FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）自誕生以來就一直在沖擊著專用集成電路（ASIC,，ApplicaTIon Specific Integrated Circuit）芯片界的神經(jīng)。在20世紀80年代中期,，RossFreeman和他的同事從Zilog手中購買了這項技術，并著手創(chuàng)辦了針對ASIC仿真和教育市場的Xilinx,。（Zilog出自?？松梨谑凸荆驗樵?0世紀70年代,，人們已經(jīng)開始擔心石油會在30年后枯竭,，這一點在今天仍然適用）。同時,，Altera也以類似的技術為核心成立,。

　　FPGA是由電路編程的芯片，支持“仿真”該電路,。這種仿真的運行速度比使用ASIC實現(xiàn)的實際電路運行速度慢--它的時鐘頻率更慢,，使用更多的功率，但它可以每隔幾百毫秒重新編程一次,。 制作ASIC的人們一開始先使用FPGA來仿真ASIC,，然后再將它們進行掩碼處理并批量制造。英特爾,、AMD和許多其他公司在制造芯片之前都會使用FPGA來仿真芯片,。

　　觸動電信業(yè)的神經(jīng)

　　電信行業(yè)一直是FPGA的主要用戶,。電信標準不斷變化，建造電信設備非常困難,，因此首先提供電信解決方案的公司往往會占領最大的市場份額,。由于ASIC需要很長時間才能完成，F(xiàn)PGA提供了一個捷徑,。電信設備的最初版本一般采用FPGA,，但FPGA高昂的價格引發(fā)了沖突。

　　盡管FPGA的價格對ASIC仿真市場無關緊要,，但對電信行業(yè)而言,，芯片的價格卻很重要。許多年前,，AT＆T和朗訊制造了自己的FPGA,，稱為ORCA（優(yōu)化的可重配置單元陣列），但就硅片的速度或尺寸而言,，它們與Xilinx或Altera相比不具有競爭力,。 如今，華為已成為FPGA的最大客戶,。華為兩年前即提供了世界上最早的5G電信設備解決方案,，相較于其他供應商處于明顯優(yōu)勢，但中美之間最近的緊張關系很可能會導致產(chǎn)于美國的FPGA影響華為提供5G電信設備,。

　　FPGA價格觸及神經(jīng)

　　早期,，F(xiàn)PGA被用于SDR（軟件定義的無線電）--在同一時間建立多個不同標準的無線電通信，本質上是一部講多種語言的單一電話,。這一次,，F(xiàn)PGA挑動了一個巨大的神經(jīng)。 SDR技術的實施方式存在分歧,。商業(yè)供應商開發(fā)了經(jīng)濟高效的解決方案,，如今地球上的每個基站都有SDR技術。

　　另一方面,，在國防界,，SDR是由大型國防承包商建造的，他們用有利可圖的傳統(tǒng)產(chǎn)品線來建造,。其結果是基于FPGA的無線電產(chǎn)品價格非常高,，以至于美國部分國防市場對使用FPGA產(chǎn)生了持續(xù)的過敏反應。 接下來,，F(xiàn)PGA試圖在DSP（數(shù)字信號處理器）和嵌入式市場中發(fā)展,。在角落里有一些微處理器的FPGA開始出現(xiàn)。銷售這些新型FPGA的壓力太大，以至于如果客戶拒絕新的芯片系列,，它們將被列入黑名單,，有時甚至會拒絕提供服務好幾個月。鑒于FPGA產(chǎn)品具有巨大的覆蓋率和知識產(chǎn)權層而無法降低其價格,，因此,，發(fā)展FPGA市場的壓力一直是巨大的，F(xiàn)PGA公司征服新市場失敗的規(guī)模也是如此,。

　　觸動HPC和數(shù)據(jù)中心的神經(jīng)

