這個(gè)十億美元的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)被Altera、Xilinx和其他FPGA供應(yīng)商瓜分,。在Intel于2015年6月收購(gòu)了Altera之后,，這個(gè)市場(chǎng)變得更加復(fù)雜。

　　在收購(gòu)之前的2014年,，Altera的19億美元收入中,，有16%來自于與數(shù)據(jù)中心相關(guān)的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)業(yè)務(wù),，其總值達(dá)到3.04億美元,。那些在這個(gè)領(lǐng)域深耕十幾二十年的通信和無線設(shè)備系統(tǒng)制造商想要有更高的能源效率，更低的成本和更高的擴(kuò)展性,，這些都是FPGA所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域,。另外有一點(diǎn)需要提一下，那就是在執(zhí)行這些功能的時(shí)候,，使用FPGA并不需要像使用CPU那樣需要操作系統(tǒng)和相應(yīng)的軟件,。這部分的營(yíng)收占了Altera營(yíng)收的44%，總額為8.35億美元,。

　　Altera另外的22%收入,，即4.18億美元，來自工業(yè)控制,、軍事設(shè)備和汽車制造等領(lǐng)域,。他們面對(duì)相同的困境，因此選擇FPGA來處理他們的一些工作負(fù)載,。

　　其實(shí)早在2014年,，英特爾看中了價(jià)值1150億美元的各種類型的芯片潛在市場(chǎng),。當(dāng)中可編輯邏輯設(shè)備（以FPGA為主）約占4%，ASIC占18%,，其余為ASSP的大雜燴,。

　　在可編輯邏輯設(shè)備的領(lǐng)域中，英特爾預(yù)估Altera占有48億美元市場(chǎng)中的39%,，Xilinx占有49%,，剩下供應(yīng)商則占據(jù)剩下的12%。

　　當(dāng)時(shí)英特爾沒有收購(gòu)Altera的原因是因?yàn)镕PGA業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)速度幾乎與其數(shù)據(jù)中心集團(tuán)（為服務(wù)器,，存儲(chǔ)和交換機(jī)制造商提供芯片,，芯片組和主板）的速度一樣快。

　　再者,，英特爾沒有這樣做也是因?yàn)槟柖芍饾u緩慢下來的腳步,，給FPGA帶來了日益增長(zhǎng)的競(jìng)爭(zhēng)威脅。

　　實(shí)際上,，如果應(yīng)用的話,，在數(shù)據(jù)中心里不止安裝一個(gè)FPGA、GPU或DSP加速器,，但不需要安裝多個(gè)Xeon CPU,。由于英特爾不能繼續(xù)為Xeons提供更多的核心和加速器，所以他們得出了將FPGA當(dāng)做加速器的結(jié)論,。

　　除非FPGA能在數(shù)據(jù)中心創(chuàng)造5億美元的收益,，或者幾年后創(chuàng)造10億美元或更多的收入。不然英特爾寧愿犧牲兩至三倍的Xeon收入,，也不會(huì)把Xeon的收入拱手相讓,。

　　深度學(xué)習(xí)加持，F(xiàn)PGA前景可人

　　根據(jù)英特爾的預(yù)測(cè),，他們計(jì)劃從現(xiàn)在到2023年以接近直線增長(zhǎng)率來提升FPGA的業(yè)務(wù),。對(duì)此我們總是抱有懷疑的態(tài)度。但FPGA業(yè)務(wù)隨著時(shí)間的推移或多或少地在增長(zhǎng)（比15年前增長(zhǎng)約2.5倍）,。

　　英特爾還預(yù)計(jì),，F(xiàn)PGA的營(yíng)收在2014年到2023年之間將會(huì)再翻一倍。按照英特爾預(yù)測(cè),，從2014年到2023年間其復(fù)合年增長(zhǎng)率為7％,，其收入應(yīng)該略低于預(yù)測(cè)的89億美元。有趣的是,，由于英特爾的預(yù)測(cè)并沒有把來自數(shù)據(jù)計(jì)算中心（服務(wù)器,，交換和網(wǎng)絡(luò)）的FPGA收入份額納入計(jì)劃中，這將會(huì)發(fā)生很大變化,。讓我們分析一下：

