FPGA 是属于可编程逻辑器件 (PLD) 范畴的集成电路 (IC)。FPGA 技术的基本功能建立在自适应硬件之上，具有制造后可修改的独特功能。硬件块阵列（每块都可配置）可根据需要进行连接，允许为所有应用构建特定域的高效架构。

这种硬件灵活应变性是 CPU 和 GPU 所不具备的独特差异化特性。   

虽然 CPU 灵活性很高，但其底层硬件是固定的。CPU 一旦出厂，硬件就无法修改。它依靠软件来告诉它要针对内存中的哪个数据执行哪项具体运算（算术函数）。硬件必须能够执行所有可能的运算，称之为使用软件指令，通常一次只能执行一条指令。相比之下，FPGA 可并行处理海量数据。与 CPU 相比，自适应硬件的优势因应用而异，很大程度上取决于计算的性质及其并行化的能力，但与功能可高度并行化的 CPU 实现方案相比，性能提高 20 倍的情况并不少见。

GPU 不仅可弥补 CPU 的一个主要不足之处 — 并行处理大量数据的能力，而且运行的数据集还很宽。从根本上讲，GPU 和 CPU 类似，因为它们有固定的硬件，而且使用软件指令运行。一条指令可处理 1000 个以上的数据，因此它们适用于图形加速、高性能计算、视频处理以及某些形式的机器学习等特定域。但从根本上讲，GPU 的基本架构和数据流在制造之前是固定的。

FPGA 可帮助编程人员和设计人员更灵活地适应和更新计算架构，从而带来更能满足其需求的特定域架构。FPGA 并不是什么新事物，但因人工智能等领域的创新速度，其重要性日益凸显。第一款商用 FPGA 是 AMD 于 1985 年发明的，在目前的 FPGA 市场上占据 60% 至 70% 的份额。