　　在過去的幾年里,，F(xiàn)PGA一直試圖在HPC（高性能計算）和數(shù)據(jù)中心市場發(fā)展。2017年,，微軟宣布在數(shù)據(jù)中心使用Altera FPGA,，而英特爾則收購了Altera。2018年Xilinx公司宣布其“數(shù)據(jù)中心優(yōu)先”戰(zhàn)略,，Xilinx首席執(zhí)行官在眾多分析師面前宣布Xilinx不再是一家FPGA公司了,。這可能是一種輕微的戲劇化表現(xiàn)，但從歷史上看是有關聯(lián)的,。 在高性能計算機和數(shù)據(jù)中心使用FPGA時,，目前的主要障礙是布局和布線--運行專有FPGA供應商軟件將電路映射到FPGA元件所花費的時間，在大型FPGA和高速CPU服務器上,，布局和布線需要長達三天,，而且很多時候即使在使用三天后，很多軟件仍無法解決映射問題,。

　　觸動石油和天然氣的神經(jīng)

　　在石油和天然氣實施領域中,，2007年左右出現(xiàn)了一個利基市場。傳統(tǒng)計算機模擬地球上的鉆孔以發(fā)現(xiàn)石油所花費的時間比實際建造的鉆井場地和鉆井本身還要長,，F(xiàn)PGA加速器的使用極大地改變了這種顛倒時序,。石油公司數(shù)據(jù)中心中的第一個FPGA，用于計算地震圖像,，由MaxelerTechnologies制造，并交付給Chevron,。

　　幾年來,，F(xiàn)PGA在石油和天然氣領域的應用不斷擴大，直到來自ASIC行業(yè)的壓力導致CPU技術回歸標準化,。如今,，石油和天然氣中的預測和模擬仍然很重要，地震成像大多在CPU和GPU上完成,，但FPGA的機會仍然存在,。我們需要注意的是，“今天的新事物是明天的遺產(chǎn)”，當然,，如今的新事物是對AI和數(shù)據(jù)的關注,。

　　盡管如此，F(xiàn)PGA仍然是一種快速進入市場的方式,，是獲得競爭優(yōu)勢的簡單方法以及在許多關鍵任務情況下必不可少的技術--盡管與ASIC相比,，芯片價格昂貴。然而,，在與CPU或GPU上運行軟件相比,，在HPC和數(shù)據(jù)中心中，F(xiàn)PGA的運營成本大大降低,。與CPU和GPU相比,，所需的FPGA更少，所需的冷卻也更少,。FPGA使得數(shù)據(jù)中心規(guī)模更小,，這觸及了運營商擔心數(shù)據(jù)中心可能會縮小的神經(jīng)。

　　ASIC與FPGA

　　使用FPGA的另一種方法是增強ASIC,。構建ASIC的目的是保持固定功能,，同時添加FPGA，為產(chǎn)品的最新更改或適應不同市場提供一定的靈活性,。 現(xiàn)代FPGA集成了越來越多的硬功能,，變得越來越像ASIC，而ASIC有時會在其設計中添加一些FPGA結構,，用于調試,、測試、現(xiàn)場修復以及根據(jù)需要靈活地添加少量功能,。

　　盡管如此,，ASIC團隊一直在與FPGA概念抗爭。ASIC設計師問：“您想要什么功能,？”如果回答是“我還不知道”,，他們會很不耐煩。 無人駕駛汽車行業(yè)就是這樣一個新的戰(zhàn)場,。由于算法不斷變化,，并且法律法規(guī)可能會在汽車進入市場時發(fā)生變化，需要駕駛員更新,，因此解決方案需要靈活,。FPGA的時鐘頻率較低，散熱片較小,，因此物理尺寸比CPU和GPU小,。

　　更低的功耗和更小的尺寸使FPGA成為顯而易見的選擇,。盡管如此，GPU易于編程,，并且不需要三天時間來實現(xiàn)布局和路線,，因此對FPGA形成了一定挑戰(zhàn)。 此外,，至關重要的是能夠在汽車和云中運行相同的代碼（主要用于模擬和測試）,，因此FPGA必須先在云中使用，然后才能在汽車中使用,。由于這些原因,，許多開發(fā)人員更喜歡GPU。