　　如果Altera和Xilinx的市場(chǎng)份額沒有發(fā)生改變,，且假設(shè)Altera的收入在網(wǎng)絡(luò),，計(jì)算和存儲(chǔ)的部分保持不變，那么Altera這一部分的業(yè)務(wù)收入到2023年將會(huì)達(dá)到5.6億美元左右,。我們認(rèn)為Intel這樣的數(shù)據(jù)低估了數(shù)據(jù)中心在提供更有效和靈活計(jì)算所面對(duì)的壓力,。不給過我們認(rèn)為FPGA的前景遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于這個(gè)預(yù)測(cè)。也就是說,，許多FPGA技術(shù)的支持者一直期待FPGA在數(shù)據(jù)中心中獲得計(jì)算合法化的那天很快到來,。

　　諷刺的是,，英特爾本身作為FPGA的編程專家,，硬件描述語言的使用者，以及知名的ASIC制造商,，竟成為推動(dòng)FPGA成為加速器優(yōu)先選擇的主要參與者,。這樣的加速器既能作為獨(dú)立的離散計(jì)算元件，又可以作為混合 CPU-FPGA器件,。

　　這也是為什么從2016年以來,，我們看到所有關(guān)于Altera的新聞都是昭示FPGA將會(huì)有大規(guī)模的增長(zhǎng)。所以至少在短期,，他們除了為其他的FPGA制造商作嫁衣裳,，幾乎別無他法。

　　這次收購(gòu)不僅是FPGA發(fā)展的里程碑,，也是英特爾對(duì)FPGA巨大的潛力的承認(rèn),。FPGA作為未來強(qiáng)大的計(jì)算加速器，不但影響主要企業(yè)的決策和市場(chǎng)趨勢(shì),，而且加速企業(yè)中的工作負(fù)載,，促進(jìn)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的內(nèi)部搜索，以及提高高性能計(jì)算模擬的地位,。

　　在跨越2016年之際,，F(xiàn)PGA在應(yīng)用程序中等級(jí)中新增了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，這給FPGA產(chǎn)業(yè)敲下了又一重錘,。

　　為什么大家都青睞FPGA

　　首先,，編程FPGA的軟件棧已經(jīng)演進(jìn)了，尤其是在Altera的幫助下,，F(xiàn)PGA增加了對(duì)OpenCL開發(fā)環(huán)境的支持,。但不是每個(gè)人都是OpenCL的狂熱粉絲。

　　先有Nvidia為其Tesla GPU加速器創(chuàng)建了自己的CUDA并行編程環(huán)境,。再有SRC計(jì)算機(jī)公司不但早在2002年就為國(guó)防和智能領(lǐng)域提供混合CPU-FPGA系統(tǒng),，到了2016年年中，進(jìn)一步將自己研發(fā)的Carte編程環(huán)境進(jìn)入了商業(yè)市場(chǎng),，這個(gè)編程環(huán)境可以使C和Fortran程序自動(dòng)轉(zhuǎn)換為FPGA的硬件描述語言（HDL）,。

　　另一個(gè)推動(dòng)FPGA被采用的因素是隨著芯片制造技術(shù)難以持續(xù)縮進(jìn),，多核CPU性能的提高越來越艱難。 雖然CPU的性能獲得了大跳躍,，但主要用于擴(kuò)展CPU的性能吞吐量,，而不是單個(gè)CPU內(nèi)核的個(gè)體性能。（我們知道架構(gòu)增強(qiáng)是有難度的）,。但是FPGA和GPU加速器的每瓦性能都有了令人信服的改進(jìn),。

　　根據(jù)微軟的運(yùn)行測(cè)試，在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法的時(shí)候,，CPU-FPGA和CPU-GPU混合計(jì)算在內(nèi)的每瓦性能也不相伯仲,。GPU在運(yùn)行中更熱和有類似的每瓦性能表現(xiàn)，但是同時(shí)他們也帶來了更強(qiáng)的工作能力,。

　　提高了每瓦性能解析了為什么世界上最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)在20世紀(jì)90年代后期轉(zhuǎn)移到并行集群,，并且解析了為什么現(xiàn)在他們轉(zhuǎn)向了混合機(jī)器，而不是英特爾的下一個(gè)以 CPU-GPU為混合主力的Xeon Phi的處理器“Knights Landing （簡(jiǎn)稱KNL）,。

