>>222 そう言う単純なソフトウエア無線ではなく、機械学習による推論が可能なロジックであり、場合によっては回路自体を再構成すると言う意味だけど。

何にせよ、ASICで複雑なロジックを環境に合わせて変更したりデバッグするのは大変になる。労力も時間も。
だからASIC からFPGA への流れが加速されてる。

時間も金もあり、変更が殆どなくて大量採算できるものならASIC でやれば良いけど、試行錯誤の多い開発にはASIC は向いていない。

三菱電機のハードウェアAI の動画を見ればFPGAの役割の幾らかがわかるのでは。

小規模なFPGA※1にコンパクトなAIを実装。
http://www.mitsubishielectric.co.jp/corporate/randd/list/other/b227/window_b227_01_sp.html

FPGAカードを使った製品提供サービス NEC
https://jpn.nec.com/cyberworkbench/FPGA_CWB_service_Ex_top.html
顔認識
CPU比較で約20倍の高性能化 XEON とFPGAの比較

2019年4月18日
C言語でできる：
FPGAでエッジAIを高速に、NECが専用ツールをデモ
https://eetimes.jp/ee/spv/1904/18/news023.html

　NECは、C言語で書かれたアルゴリズム記述から、ASICやFPGA向けのRTL（レジスタ転送レベル）を生成できる高位合成ツールおよび検証ツール「CyberWorkBench」を提供している。