　　FPGA的發(fā)展

　　FPGA在不斷發(fā)展?，F(xiàn)代接口正試圖使FPGA更易于編程,，更加模塊化，并與其它技術更加協(xié)作,。FPGA支持AXI（高級可擴展接口）總線,，這使它們更易于編程，但也帶來了極大的效率低下,，使得FPGA的性能降低,，最終競爭力大大降低。學術工作方面,，例如Eric Chung的關于“FPGA動態(tài)網(wǎng)絡”的論文有助于解決路由問題,，但這種先進的思想尚未被業(yè)界所接受。

　　FPGA如何實現(xiàn)連接,？對于具有大量數(shù)據(jù)流的HPC工作負載,，可以使用PCI Express并部署通信隱藏技術。但是,，像NFV（網(wǎng)絡功能虛擬化）這樣的小型工作負載如何能同時為大量用戶提供服務呢,。通常，對于NFV和虛擬機加速而言,，F(xiàn)PGA必須直接連接到CPU,，并可能使用緩存一致性作為一種通信機制，這是VMware最近研究的結果,。當然,，關鍵的功能是具備FPGA崩潰時CPU不崩潰的能力，反之亦然,。

　　超標量技術公司正在重新發(fā)現(xiàn)IBM大型機的時代需求，從而將越來越多的復雜性帶入標準化平臺,。 其它組織也有機會,。在提供FPGA平臺時，組織無需進行ASIC開發(fā)的預算，也無需了解最新的硅制造挑戰(zhàn)和解決方案,，便可以開發(fā)電路,，并在其產(chǎn)品中建立競爭優(yōu)勢，例如物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡邊緣的新興計算機會,，靠近傳感器,、顯示器、或在數(shù)據(jù)流過時直接在線計算,。

　　同時,，F(xiàn)PGA公司正在垂直向上推堆棧，并將其推入CPU插槽,，英特爾在該市場上占據(jù)主導地位,，其中包括針對NFV的特殊指令。數(shù)據(jù)中心中新CPU和FPGA進入的主要障礙不僅在于速度和成本,，還在于所有可能的I/O設備的軟件和驅動程序的可用性,。 使FPGA在數(shù)據(jù)中心中工作的關鍵是使其易于使用--例如，使用自動工具來驅動FPGA的使用而不會產(chǎn)生布局和布線困難,。微軟率先在超標量數(shù)據(jù)中心中使用FPGA來加速Bing,、NFV和AI算法。Microsoft還構建了抽象,，特定于領域的語言和靈活的硬件基礎設施,。在商業(yè)上，F(xiàn)PGA的主要問題是上市策略,。 構建新芯片然后開始考慮該軟件可能為時已晚,。如何通過調整硬件來適配軟件以及從現(xiàn)有軟件中獲取價值？這也帶來了重新思考FPGA架構的機會,。但是,，值得警告的是：硅產(chǎn)業(yè)正在吞噬現(xiàn)金。構建ASIC是一種撲克游戲,，多年來賭注不斷增加,。這是一場贏家通吃的比賽，F(xiàn)PGA之類的威脅在比賽初期就被淘汰,。 FPGA正在為硅產(chǎn)業(yè)帶來額外的突增風險,。

　　利基技術

　　軟件設計師總是會說，“如果它能在軟件中實現(xiàn),，它就會在軟件中實現(xiàn)”,，而ASIC設計師會說，“如果它能在ASIC中實現(xiàn),，它就會在ASIC中完成,?！弊钣腥さ氖牵叭绻梢杂密浖瓿?，那么你就不必和那些像FPGA一樣思考的人打交道,。”與制造ASIC所需的龐大“軍隊”以及世界范圍內(nèi)的軟件程序員的數(shù)量相比,，F(xiàn)PGA擁有一個很小的社區(qū),，其中包含許多有時表現(xiàn)古怪的程序員。FPGA公司規(guī)模較小,。