　　在Altera FPGA協(xié)處理器和Xeon Phi處理器Knights Landing的幫助下,，英特爾不但可以保持自己的在高端的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。并且在與Nvidia ,、IBM和 Mellanox組成的Open power聯(lián)盟競(jìng)爭(zhēng)中繼續(xù)領(lǐng)先,。

　　英特爾堅(jiān)信超大規(guī)模計(jì)算，云端和HPC市場(chǎng)的工作負(fù)載會(huì)快速成長(zhǎng),。為促進(jìn)其計(jì)算業(yè)務(wù)繼續(xù)蓬勃發(fā)展,。這情況下只能成為FPGA的賣家，否則別人就會(huì)搶去這唯一的出路,。

　　但英特爾并不是這樣跟大家說,。他們說：”我們不認(rèn)為這是一種防守戰(zhàn)或者其他，“英特爾的CEO Brian Krzanich在Altera收購(gòu)消息后的新聞發(fā)布會(huì)上說,。

　　”我們認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)中心都是龐大的,。這些也是我們的客戶想要構(gòu)建的產(chǎn)品。我們30％的云端工作負(fù)載將在這些產(chǎn)品上,，這是基于我們對(duì)如何看待趨勢(shì)變化以及市場(chǎng)發(fā)展的預(yù)測(cè),。

　　這是用來證明這些工作負(fù)載能以一種或另一種方式轉(zhuǎn)移到硅中。我們認(rèn)為最好的做法是使用有業(yè)界最佳性能和成本優(yōu)勢(shì)的Xeon處理器和FPGA組合,。這將給工業(yè)領(lǐng)域帶來更好的產(chǎn)品和性能,。而在IoT中，這將擴(kuò)展到潛在市場(chǎng)對(duì)抗ASIC和ASSP,；而在數(shù)據(jù)中心中,，則會(huì)將workload轉(zhuǎn)移到硅，推動(dòng)云的快速增長(zhǎng),。

　　Krzanich解釋道：“你可以把FPGA想象成一堆gate,，且能夠隨時(shí)編程,。根據(jù)他們的想法，其算法會(huì)隨著時(shí)間的推移和學(xué)習(xí)變得更聰明,。FPGA可以用作多個(gè)領(lǐng)域的加速器,，可以在進(jìn)行加密的同時(shí)進(jìn)行面部搜索，而且能在基本上在微秒內(nèi)重新編程FPGA,。這比大規(guī)模的單個(gè)定制部件的成本低得多且具備更高的靈活性,。”

　　英特爾看到了更大的機(jī)會(huì)

　　英特爾看到了比這更大的機(jī)會(huì),。

　　Intel首席執(zhí)行官Brian Krzanich在收購(gòu)?fù)瓿珊笮?，?020年，將有高達(dá)三分之一的云端服務(wù)提供商使用混合的CPU-FPGA服務(wù)器節(jié)點(diǎn),，這是一個(gè)令人震驚的消息,。這也給從2014年底就開始瞄準(zhǔn)的數(shù)據(jù)中心的Altera帶來大約10億美元的FPGA的機(jī)會(huì),。這數(shù)目大概是Nvidia目前流行的Tesla計(jì)算引擎營(yíng)收的三倍,。

　　在2014年初，英特爾展示了一個(gè)相同封裝的Xeon-FPGA芯片原型,，并且打算在2017年推出這個(gè)芯片,。這是基于當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)中心集團(tuán)GM  Diane Bryant提出的一個(gè)帶有FPGA電路的Xeon設(shè)想不久之后推出的。

　　在宣布Altera交易的電話會(huì)議上,，Krzanich沒有說明推出這款Xeon-FPGA設(shè)備的時(shí)間,，但是他表示英特爾將創(chuàng)建一個(gè)面向物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的單die混合Atom-FPGA設(shè)備。英特爾正在考究在混合過渡階段,，是否需要為Atom和Altera FPGA做單一封裝混合,。

　　在2016年的初太平洋頂峰證券的電話會(huì)議中，英特爾的云端基礎(chǔ)設(shè)施集團(tuán)總經(jīng)理Jason Waxman與研究分析師討論關(guān)于英特爾數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)時(shí)表示,，F(xiàn)PGA已經(jīng)成為了熱門話題,。

　　首先，雖然他沒有指名道姓哪家廠商或者任何設(shè)備的規(guī)格,，但是Waxman確定英特爾已經(jīng)為某些客戶提供了Xeon加FPGA的混合計(jì)算引擎樣品,。

