我在米国见达人运用FPGA，进行机器学习算法的研究。速度非常快，功耗低，比GPU的效率高多了。他们建了一个用于FPGA的机器学习算法编译库，在IEEE上能搜到。
我对于GPU和FPGA的运算能力是这样理解的：对于大负荷运算，如果算法能得到很好的优化，建议用GPU, 如果优化不足，那还是用FPGA快一些。不过，FPGA的内存往往不足，GPU可以获得外置的大内存。另外，对于大规模应用，FPGA的成本太高。
回答18楼，这里有解释，你可以参考下http://forum.eepw.com.cn/thread/157201/1/
回15楼，苹果的考虑可能是这样的：苹果笔记本的量够大，他能从FPGA厂商拿到极优惠的价格。从上市时间(Time to market) 和一次性开发成本(NRE)考虑，设计上用FPGA节约时间，如果再去改ASSC或者ASIC，成本和时间都大大增加。另外笔记本上用的是 Lattice产品，比Xilinx和 Altera都便宜多了。 最后，这是苹果，别的PC玩不起。
我在苹果的笔记本主板上发现一块FPGA，既然MBP里有CPU 和GPU，为什么还会用FPGA呢？这在PC行业里普遍吗？
选NPU还是选择 FPGA ？这是个经常问到的问题，根据任务来吧。NPU编程简单，就这点强。如果你的任务比 QoS, ACLs要复杂，就选择 FGPA。