智能化市场需求或将FPGA技术推向主流

FPGA 自诞生以来就存在着极端的两面性，一面帮助各技术突破瓶颈，一面又对各技术和多领域造成了成本等因素的困扰。可以说，FPGA 在发展的道路上，总有博弈发生。

提供捷径，代价是昂贵

FPGA 自诞生以来，就一直冲击着众多的集成电路的神经，尤其是 ASIC 芯片，得到了较大的发展，尤其是在电信领域。

因为电信领域与其它行业不一样，电信的标准是在不断变化的，那么相关的设备也会不断变化，如果你生产的设备自生产之后就定型了，一成不变了，肯定是不符合的。

而 FPGA 可以重新编程则让电信设备即使在生产出来之后，也能够进行改变，所以电信行业一直是 FPGA 最大客户。

由于 ASIC 需要很长时间才能完成，FPGA 提供了捷径。电信设备的最初版本一般采用 FPGA，但 FPGA 高昂的价格引发了冲突，对电信行业而言，芯片的价格却很重要。

如今，华为已成为 FPGA 的最大客户。华为两年前即提供了世界上最早的 5G 电信设备解决方案，相较于其他供应商处于明显优势，但中美之间最近的紧张关系很可能会导致产于美国的 FPGA 影响华为提供 5G 电信设备。

当然，FPGA 虽然很重要，但在集成电路中的占比并不高，以 2018 年的数据为例，全球集成电路规模高达 4688 亿美元，但 FPGA 仅占 69 亿美元，只有 1.5%左右。

不过随着 5G、物联网、AI 等发展，未来 FPGA 由于其灵活性及高速运算能力，潜力非常大，甚至有机构预测未来五年复合增速达 38.4%，地位越来越重要。

搭建桥梁，如今持续敏感

从广义定义上看，SDR 就是通讯的物理层可以通过软件去定义一部分或者全部通过软件定义；从应用上看，基本所有的商用基站包括终端都是 SDR 的设备，这些系统中包含通用 FPGA，可以对物理层做相关的更改。

在 5G 的原型化阶段，毫米波通道探测、Massive MIMO、超高密度网络，以及多载波滤波等关键技术的验证面临巨大的挑战，这需要在测试设备上做出快速相应协议的变化，推出可以灵活扩展通道数量，自定义测试 IP，灵活覆盖射频频段的需求。

SDR 技术中的 DSP 和 FPGA 具有可编程性，可以为 5G 技术验证带来极大的灵活性。

SDR 在手机上的成功应用，也意味着一个无线新时代的到来。SDR 正在逐步应用到更多的产品和领域，芯片技术的发展是 SDR 技术发展的推动力。

SDR 可以支持无限量的通讯协议和多媒体应用，这得益于 SDR 芯片的计算能力；物联网、5G 等网络的发展会给 SDR 带来新的发展空间。

FPGA 给 SDR 应用搭建了桥梁，FPGA 利用并行硬件的优势来完成一些高密度处理功能（如 DDC），利用可编程优势适应 DSP 的一些解码和分析功能。虽然这些优势以增加功耗和成本为代价，但是这些对于器件的性能来说往往是次要的。

但是 SDR 技术的实施方式存在分歧，商业供应商开发了经济高效的解决方案，如今地球上的每个基站都有 SDR 技术。

另一方面，在国防界，SDR 是由大型国防承包商建造的，他们用有利可图的传统产品线来建造。

其结果是基于 FPGA 的无线电产品价格非常高，以至于美国部分国防市场对使用 FPGA 产生了持续的过敏反应。

速度成本的博弈，布局和布线成障碍

FPGA 没有标准、开源、友好的编程模型，因此对于在所有 FPGA 芯片上均可工作或易于交叉编译的 FPGA 程序，也没有标准的市场。

数据中心中新 CPU 和 FPGA 进入的主要障碍不仅在于速度和成本，还在于所有可能的 I/O 设备的软件和驱动程序的可用性。

在数据中心使用 FPGA 时，目前的主要障碍是布局和布线。运行专有 FPGA 供应商软件将电路映射到 FPGA 元件所花费的时间，在大型 FPGA 和高速 CPU 服务器上，布局和布线需要长达三天，而且即使在使用三天后，很多软件仍无法解决映射问题。

尽管如此，FPGA 仍然是一种快速进入市场的方式，是获得竞争优势的简单方法以及在许多关键任务情况下必不可少的技术。尽管与 ASIC 相比，芯片价格昂贵。

然而，在与 CPU 或 GPU 上运行软件相比，在 HPC 和数据中心中，FPGA 的运营成本大大降低。与 CPU 和 GPU 相比，所需的 FPGA 更少，所需的冷却也更少。

与 GPU 竞争，或三十年河东三十年河西

使用 FPGA 的另一种方法是增强 ASIC，构建 ASIC 的目的是保持固定功能，同时添加 FPGA，为产品的最新更改或适应不同市场提供一定的灵活性。

现代 FPGA 集成了越来越多的硬功能，变得越来越像 ASIC，而 ASIC 有时会在其设计中添加一些 FPGA 结构，用于调试、测试、现场修复以及根据需要灵活地添加少量功能。

由于算法不断变化，并且法律法规可能会在汽车进入市场时发生变化，需要驾驶员更新，因此解决方案需要灵活。

FPGA 的时钟频率较低，散热片较小，因此物理尺寸比 CPU 和 GPU 小；更低的功耗和更小的尺寸使 FPGA 成为显而易见的选择。

尽管如此，GPU 易于编程，并且不需要三天时间来实现布局和路线，因此对 FPGA 形成了一定挑战。

此外，至关重要的是能够在汽车和云中运行相同的代码（主要用于模拟和测试），因此 FPGA 必须先在云中使用，然后才能在汽车中使用。由于这些原因，许多开发人员更喜欢 GPU。

未来或许当放弃数据流优化以使 FPGA 易于编程时，FPGA 的性能将降低，因此它们将不再与 CPU 竞争，而 CPU 总是更易于编程。

不断发展，但效率降低

现代接口正试图使 FPGA 更易于编程，更加模块化，并与其它技术更加协作。FPGA 支持 AXI（高级可扩展接口）总线，这使它们更易于编程，但也带来了极大的效率低下，使得 FPGA 的性能降低，最终竞争力大大降低。

通常，对于 NFV 和虚拟机加速而言，FPGA 必须直接连接到 CPU，并可能使用缓存一致性作为一种通信机制。

当然，关键的功能是具备 FPGA 崩溃时 CPU 不崩溃的能力，反之亦然。超标量技术公司正在重新发现 IBM 大型机的时代需求，从而将越来越多的复杂性带入标准化平台。

结尾：市场竞争集中，创新速度加快

全球 FPGA 芯片市场竞争高度集中，头部厂商占领话语权，新入局企业通过产品创新为行业发展提供动能，智能化市场需求或将 FPGA 技术推向主流。

产品创新为行业发展提供动能，除传统可编程逻辑装置（纯数字逻辑性质），新型可编程逻辑装置（混讯性质、模拟性质）创新速度加快，AI 领域多通道计算任务需求推动 FPGA 技术向主流演进。
责任编辑：tzh