　　在會(huì)議期間，Waxman更是暢談了驅(qū)動(dòng)英特爾收購(gòu)Altera和插足可編程計(jì)算設(shè)備的原因,。 英特爾顯然希望讓FPGA成為主流,，即使這可能會(huì)在數(shù)據(jù)中心中蠶食Xeon的某些業(yè)務(wù)。 （我們認(rèn)為,，因?yàn)橛⑻貭栒J(rèn)為這種自相殘殺是不可避免的,，控制它的最好方法是使FPGA成為Xeon陣容的一部分。）

　　Waxman說：“我認(rèn)為這項(xiàng)收購(gòu)可能涉及許多事情,，而且其中一些已經(jīng)超越數(shù)據(jù)中心集團(tuán)的范圍,?！?/p>

　　首先，一個(gè)潛在的核心業(yè)務(wù)往往是由制造領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)驅(qū)動(dòng),。在這方面我們能很好的掌控,，而且這樣做還有良好的協(xié)同作用。

　　再者,，還有物聯(lián)網(wǎng)“集團(tuán)”對(duì)此也有很強(qiáng)的興趣,。

　　據(jù)我們所知，某些大規(guī)模工作負(fù)載的擴(kuò)展（如機(jī)器學(xué)習(xí),，某些網(wǎng)絡(luò)功能）吸引了越來越多的人關(guān)注,。我們才意識(shí)到我們或者可以在性能方面取得一些突破，這將是一個(gè)把FPGA從數(shù)據(jù)中心應(yīng)用程序中移植到更多適合的,、廣泛發(fā)展領(lǐng)域的良好機(jī)會(huì),。

　　但是在數(shù)據(jù)中心集團(tuán)里的協(xié)作，F(xiàn)PGA不過是給CPU做個(gè)伴,，幫助解決云端服務(wù)提供商和其他類型的大規(guī)模應(yīng)用程序的問題,。

　　英特爾認(rèn)為對(duì)FPGA加速有優(yōu)先和大量需求的關(guān)鍵應(yīng)用包括機(jī)器學(xué)習(xí)，搜索引擎索引,，加密和數(shù)據(jù)壓縮,。正如Waxman指出，這些往往是很有針對(duì)性的,，且沒有統(tǒng)一的使用案例,。這就是Krzanich斬釘截鐵說三分之一的云端服務(wù)提供商將在五年內(nèi)使用FPGA加速的依據(jù)。

　　跨越FPGA的障礙

　　雖然每個(gè)人都抱怨編程FPGA有多難,，但英特爾并不為此退縮,。雖然沒有透露太多相關(guān)計(jì)劃的情況下，Waxman提出了一些方法讓FPGA更容易被運(yùn)用和理解,。

　　Waxman說：“我們所擁有的是獨(dú)一無二的,，這是其他人不能給的。那就是我們能夠了解這些工作負(fù)載和能夠推動(dòng)加速的能力,。

　　”我們看到一條促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí),，加速存儲(chǔ)加密，加速網(wǎng)絡(luò)功能的捷徑“,，Waxman強(qiáng)調(diào),。這是基于我們對(duì)這些工作負(fù)載的深入了解，所以才讓我們看到了這樣的機(jī)會(huì),。

　　但現(xiàn)在FPGA還需要面對(duì)一些困難,，因?yàn)楝F(xiàn)在人們是寫RTL的。我們是一家寫RTL的公司，所以我們可以解決這個(gè)問題,。首先我們使它運(yùn)作,，然后我們可以降低進(jìn)入的門檻。第三步是真正的規(guī)模經(jīng)濟(jì)學(xué),，而這全部是靠集成和制造的實(shí)力,。

　　為了解決這些障礙，我們提供了一系列的方法,。

　　X86+FPGA?

