选择FPGA的原因和优势

24岁创业，凭借基于赛灵思 FPGA 的深度学习方案，仅1年就融资数亿的国内 AI 芯片初创公司深鉴科技（Deephi Tech）公司， 其创始人兼 CEO 姚颂深谙 FPGA 对于创新创业者的意义， 他在最近接受媒体的访问的时候， 提到了 选择 FPGA 方案的必然原因，以及选择FPGA方案可以为开发者带来的优势。总结如下：

为什么选择 FPGA？

第一，做一颗处理器级别芯片，姑且不论量产周期多少时间，核心架构至少也需要 3 到 4 年。而仅芯片的生产制造流程，量产的话，都得走一年半到两年，创业公司耽误不起这个时间。

第二，芯片的一次性研发投入很高。比如我们做一个 28 纳米的芯片，一次性研发投入可能是 400 多万美金，还不算人的成本和后续量产成本。如果算上人，这个钱至少要双倍。但一个公司不可能只留了工资和做这个东西的钱，这些钱一定只能是公司总预算的一小部分，还有其他很多地方要花钱。

第三，全行业都面临一个特别大的挑战：那就是怎样去定义芯片的问题。

原来定义芯片，比如 X86 的 CPU，告诉你是 X86 指令集，什么算法都能跑，这个定义比较明确。蓝牙芯片、wifi 芯片情况都差不多，芯片功能和协议固定下来，做芯片优化就可以了。

但对于 AI 芯片来说，AI 怎么定义？一个大的 AI 里面有一部分是机器学习，机器学习里面一部分是深度学习，深度学习里面有各种 Net，有各种各样的卷积和尺寸。深度学习又分 Training 和 Inference，而且在不同场景，大家跑的不仅仅是神经网络，因为深度学习大于神经网络这个概念。所以，芯片应该是做成什么功能，能支持哪些 Net，通用程度是怎样的，也很难定义清楚。

选择 FPGA 方案的好处

第一， FPGA 芯片已经在这里了（赛灵思已经做好了），芯片研发已经结束，不必走一年半到两年的量产周期，把研发的新品结构烧进 FPGA 后就可以直接上产品，上市时间（time to market）特别快，可能仅需三个月。

第二，你是按片购买 FPGA，需要多少片，就买多少片。不用一开始就投入数百万美金，所以，也没有一次性投入太高的问题。

第三，芯片没法定义这个问题解决了。FPGA 是可重构的。将每一代的处理器架构重新烧结上去，只要向上兼容就好了。上一代架构写的程序，还能在新一代架构上跑起来，向上兼容就行了。