发成本。基于以上分析，你可以根据自己的兴趣、背景和职业发展方向来选择适合自己的方向。如果你对硬件和嵌入式系统有浓厚的兴趣，希望深入了解硬件的工作原理和特性，那么嵌入式开发可能更适合你。
1、dsp相比而言管理弱了，运算加强了。这两者都是靠高主频来解决运算量的问题，适合有大量递归操作以及不便拆分的算法。gpu管理更弱，运算更强，但由于是多进程并发，更适合整块数据进行流处理的算法 fpga能管理能运算，但是开发周期长，复杂算法开发难度大。适合流处理算法，不管是整块数据进还是一个一个进。
2、即使CPU的工作频率超过1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。 GPU与DSP的区别 GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。
3、个人从芯片的功能来理解就是，arm来做整个 嵌入式系统 的开发，就是相当于我们的 电脑主板 上CPU吧，来控制整个mid的各个流程操作，GPU就不用说了，就是 图像处理器 ，跟显卡是想对应的，DSP就是用来做一些硬件的方面的解码计算之类，比如说声音，图片。
4、FPGA的特点及优势： 并行处理能力： FPGA采用并行处理架构，非常适合处理大量数据和复杂的数学运算，这是DSP应用中不可或缺的部分。 高速度和高精度： FPGA能够实现高速的信号处理，满足实时性和精确性的要求，特别是在高频通信、图像处理等领域。
5、用dsp。目标检测厂家设定必须使用dsp，gpu会导致目标检测错乱。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
1、可以通过设备管理器进行显卡驱动的更新来解决。操作方法如下：在计算机管理界面中找到“设备管理器”并打开。单击“设备管理器”，在设备管理器面板中找到“显示适配器”。找到不支持的GPU。点击鼠标右键更新驱动程序即可。
2、**更新软件**：确保你的Photoshop是最新版本，因为Adobe会不断优化软件以支持最新的硬件和操作系统。同时，确保你的macOS系统也是最新版本，因为系统更新可能包含对硬件兼容性的改进。 **检查GPU设置**：在Photoshop中，通过“Photoshop”“首选项”“性能”来检查GPU设置。
3、最好的处理方法就是用驱动精灵仔细检查。游玩游戏配置要求超过当前显卡算力。在当下这个游戏优化越来越倒退的年代，很多游戏对于配置有了很高的硬性要求，如果显卡的显存没达标就会有这种情况，解决方式只有购置新显卡了。
4、Windows已经重启了您的gpu驱动，可以采取以下的方法进行解决： 更新显卡驱动程序：如果您最近更新了显卡驱动程序，请确保它与您的操作系统兼容。如果不兼容，请尝试回滚到较旧的版本。 禁用GPU加速：如果您的显卡驱动程序与操作系统不兼容，则可以尝试禁用GPU加速。
5、为了解决这个问题，用户通常需要等待软件开发商推出适配新芯片和系统的更新版本，或者寻找其他替代软件。同时，Apple和硬件制造商也需要持续更新驱动和系统以提供更好的兼容性支持。
6、可以换其他兼容的硬件。图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU），指面向图像运算工作的可编程微处理器，图形处理器广泛应用于嵌入式设备、移动设备、游戏机、个人电脑、工作站等各类设备或计算机中。现代的图形处理器通常基于高度并行的、且对图形处理运算做了定制设计的内部硬件结构。
1、GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。响应方式 CPU要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。
2、作用不同 CPU：作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。GPU：是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。功能不同 CPU：主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
3、作用不同：CPU是指中央处理器，他的作用偏向于调度、协调、管理，当然也有一定的计算能力。GPU是指图像处理器，他的作用主要在图像处理及大型矩阵运算方面，比如学习算法等等。结构不同：CPU的结构可以大致分为运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。
1、异构计算是什么意思：是指不同类型的计算单元合作完成计算任务。详情解释：异构计算（Heterogeneous Computing）是指不同类型的计算单元合作完成计算任务。每个计算单元采用不同的架构，分别擅长处理某一种类型的计算任务。整个计算任务分解为小的单位，分别交给适合的计算单元来处理。
2、异构计算是指利用不同类型的计算资源（如CPU、GPU、FPGA等）来完成不同的计算任务，以达到更高效、更低功耗的计算效果。相关知识如下：在异构计算中，不同的计算资源具有不同的优势和特点。
3、就是异构计算，让日益强大的融合型GPU通过异构计算技术辅助CPU来进行计算，就是说GPU的运算量比重在加大，软件更依赖GPU运行。比如打游戏经常用的DX12软件，游戏下用DX12和不用的性能能有快翻番的差距。相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。
4、所谓异构计算，是指GPU或者CPU加其它设备协同计算。一般我们的程序，是在CPU上计算。当大量的数据需要计算时，CPU显得力不从心。需要其它的方法来解决计算速度，这就是异构计算。中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
1、图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
2、NPU是一种为神经网络计算而优化的处理器。与传统的CPU和GPU不同，NPU针对神经网络特有的计算模式进行了优化，包括矩阵运算、卷积运算等。在人工智能和机器学习领域，特别是在深度学习应用中，NPU能够提供更高的计算效率和更低的功耗。
3、NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。
4、ASIC，全称Application-Specific Integrated Circuit，是一种专为特定目的而设计的集成电路。不同于通用的微处理器，ASIC是根据用户需求和电子系统特有的功能定制的，旨在提供高效和优化的性能。