　　對(duì)于那些英特爾打算用FPGA來代替Xeons的猜測(cè),，Waxman表示這是一派胡言。

　　Waxman表示,，對(duì)于那些對(duì)高速率和重復(fù)性有強(qiáng)烈需求的算法,，具有先天優(yōu)勢(shì)的FPGA就是其最好的選擇。而那些對(duì)延遲有極高需求的數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換,，F(xiàn)PGA也是候選人,。

　　考慮到Altera已經(jīng)在一個(gè)SoC上集成了ARM處理器和FPGA，這很自然地會(huì)想到英特爾會(huì)試圖用X86內(nèi)核全面替換ARM內(nèi)核來做類似的設(shè)備,。但它看起來不像這會(huì)發(fā)生,。

　　首先，在2016年第二季度英特爾財(cái)務(wù)聲明會(huì)上,，Krzanich承諾,，英特爾將加強(qiáng)對(duì)目前使用Altera的ARM-FPGA芯片客戶的支持。

　　Waxman進(jìn)一步澄清：”我們的觀點(diǎn)是會(huì)以某種形式把FPGA集成到Xeon里,。我們已經(jīng)公開宣布將會(huì)打造第一代使用這種單一封裝的設(shè)備，但是我們將根據(jù)進(jìn)展情況調(diào)整方向,，甚至可能會(huì)在同一個(gè)die上實(shí)現(xiàn),。我們將根據(jù)客戶的反饋了解什么是正確的組合。

　　順便說一下,，我仍然期待看到?jīng)]有集成的系統(tǒng),，保持他們會(huì)做系統(tǒng)級(jí)的協(xié)同。我們不會(huì)將Xeon與FPGA以多種方式組合集成,，反之我們會(huì)在市場(chǎng)上找到正確的目標(biāo)和平衡,。“

　　編程問題首當(dāng)其沖

　　雖然Altera的工具集利用OpenCL編程模型獲得應(yīng)用程序代碼,，并將其轉(zhuǎn)換為RTL（FPGA的原生語言）,，但是有趣的是，英特爾并不認(rèn)為FPGA在數(shù)據(jù)中心的未來成功是基于OpenCL與RTL工具集成的改進(jìn)或更廣泛地采用OpenCL,。

　　Waxman也強(qiáng)調(diào)地說：”這并不是以O(shè)penCL為基礎(chǔ)的,。“雖然我們確實(shí)把OpenCL看作是進(jìn)一步擴(kuò)大FPGA應(yīng)用范圍的一個(gè)途徑，但目前FPGA的初始云端部署可能由更具能力的公司完成,，但他們并沒有要求我們提供OpenCL,。Waxman補(bǔ)充說。

　　Waxman在不能”自由“地談?wù)摰那闆r下,，暗示英特爾有計(jì)劃使FPGA更容易編程,。他表示Intel將會(huì)為程序員提供RTL庫，方便他們調(diào)用在FPGA上部署的例程,，并推動(dòng)在其上執(zhí)行應(yīng)用程序的gate的形成,，來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序例程的gate，而不是讓他們自己創(chuàng)建例程,。這有一定的意義,，與Convey（現(xiàn)在是美光科技的一個(gè)部門）幾年前用FPGA加速系統(tǒng)處理的方案一樣。

　　Waxman說：”我認(rèn)為有一個(gè)連續(xù)的加速,。在一開始,，你可能不知道你正在試圖加速什么，只是做了一些嘗試,，因此在這個(gè)階段加速,，你想要的是一個(gè)更通用的目的。當(dāng)你開始真正地想要加速的時(shí)候,，你會(huì)想要更高效的,，更低的功耗和更少的空間，這時(shí)你就會(huì)把焦點(diǎn)移到FPGA上,?！?/p>

　　Waxman還引用了Microsoft在其”Catapult“系統(tǒng)上使用FPGA加速的方案來說明。

　　該系統(tǒng)采用其Open Cloud Server并添加FPGA夾層卡作為加速器,。我們?cè)?月份研究了這個(gè)項(xiàng)目,，將這些加速器應(yīng)用在Google上執(zhí)行相同的圖像識(shí)別訓(xùn)練算法，得出的結(jié)果顯示,，25瓦的FPGA器件相對(duì)于使用Nvidia Tesla K20 GPU加速器（235瓦特）的服務(wù)器,，提高了更好的性能/瓦特。

　　正如我們所說,，我們對(duì)于微軟和Google發(fā)布的性能數(shù)據(jù)毫無疑問,。但是對(duì)分立的GPU或FPGA執(zhí)行應(yīng)用性能和對(duì)自身的熱配置文件進(jìn)行測(cè)量都是不公平的。你必須在服務(wù)器節(jié)點(diǎn)級(jí)別上看到這一點(diǎn),。

