最近的幾篇論文都改好投出去了，希望后面有好的結(jié)果。暫時也就有點閑暇時間空出來了，好久沒有寫技術(shù)文章來總結(jié)提煉一下了，今天難得就寫一點。
每年到了找工作的時節(jié)，總會有很多迷茫的小本甚至是小碩在到處訊問說：我是不是應該去參加個培訓班，去學一門什么什么技術(shù)。然后學哪個比較好找工作一點，學哪個收入會高一點等等。每當這個時候就有很多抱著就業(yè)目的的人來問到底學什么技術(shù)好啊，哪個技術(shù)有前途啊，等等。
一般在這個時候，我是不推薦這幫人去學習FPGA的。當然，并不是FPGA技術(shù)不好，也不是學FPGA技術(shù)沒有前途，而是有別的很多原因。導致它并不適合推薦給以就業(yè)為目的的這幫人去學習。
原因一：FPGA的“逼格”太高
FPGA的應用范圍相對而言一直不寬。之前我也談過，其主要的應用面就是三個：高速接口電路、高速數(shù)學運算與數(shù)據(jù)處理、ASIC/SoC的驗證原型；也有人說可重構(gòu)計算是FPGA的第四大應用領(lǐng)域，但是我覺得目前還沒有什么真正意義上的可重構(gòu)計算，即使有也可以將其歸并到第二類里面去。在掌握基本的HDL語言和FPGA開發(fā)流程的基礎(chǔ)上，三個方向分別還需要掌握其它相應的知識。
第一個方向是傳統(tǒng)的，也是目前國內(nèi)大量中小公司和部分科研院所使用FPGA的主要方向。主要包括接口擴展、協(xié)議轉(zhuǎn)換、高速收發(fā)與處理等內(nèi)容。通常在這個方向混飯還至少需要掌握以下內(nèi)容：1、高速電路板設計，2、計算機接口技術(shù)；可能還要求掌握的技術(shù)包括：1、底層驅(qū)動開發(fā)，2、通信協(xié)議。
第二個方向涵蓋的內(nèi)容較多，但是核心都是利用FPGA實現(xiàn)算法或運算加速，從傳統(tǒng)的FFT、FIR到最新的一些所謂的NB的算法都有可能。這個方向門檻相對于第一個方向更高，通常都是需要有一定技術(shù)水平的公司才能完成。因為涉及到算法和FPGA的協(xié)同優(yōu)化。目前國內(nèi)的華為、中興這樣的大的通信公司，以及一些電子通信類的整機研究所會招聘這個方向的人。一些有技術(shù)實力的創(chuàng)業(yè)型公司或特殊領(lǐng)域的公司（如金融、石油領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析方案解決）也有這方面的需求。更值得欣慰的是目前google、X訊這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司看起來也在考慮引入FPGA實現(xiàn)算法加速。但這個方向混飯吃也不容易，至少需要掌握以下內(nèi)容：1、常用的數(shù)字信號處理/數(shù)值計算算法，2、基于Matlab/C++的算法仿真，3、常用的數(shù)字算法FPGA實現(xiàn)方式或技巧；可能還要求掌握的技術(shù)包括：1、圖像、視頻處理算法，2、通信系統(tǒng)理論，3、其它常見的并行計算算法。
第三個方向?qū)儆谑墙oASIC/SoC設計打下手，別人已經(jīng)做好的很多模塊、IP用FPGA的板子去驗證一下。招人不多。而且現(xiàn)在隨著EDA tools的發(fā)展，很多時候也不是靠FPGA去做一個原型能驗證出來的。這一塊需要掌握的技術(shù)包括：1、各種驗證方法學，2、板級電路的調(diào)試經(jīng)驗；可能還要求掌握的技術(shù)包括：前面提到的各種技術(shù)……
原因二：FPGA的“門檻”太高
FPGA“門檻”高是幾個方面，一個是費用問題。雖然FPGA的價格已經(jīng)一降再降，但是MCU、DSP的價格同樣也是一降再降。在大多數(shù)場合FPGA還是顯得有點“奢侈”。另外一個問題就是就是開發(fā)能力的問題。相比于MCU或者DSP而言FPGA更加靈活，但也意味著對資源的利用和掌控更加“底層”?，F(xiàn)在MCU和DSP的開發(fā)很多時候就是調(diào)用一些庫函數(shù)，完成一定的功能即可。而FPGA卻要組織更底層的邏輯資源去構(gòu)建一整套完整的系統(tǒng)。雖然有很多IP可以用，但是一方面這些IP都不是免費的，另一方面使用IP可比調(diào)用一個函數(shù)難多了。這也是為什么前面說的3個方向要掌握那么技術(shù)的原因，在FPGA開發(fā)上要從底層開始組織好這些資源，一些基本的理論、方法是必須要掌握的。