　　FPGA社區(qū)也較小,。 英特爾正在推動FPGA的靈活性。它遵循構建硬件以運行現(xiàn)有軟件的原則,，并成為這一領域最成功的公司,。 FPGA可以比CPU和GPU更快，但是行業(yè)和投資界的艱難教訓是,，在計算機存在的大部分時間里,，速度無關緊要，而實時性也無關緊要,。因此,，很少有僅為了速度而購買計算機。確實有這種情況,，但這更多是隨機事件,，而不是一個建立業(yè)務的市場。另外,，F(xiàn)PGA沒有標準,、開源、友好的編程模型--因此,，對于在所有FPGA芯片上均可工作或易于交叉編譯的FPGA程序,，也沒有標準的市場。Maxeler Technologies可以提供此類接口作為一種高級解決方案,，但廣泛的行業(yè)采用需要信任,。

　　為了從早期采用者發(fā)展到讓所有人受益，信任需要數(shù)據(jù)中心領域中既有供應商的協(xié)調和支持,。 現(xiàn)實世界中的應用程序人員說：“我不在乎它是什么,，只是給我一種方法去做我想做的事情就行了?！鄙形磸V泛探索的FPGA可能有哪些應用領域,？對于實時計算、制造業(yè),、無人機的計算機視覺,，這是FPGA的重量和功耗優(yōu)勢能展現(xiàn)的地方,。在衛(wèi)星上進行硬件升級是非常昂貴的，因此FPGA提供了至關重要的長期靈活性,。

　　FPGA需要找到一種能產(chǎn)生共鳴的產(chǎn)品，并且它們必須易于編程,，不只是硬件或軟件,，還包括生態(tài)系統(tǒng)。這是完整的解決方案,。 超越當前市場限制的一種方法是實時編譯和自動FPGA程序生成,。這說起來容易做起來難，但隨著AI破壞了應用程序空間,，機會越來越多,。如今，一切都由AI完成,。甚至諸如石油和天然氣地震成像之類的傳統(tǒng)算法也都采用了AI,。我們需要用科學和工程解決方案來處理AI。FPGA可能是一個很好的起點,，可能最初是連接AI模塊,，然后將它們整合到FPGA架構中，例如Xilinx的下一代芯片--帶有AI架構,、CPU,、100G接口和FPGA單元都集成在同一個7納米芯片中。 從另一個角度來看,，隨著AI芯片產(chǎn)生并消耗大量數(shù)據(jù),，我們將需要FPGA來滿足需求并能迅速轉移輸出。隨著用于所有AI處理的新型ASIC的面世,，F(xiàn)PGA可以為AI芯片公司提供差異化服務,。

　　預測

　　我們是否可以提前10或25年預測下述發(fā)展？盡管世界在變化,，但預測似乎保持不變,。

　　1.將會有成功的CPU+ FPGA服務器芯片，或直接訪問CPU緩存層次結構的FPGA,。有人說會有,，有人說不會有。

　　2. SoC（片上系統(tǒng)）FPGA芯片將不斷發(fā)展壯大,，推動醫(yī)療,、下一代電信和汽車行業(yè)等。

　　3.開發(fā)人員將使用FPGA做一些令人驚奇的事情,，讓世界變得更美好,，但必須掩蓋內(nèi)部存在FPGA的事實,。

　　4.將保留FPGA的名字，并制造被稱為FPGA的芯片,，但內(nèi)部的一切將完全不同,。

　　5.當我們放棄（數(shù)據(jù)流）優(yōu)化以使FPGA易于編程時，F(xiàn)PGA的性能將降低,，因此它們將不再與CPU競爭,，而CPU總是更易于編程。

　　6.將有具有動態(tài)路由,、演進互動以及運行時靈活的數(shù)據(jù)移動的FPGA,。

　　7.放置和布線軟件以及FPGA頂部的完整軟件堆棧將是開源的。Yosys和LatTIce FPGA已經(jīng)開始努力,。

　　8.所有半導體架構都將與TPU,、GPU、CPU,、ASIC和FPGA組合成單個芯片,。一些可能是每個整體的組合，其它將是每個部分的組合,。

　　9.更多的芯片將集中在有限的應用空間上,，而更少的集中在通用芯片上。從某種意義上說,，一切都變成了SoC,。

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