　　如果意識(shí)到這點(diǎn),，得到FPGA輔助的Microsoft服務(wù)器在系統(tǒng)級(jí)只稍稍領(lǐng)先于用Tesla K20s的Google服務(wù)器。（這些只是我們基于每秒每瓦特圖像處理性能的估計(jì)）,。在這個(gè)對(duì)比中,，Microsoft應(yīng)該不考慮成本,。而且坦白說，不同于什么都配備的Tesla GPU,，微軟開放云端服務(wù)器并沒有使用Juice或Cooling,。真正的評(píng)測(cè)怎么都會(huì)使用GPU夾層卡，同時(shí)還需要考慮熱量,，性能和價(jià)格等因素,。

　　但是Waxman討論的重點(diǎn)仍然是那個(gè)?！痹谀硞€(gè)時(shí)候,，你真的很想要那個(gè)能給你驚喜，并且能做到更低功耗的方案,。而這就是我們的FPGA方案所擅長(zhǎng)的方面,。“

　　云端業(yè)務(wù)

　　最后要考慮的是英特爾的云端業(yè)務(wù),。這些客戶現(xiàn)在占據(jù)了他們數(shù)據(jù)中心集團(tuán)收入的25％,。

　　整體來看，他們的購(gòu)買量每年增長(zhǎng)約25％,。預(yù)計(jì)從2016年開始,，未來幾年整體數(shù)據(jù)中心集團(tuán)業(yè)務(wù)都將增長(zhǎng)15％。讓我們做一些計(jì)算,。

　　如果英特爾的計(jì)劃如期實(shí)施,，他的數(shù)據(jù)中心集團(tuán)2016年收益將會(huì)達(dá)到166億美元。云端服務(wù)提供商（其中包括在The Next Platform上使用我們的語言的云端構(gòu)建者和超大規(guī)模計(jì)算者）占大約41億美元,，其余歸屬于英特爾數(shù)據(jù)中心,，銷售數(shù)據(jù)大約為125億美元。因此,，英特爾數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)在12％左右（除云端外）,，是云端速率的一半。英特爾需要以任何方式來滿足云端的增長(zhǎng)和明顯的FPGA需求,，即使它只占用Xeon容量的一點(diǎn)點(diǎn)。對(duì)于英特爾來說是這個(gè)的選擇比讓GPU加速持續(xù)增長(zhǎng)的方案要好,。

　　編程方面可能是阻礙FPGA被廣泛采用的一個(gè)主因（不像其他加速器,，具有豐富的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)，如Nvidia GPU的CUDA）,。這就驅(qū)動(dòng)程序員去基于C語言去做擴(kuò)展設(shè)計(jì),，或使用OpenCL，而不是用過去困擾FPGA開發(fā)的低級(jí)模型,。但即使在應(yīng)用的過程中有這么多里程碑,，F(xiàn)PGA仍然不被主流青睞。我們將會(huì)探索解決編程問題的方法和機(jī)會(huì)。

　　雖然我們已經(jīng)與這個(gè)相對(duì)較小的生態(tài)系統(tǒng)中的許多供應(yīng)商（包括Altera和Xilinx,，兩個(gè)主要供應(yīng)商）進(jìn)行了交流,，但按照FPGA長(zhǎng)期研究員Russell Tessier所說，F(xiàn)PGA在更廣闊的市場(chǎng)上大展拳腳的日子還在前面,，新的發(fā)展意味著更廣泛的采用,。

　　他在馬薩諸塞大學(xué)（他還在Altera工作，并且Mentor Graphics收購(gòu)的虛擬機(jī)工程的創(chuàng)始人）研究了FPGA二十多年,，他認(rèn)為FPGA從科學(xué)項(xiàng)目到企業(yè)應(yīng)用的形勢(shì)正式緩變化,。他認(rèn)為其中的關(guān)鍵是來自于設(shè)計(jì)工具的改進(jìn)，設(shè)計(jì)人員不斷提高他們?cè)O(shè)計(jì)高水平,。除此與外,，工具vendor可以更好地引導(dǎo)芯片發(fā)展。他補(bǔ)充說,，設(shè)備內(nèi)的大量邏輯量意味著用戶能夠?qū)崿F(xiàn)更多的功能,，這使得FPGA對(duì)更多領(lǐng)域更廣泛的吸引力。