門檻太高就導致用它做開發(fā)的公司、機構(gòu)少。換言之能創(chuàng)造的就業(yè)崗位也就不多。
原因三：FPGA在面臨轉(zhuǎn)型
目前FPGA正在面臨一個轉(zhuǎn)型的問題，換言之就是傳統(tǒng)市場萎縮，新興市場還待打開的問題。這一轉(zhuǎn)型既有開發(fā)手段上的轉(zhuǎn)型，也有行業(yè)應用的變化。因此，目前學習到的這些FPGA開發(fā)的方法，在未來還有沒有用，就成了一個疑問。目前以SoC-FPGA為代表的一種轉(zhuǎn)型方向，是去搶占傳統(tǒng)的高性能SoC市場。但這個市場好不好搶，是很懷疑的。之前我曾經(jīng)認為這一塊應該是有所作為的，但是現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)不是那么簡單的。在ARM外面加上一圈可編程邏輯，用來做什么好呢？做接口？現(xiàn)在的高端SoC芯片上面接口已經(jīng)如此的豐富，在大多數(shù)情況還是基本夠用的。做算法加速？那么去加速什么算法呢？目前移動多媒體設備上面各類圖形圖像加速器也不少了。別的特殊的應用需要加速的又需要是以SoC形式的加速的？也許是一些特種設備，我不是很了解。但是應該不會是通用的市場。剩下的就是做做研究了。另外一種就是以高層語言綜合為代表的轉(zhuǎn)型方向，如Xilinx的Auto-ESL和Altera的OpenCL Based FPGA開發(fā)。這一類轉(zhuǎn)型的未來在大數(shù)據(jù)、云計算加速方向。這一塊目前是GPGPU的主場。對于Xilinx的Auto-ESL我不是很清楚。OpenCL Based FPGA開發(fā)目前看來還是很有希望的。但問題在于OpenCL繼承了GPGPU的優(yōu)勢，也繼承了GPGPU的缺陷。那就是傳統(tǒng)的GPU是用來做圖形圖像處理的，數(shù)據(jù)都是一幀一幀加進去算的，而且算完以后就直接輸出了。因此對于數(shù)據(jù)傳輸?shù)膌atency其實并不是很大的問題。而如果涉及到通用計算，這GPU和CPU之間的交互latency就是大問題。上周剛聽了個講座，就是專門講這一方面的。不過我沒怎么聽懂就是了……
所以在這個轉(zhuǎn)型期，其實FPGA開發(fā)需要的崗位是在萎縮的。之前聽在華為的同學爆料，美國某大學教授預言FPGA在網(wǎng)絡通信市場大概還有10年的壽命，再往后就全是SDN了。這一大塊FPGA傳統(tǒng)市場的喪失將是一個巨大的危機。而另一大市場，視頻/圖像領(lǐng)域，隨著網(wǎng)絡化視頻監(jiān)控SoC的普及，原來采用FPGA作為主要技術(shù)方案的廠家也就逐漸改弦更張或者被淘汰出局了。另外一個風險就是現(xiàn)有的開發(fā)手段可能會存在被淘汰的風險。雖然現(xiàn)在OpenCL去開發(fā)FPGA還存在諸多問題，但是我認為在大數(shù)據(jù)、云計算加速領(lǐng)域，使用OpenCL開發(fā)的便捷是完全可能彌補其效率的暫時低下的。從能效上來說，F(xiàn)PGA比GPGPU要高1到2個數(shù)量級。而這一塊又是傳統(tǒng)的軟件開發(fā)者盤踞的地盤。換言之，這一塊新增的就業(yè)崗位恐怕不是學習現(xiàn)在這些FPGA開發(fā)流程和技術(shù)的人能夠去吃得到的。
以上三點原因，造成了一個即使參加了FPGA培訓或者學習了FPGA半年的新手，其實是很難在就業(yè)市場上找到工作的。另外一方面也不得不感慨我們這個行業(yè)的發(fā)展是如此的迅速。如果放在10年前，甚至5年前有人問我該學什么。我肯定會毫不猶豫的推薦學FPGA。因為在那個時代，會使用FPGA的人才是如此的缺乏。以至于你只要學會了FPGA開發(fā)的一般流程，就可以找到一份還不錯的工作。而現(xiàn)在，這個好時代已經(jīng)一去不回了。類似問題其實也在困擾其它IT技術(shù)。以北大青鳥為代表的一大軟件開發(fā)批培訓機構(gòu)的沒落，也同樣標志著在軟件技術(shù)領(lǐng)域只掌握一門編程語言就可以拿到好工作的日子也已經(jīng)過去了。
所以，從功利的角度上來講，如果是只是為了找工作的話。應該去選擇那些就業(yè)概率更大的技術(shù)學習。畢竟，已經(jīng)“淪落”到要靠上培訓班才能找到工作的地步，“理想”也都無從談起了。相比與學習FPGA，恐怕還是去學個什么Java編程更加靠譜一點。