fpga如何实现数组排序，如何使用fpgaeditor？
在FPGA Editor中浏览只需要记住两件事：
1、如何利用CTRL / Shift快捷键进行放大缩小。
2、如果利用F11键放大选定的项目。 不使用GUI按钮快速缩放的方法是，按住Ctrl 和 Shift键，然后分别利用鼠标左键和右键进入放大和缩小。要想快速找到任何项目，在GUI右上角的列表窗口（List window）中选择该项目即可。一旦定位了想找的项目，按F11键。阵列窗口（Array window）就会放大显示该项目。
单片机的发展前景哪个更好呢？
各有各的用途单片机可用于各种简单电器，机械的控制，有完备的指令，编程简单，开发周期短FPGA，Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列，原理上讲就是一堆逻辑门电路，可以自由组合，自由度很大，通常用于比较复杂且量产的电路，设计好以后就可以固化成专用芯片，开发周期要长一些
fpga在服务器里是做什么的？
逻辑运箅。
FPGA（Field Programmable Gate Array）的中文名字叫现场可编程逻辑阵列，这种集成电路内部集成了大量的门电路、触发器，还有RAM、ROM等逻辑单元。
FPGA需要用特殊的编程工具编程，由程序确定内部逻辑器件的连接关系以及实现什么样的逻辑运算，FPGA的逻辑运算能力远超单片机，但算术运算能力却比单片机弱很多，编程的灵活性也不如单片机。
人工智能的算力模块有哪些？
人工智能的算力模块可以大致分为以下几类：
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）：CPU是计算机中的核心组件，可以进行通用计算，包括基本的数学和逻辑运算等。虽然CPU是人工智能计算中的常见算力模块，但由于其速度和效率相对较低，近年来被GPU等模块所取代。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：GPU最初被设计用于计算机游戏和图形渲染，但由于其并行计算的能力很强，逐渐被应用于深度学习等领域。GPU的并行处理能力可以使其同时计算多个矩阵或向量，使得神经网络的训练速度得到了大幅提升。
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）：ASIC是专门为某个特定应用而设计的电路，可以大幅提高特定任务的计算速度。例如，比特币的挖矿就需要用到ASIC。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程的硬件模块，可以通过编程方式改变其硬件电路，实现各种计算任务。FPGA的优势在于其可重构性，可以根据不同任务的需求重新配置电路。
TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）：TPU是由Google开发的专门为人工智能应用设计的处理器，可以高效地执行人工智能相关的运算，如矩阵乘法、卷积等。TPU的主要特点是速度快、功耗低、价格高。
总之，人工智能的算力模块种类多样，不同的任务需要不同的算力模块。随着人工智能应用的不断发展，新的算力模块也在不断涌现。
fpga芯片概念？
FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，是一种半导体芯片，可以由用户根据需要自行编程，实现不同的电路功能。和传统的ASIC（Application Specific Integrated Circuit）芯片相比，FPGA可以更灵活地适应复杂多变的应用环境。
通常情况下，FPGA芯片是由数百万（或甚至上亿）个可编程逻辑单元、存储单元和通信单元组成的。通过在这些单元之间建立连接关系，可以实现各种不同的数字电路功能，例如数据处理、图像处理、网络通信、音视频处理等等。
FPGA芯片可以看作一个可重构的数字电路板，它的灵活性在于，用户可以根据自己的需求和应用场景进行编程，将FPGA芯片重构成任意所需的数字电路。另外，FPGA芯片还具有较高的并行处理能力，可以同时处理多个任务，且功耗较低、体积较小、响应速度较快，因此在很多应用场景中得到了广泛的应用，例如通信、军事、航空航天、工业自动化、医疗设备、物联网等领域。