　　Tessier說：”在過去幾年里,，F(xiàn)PGA的一個(gè)明顯趨勢(shì)就是這些設(shè)備更容易“程序化”,。

　　Xilinx目前鼓勵(lì)使用其Vivado產(chǎn)品的時(shí)候，用C語言進(jìn)行設(shè)計(jì),。Altera還有一個(gè)已經(jīng)開發(fā)的OpenCL環(huán)境,。關(guān)鍵是兩家公司都在試圖創(chuàng)建一個(gè)環(huán)境，讓用戶可以使用更熟悉的編程（如C和OpenCL）,，而不必是使用RTL設(shè)計(jì)專家所擅長(zhǎng)的Verilog或VHDL,。雖然在過去幾年里取得不錯(cuò)的成績(jī)，但這仍然處于推進(jìn)的階段,，不過這將有助于把更多的事情地移入主流,。

　　其中一個(gè)對(duì)FPGA真正有利的因素就是如果將其和芯片搭配使用，建立一個(gè)快速的內(nèi)部互聯(lián),，它能解決memory和數(shù)據(jù)移動(dòng)中的限制,。這種優(yōu)勢(shì)就是吸引Intel收購(gòu)Altera的主要誘因。另外,，如果像英特爾和IBM這樣的大公司能夠積極推動(dòng)FPGA的軟件生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè),，其應(yīng)用市場(chǎng)將會(huì)迅速擴(kuò)張。FPGA的主流化（至少現(xiàn)在沒有GPU那么重要,，）可能會(huì)更快地出現(xiàn),。

　　Tessier解釋：“標(biāo)準(zhǔn)核心處理器集成的增加肯定是關(guān)鍵所在。過去的障礙是語言和工具,，隨著這些障礙越來越少,，為芯片供應(yīng)商新的合作機(jī)會(huì)打開了一扇門,。由于這些和其他”主流化“趨勢(shì)出現(xiàn)，不斷做出的改變的FPGA的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)增長(zhǎng),。例如,，金融服務(wù)商店是第一個(gè)使用FPGA進(jìn)行財(cái)務(wù)趨勢(shì)和股票選擇分析的用戶，但使用案例正在擴(kuò)大?，F(xiàn)在有更強(qiáng)的設(shè)備可以解決更大的問題,。

　　更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域

　　除此之外，F(xiàn)PGA通過的其他新領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)新用途,，包括DNA測(cè)序,，安全性，加密和一些關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),。

　　當(dāng)然,，我們希望FPGA變得強(qiáng)大，并”進(jìn)入“世界上最大的云端和超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心,，Xilnix數(shù)據(jù)中心部門副總裁Hamant Dhulla對(duì)此表示強(qiáng)烈贊同,。他在2016年初，他告訴The Next Platform,， ”異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)不再是一種趨勢(shì),，而是現(xiàn)實(shí)“，也就是在那個(gè)時(shí)候,，微軟推出了使用FPGA的Catapult案例（現(xiàn)在就很多或以后會(huì)很多）,，英特爾收購(gòu)了Altera以及看到了更多FPGA將廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心的聲明。

　　從機(jī)器學(xué)習(xí),，高性能計(jì)算,，數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，F(xiàn)PGA在更多樣化的應(yīng)用領(lǐng)域中嶄露頭角,。這些都與FPGA上嵌入了越來越多可用的on-chip存儲(chǔ)器有關(guān),，這些都是FPGA制造商和潛在終端用戶所期待的。

　　Dhulla表示,，市場(chǎng)潛力足夠大,，讓Xilinx能夠調(diào)整其業(yè)務(wù)的方式。 過去幾年,，存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)主導(dǎo)了FPGA用戶群,。但未來五年內(nèi)，計(jì)算端的需求將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò),，并都將沿著穩(wěn)定的增長(zhǎng)線繼續(xù)發(fā)展。

　　在FPGA其他的熱門領(lǐng)域（包括機(jī)器學(xué)習(xí)）,，它們的更像是一個(gè)帶有GPU 的”協(xié)作“加速器,。毫無疑問,，對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的訓(xùn)練部分，GPU是主要的,。因此為這里需要很多計(jì)算能力,，就像HPC一樣，其中power envelope tradeoff值得的,。但是這些客戶購(gòu)買了數(shù)十或數(shù)百個(gè)GPU,，而不是數(shù)十萬個(gè)，龐大的加速器數(shù)目正使用在機(jī)器學(xué)習(xí)pipeline的推理部分,，這就是市場(chǎng)所在,。

