硝烟再起！高端FPGA最终拼什么？

全球最大容量FPGA记录被再度刷新。

早前，已有一些客户陆续收到Intel一款号称全球容量最大的FPGA样品。近日，Intel正式宣布这款Stratix 10 GX 10M FPGA已量产，它拥有1020 万个逻辑单元，433亿颗晶体管，采用14nm制程，是目前已发布的全球密度最高的FPGA产品，是上一代Stratix 10 GX 1SG280 FPGA 密度的 3.7 倍，实现I/O 2倍扩展，功耗降低40%。

这一产品的推出，打破了Xilinx全球三代最大容量FPGA的保持纪录，其最新一代大容量FPGA是今年夏天推出的Virtex UltraScale+ VU19P，采用16nm工艺，基于Arm架构，拥有350亿颗晶体管。

谁在推动FPGA容量不断攀高？

FPGA（Field－Programmable GateArray）现场可编程门阵列，由于其硬件并行加速能力和可编程特性，在传统通信领域和IC设计领域很受欢迎。特别是伴随着全球通信市场的发展壮大，FPGA以“万金油”的优势迅速找到了用武之地，成为数字系统中的通用组件。

FPGA潜力之巨大、前景之诱人，使得当时不乏IBM、摩托罗拉、飞利浦这些行业巨头前仆后继去尝试，但由于其开发门槛太高，没有坚实的技术积累和长时间的投入，很难形成有竞争力的产品。最终仅以美国硅谷四家公司Xilinx、Altera、Lattice、Microsemi为代表，牢牢占领着主要份额，并铸就了高耸的专利围墙。2015年6月，Intel以167亿美元收购全球第二大FPGA厂商Altera，才算正式进入这一市场，这也创下了Intel有史以来最贵的一笔收购。

伴随5G、AI等发展，FPGA在推动创新方面的优势越来越显著，主要体现在三方面：它可以作为先进的多功能加速器；凭借其灵活性能够打造出高度差异化的产品；其硬件可编程性能够满足不断变化的市场要求和标准。

而除此之外，FPGA在另一个领域的需求也水涨船高。

一颗芯片从设计到量产，流片环节占据大额支出。芯片完全设计出来后，需要按照图纸在晶圆上进行蚀刻，采用什么样的制程工艺、多大尺寸的晶圆，以及芯片的复杂程度，都会影响这颗芯片的流片成功率。许多芯片往往需要进行多次流片才能获得较为理想的效果，这些失败流片构成了一大笔费用支出。此外，当芯片制造完成后，如果需要修复硬件设计缺陷，通常需要昂贵的重新设计的费用以及额外的时间支出。特别是当设备制造出来并交付给终端客户的情况下，解决这些问题的成本会更高，甚至远远超出金钱本身的估量。

正因为以上问题带来如此之高的风险，流片前的仿真和原型设计系统越来越普及，因为在风险如此之高的情况下，没有哪个设计团队敢于忽视这项谨慎又必要的验证性投资。它能够帮助半导体厂商在芯片制造前发现问题，避免代价高昂的软硬件设计缺陷，带来数百万美元的费用节省。

由于ASIC 仿真和原型设计系统可以帮助设计团队大幅降低设计风险。包括Intel在内的很多大型半导体公司都开发了自定义原型设计和仿真系统，并在流片前使用该系统来验证自身大规模、高复杂度、高风险的 ASSP 和 SoC 设计。

ASIC 仿真和原型设计系统支持很多与 IC 和系统开发相关的工作，包括：

• 使用真实硬件的算法开发
• 芯片制造前的早期 SoC 软件开发
• RTOS 验证
• 针对硬件和软件的极端条件测试
• 连续设计迭代的回归测试

那么，超大容量FPGA又能满足哪些应用需求？

随着半导体制造技术不断的前进、相应的设计规模以及复杂度在飞速增长，使得传统的软件仿真已不可能完全解决功能验证的问题。而且一些需要处理大量实时数据的应用（如视频）也越来越多，因此要求能够在接近实时的条件下进行功能验证。FPGA在实现高效的仿真和功能验证方面，被寄予厚望。

ASIC原型设计和仿真市场迫切需要容量更大的FPGA。目前，市场上已经有数家供应商提供商用现成 (COTS) ASIC原型设计和仿真系统，对于这些供应商而言，如果能够将更大容量的FPGA 用于其 ASIC 仿真和原型设计系统中，就意味着他们能够在尽可能少的 FPGA 设备中纳入大型 ASIC、ASSP 和 SoC 设计。据了解，使用Intel最新的Stratix 10 GX 10M FPGA，能够用于耗用亿级 ASIC 门的数字 IC 设计。

如下是该产品在ASIC原型设计、仿真，满足具体的需求方面，与上一代产品相比带来的性能提升：

超大容量FPGA是如何实现的？

Intel最新发布的这款元件密度极高的Stratix 10 GX 10M FPGA，是基于现有的Stratix 10 FPGA 架构以及先进的嵌入式多芯片互连桥接 (EMIB) 技术。正是通过EMIB 技术，才融合了两个高密度Stratix 10 GX FPGA 核心逻辑晶片（每个晶片容量为 510 万个逻辑单元）以及相应的 I/O 单元，这也是第一款使用 EMIB 技术将两个 FPGA构造晶片在逻辑和电气上实现整合的Intel的FPGA。数万个连接通过多颗 EMIB 将两个 FPGA 构造晶片进行连接，从而在两个单片 FPGA 构造晶片之间形成高带宽连接。

可以说，Intel推出这款世界上最大型的FPGA不仅仅是产品级的超越和创新，更是综合实力的体现。

Intel网络与自定义逻辑事业部副总裁兼 FPGA电源产品营销总经理Patrick Dorsey在采访中表示，独有的封装技术，以及能够整合不同半导体晶片的能力，包括 FPGA、ASIC、eASIC 结构化 ASIC、I/O 单元、3D 堆叠内存单元和光子器件等。Intel具备将不同类型的设备整合到封装系统 (SiP) 中的能力，能够满足特定的客户需求，这些先进技术彼此结合，构成了Intel独特、创新且极具战略性的优势。

此前，Intel已经通过使用EMIB 技术将 I/O 和内存单元连接到 FPGA 构造晶片，从而实现了Stratix 10 FPGA 家族的规模和种类不断扩张。例如：Stratix 10 MX 集成了 8 GB 或 16 GB的 EMIB 相连的 3D 堆叠 HBM2 SRAM 单元，最近发布的Stratix 10 DX FPGA 则集成了 EMIB 相连的 P tile，具备 PCIe 4.0 兼容能力。

Stratix 10 GX 10M 的目标受众主要是ASIC 仿真和原型设计的客户，赋能下一代5G、AI、网络ASIC验证。Patrick Dorsey强调，由于在AI和5G领域很多中国企业已经冲在前面，因此这款新品对于中国市场而言非常重要。

高端FPGA未来拼什么？

回顾FPGA的发展，很大程度上是由工艺技术驱动的，很容易把它的进化看成是简单的容量发展。但事实远非如此。正如所有的半导体芯片一样，它对于功耗、面积、成本、性能的追求永不止步，特别是在“异构计算”盛行的现在，在其异构平台上资源整合的能力变得越来越重要。而除了硬件层面的不断进步，软硬件的协同优化非常关键，从某种程度上甚至可以说，软件工具的研发水平决定了硬件规模和性能所能达到的高度。

Intel在FPGA仿真和原型设计系统的开发方面，可提供Quartus Prime 软件套件，该套件采用新款专用IP。面向软件开发人员，Intel近来一直在主推oneAPI，它旨在提供统一的编程模型，用于简化不同架构的开发工作。

应对未来挑战，英特尔网络和定制逻辑事业部副总裁兼FPGA和电源产品部门总经理David Moore指出，以数据为中心的时代重要的不仅仅是数据量，数据的类型同样需要关注。以类型划分，数据可分为结构化数据、非结构化数据和最佳处理近源数据。这些数据采用全新的数据并行化方式，具备新的数字格式和精度特性，并对实时和QoS提出了更高的要求。

从边缘到云，数据洪流将将产生深远的影响。这也意味着需要更多硬件和软件的深度定制以及更高灵活性。David Moore表示，Intel FPGA的优势在于拥有先进的多功能加速器支持，自身灵活性可助力客户打造高度差异化产品。基于FPGA，Intel构建了一整套体系，包括IA+FPGA解决方案、合作伙伴和生态系统、软件与IP，以及芯片和主板，覆盖从边缘计算到云端再到网络等领域。

在软件和IP方面，英特尔提供了包括基于 LLVM的SYCL开源编译器、Intel C++ Compiler编译器、OpenVINO工具包等；具体到垂直细分应用层面，Intel FPGA已渗透到嵌入式、边缘计算、物联网、网络连接，以及云和企业等领域。Patrick Dorsey以Intel PAC D5005在AI领域对深度语音识别的加速、PAC Arria 10 GX FPGA对视频分析加速的两大方案为例，指出了Intel不同于其他加速卡产品的最大区别：Intel拥有从端到云的完整加速卡产品线，同时提供较完整的硬件+平台+行业标准的解决方案，能够帮助用户快速将产品推向市场。

此外，Intel形成了包括FPGA、eASIC、ASIC在内的一系列自定义逻辑解决方案组合，凭借可编程性、可扩展性、低时延性、高存储容量等特点，不仅提供更多选择以及跨整个产品生命周期的灵活优化，并且有效帮助客户缩短上市时间，降低总拥有成本。

当然，在这些基础上，重中之重还在于生态系统的建设。Patrick Dorsey在回答高端FPGA开发挑战这个问题时就强调，生态系统的搭建举足轻重。英特尔在做更多FPGA平台级的开发，建立更多软件的堆栈，推动更多主板的开发工作，努力想创造一些新的市场机遇。这也要求FPGA有更多的能力去适应新应用场景，意味着需要和更多的系统集成商、增值服务渠道商合作，共同推动FPGA的发展。

显然，不论是软硬件协同发展，还是扩大生态系统，最终都指向了“易用性”这一终极目标。

易用性对于FPGA的下一个阶段至关重要。如何最大程度释放硬件性能、如何简化跨不同计算架构应用程序的开发工作，成为为数不多的FPGA玩家共同面临的难题。

至于这种易用性如何实现？是通过更好的软件工具，更高级的设计规划，还是更为先进的工艺、封装技术？也许，答案并不唯一，就像所有的人生经验都需要沉淀，所有的成功都需要积累，经历过应用检验后的产品最终会在市场上大放异彩。