　　正如我們指出的，Nvidia正在使用兩個(gè)獨(dú)立的GPU（用M4來訓(xùn)練,，更低功耗的M4插入來削減服務(wù)器）來抵消這一點(diǎn),，但Dhulla認(rèn)為FPGA仍然能夠通過采用PCIe方法降低功耗，也可以嵌入超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心,。

　　他們的SDAccel編程環(huán)境通過提供對(duì)C,，C ++和OpenCL的高級(jí)接口，使其更實(shí)用,，但是推動(dòng)超大規(guī)模和HPC采用的真正途徑是通過最終用戶示例,。

　　當(dāng)涉及到這些早期的用戶，就像為下一代的FPGA的應(yīng)用搭建了舞臺(tái),，Dhulla指向像Edico Genome這樣的公司,。Xilinx目前還與其他領(lǐng)域的客戶合作，包括石油和天然氣和金融方面的歷史計(jì)算方面,。早期客戶將Xilinx 的FPGA應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí),，圖像識(shí)別和分析以及安全性方面，這可以看作他們計(jì)算加速業(yè)務(wù)發(fā)展的第一步,。

　　盡管雙精度性能和總體價(jià)格不佳,，F(xiàn)PGA的真正的大規(guī)模應(yīng)用機(jī)會(huì)在于云端。因?yàn)镕PGA可以提供GPU所不能提供的優(yōu)勢(shì),。如果FPGA供應(yīng)商能夠說服其最終用戶,，他們的加速器可以提供相當(dāng)大的性能提升（在某些情況下他們會(huì)這樣做）給關(guān)鍵的工作負(fù)載。提供一個(gè)通過帶有其他加速器（例如CUDA）的complexity-wise的編程環(huán)境推進(jìn)OpenCL開發(fā),，通過在云端中提供FPGA來解決價(jià)格問題,。這可能是一個(gè)新的希望。

　　當(dāng)然,，這種希望來源于將FPGA部署到有超密集服務(wù)器云端架構(gòu)內(nèi),，而不是在單機(jī)的銷售上。這種模式已經(jīng)在FPGA的金融服務(wù)中發(fā)生,。

　　正如他們GPU加速器”伙伴“圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行拉動(dòng),，以便迅速得到更多的用戶,， FPGA設(shè)備在探索一個(gè)通過解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的問題的方式找尋入侵市場(chǎng)的真正的機(jī)會(huì)。

　　新的應(yīng)用程序主機(jī)意味著新的市場(chǎng),，隨著云端應(yīng)用的推廣消除了一些管理開銷,，它可能意味著更廣泛的采用。FPGA供應(yīng)商努力推動(dòng)它在一些關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí),，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和搜索方面的應(yīng)用,。FPGA在諸如自然語言處理，醫(yī)學(xué)成像,，深度數(shù)據(jù)檢測(cè)等領(lǐng)域中的超大規(guī)模上下文中變得越來越普遍,。

　　在過去一年里，F(xiàn)PGA的多種應(yīng)用得到曝光,，特別是在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，以及圖像識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域。例如,，微軟使用FPGA在1,632個(gè)節(jié)點(diǎn)上提供2倍的搜索服務(wù),，并采用創(chuàng)新的高吞吐量網(wǎng)絡(luò)來支持Altera FPGA驅(qū)動(dòng)的工作。中國(guó)的搜索引擎巨頭百度（也是許多深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)GPU用戶）正在用FPGA執(zhí)行存儲(chǔ)控制,，其每天的數(shù)據(jù)吞吐量在100TB到1PB之間,。

　　使用FPGA的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和其他領(lǐng)域的應(yīng)用正在吸引人們對(duì)FPGA的單精度浮點(diǎn)性能的更多關(guān)注。

　　雖然一些案例使用（包括百度示例）,，將GPU作為計(jì)算加速器和FPGA用在存儲(chǔ)端,，但Altera，Xilnix,，Nallatech和IBM的研究人員在OpenPower聯(lián)盟展示了FPGA在云端深度學(xué)習(xí)的光明前景,。

　　可以說現(xiàn)在屬于FPGA的一個(gè)黃金時(shí)代。

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