Intel和AMD都斥巨資收購了領先的FPGA公司。撇開相對較小的嵌入式計算和通信/互聯(lián)網(wǎng)市場,，這些基本上是對FPGA作為數(shù)據(jù)中心服務器CPU的關鍵組合的未來的賭注,。但除非克服了在軟件程序員工作的難題和設備管理方面的主要挑戰(zhàn)，否則這種組合將是個未知數(shù),。理解為什么AMD對FPGA供應商Xilinx如此感興趣,，或者說Intel多年前為何對Altera感興趣，有助于了解FPGA到底是什么,，以及這些設備在目前芯片行業(yè)中發(fā)揮什么作用,。人們的想法很簡單，不幸的是,，事實正是被這種簡單的想法和許多復雜的技術(shù)所掩蓋,。首先是名字。FPGA是Filed-Programmable Gate Array的縮寫,，這個市場化的術(shù)語其實非常不合適,，因為這些設備既不是可編程的,，也不是門陣列。它們是工程師設計和構(gòu)建集成電路的方式中一些困難問題的解決方案,。
與主流芯片（CPU,、GPU、ASIC）的對比,，優(yōu)勢何在,？
今天幾乎所有復雜的數(shù)字IC都是通過單一任務鏈來構(gòu)建的，即曾經(jīng)被稱為ASIC（Application-Specific IC）的設計流程,。確定了對芯片要求的精確表述后,，設計者收集一系列的功能塊：處理器、內(nèi)存模塊,、加速器功能和專用控制器,，它們共同滿足了要求。這些模塊中的大多數(shù)都采用的IP,，并從供應商庫中提取,。少數(shù)沒有這種形式的，設計者將用HDL（Hardware Description Language）來描述,，但不要與C++或Python等編程語言混淆,。編程語言描述了一個處理器應該執(zhí)行的一系列步驟，以執(zhí)行一個算法,。HDL描述的是一塊硬件的結(jié)構(gòu),，而不是一連串的事件。然后,，設計工具將這些IP模塊和HDL描述組合成一個邏輯元素,、寄存器和連接它們的線段的列表，即一個SoC的基本部分,。然后,，設計團隊詳盡地測試這個所謂的網(wǎng)表。隨后的工具通過幾個曲折的步驟將網(wǎng)表轉(zhuǎn)換為代表即將在SoC上制造的實際晶體管和導線的形式,，然后轉(zhuǎn)換為在芯片上打印這些特征的圖案,。
大量的數(shù)據(jù)要經(jīng)過更多的測試，然后被送到掩膜車間和制造實際集成電路的工廠,。這個過程可以制造出相當接近底層芯片工藝的潛在最大密度,、速度和能效的集成電路。但它需要大量的時間,，從需求到第一塊芯片誕生需要9個月的時間,，這并不罕見,，如果有設計錯誤,、需求變化或工廠的延誤,，從開始到結(jié)束的鏈條很容易達到一年或更長時間。而且還有大量的初始成本,，不僅包括設計團隊的工作,，還有一套掩模和最初運行芯片的昂貴的成本。
在許多情況下,，例如不確定的設計要求,，在快速發(fā)展的市場或小批量的生產(chǎn)，ASIC方法并不理想,。FPGA來救場FPGA正是為了解決這個問題而出現(xiàn)的,。但FPGA的密度和速度會降低，功耗也大幅增加,，F(xiàn)PGA讓設計團隊實際上跳過了網(wǎng)表開發(fā)后的所有步驟,。相反，設計者直接將網(wǎng)表實施在現(xiàn)成的FPGA芯片中,。這可以節(jié)省幾個月的后端芯片設計時間和掩膜車間及制造時間,，以及數(shù)萬美元的前期費用。FPGA集成電路的單價會大大高于同類ASIC芯片的量產(chǎn)單價,。但通常,，如果設計發(fā)生變化或產(chǎn)量較低，ASIC攤銷后的單位成本實際上可能高于FPGA,。全球FPGA 市場規(guī)模不斷擴大,，中國市場增速更是快于全球。FPGA下游應用市場廣泛,，隨著5G技術(shù)的提升,、AI的推進以及汽車自動化趨勢的演進，全球FPGA市場規(guī)模將穩(wěn)步增長,。Frost&Sullivan,，預計全球 FPGA需求將從2021年 68.6 億美元增長為2025年125.8億美元，年均復合增長率約為 16.4%,。
全球 FPGA 市場規(guī)模 中國市場增速更是快于全球,。隨著國產(chǎn)替代進程的進一步加速，近年來,，中國 FPGA 芯片市場規(guī)模持續(xù)上升,，從2016 年的 65.5 億元增長至 2020 年的 150.3 億元，年復合增長率達 23.1%,。據(jù)預測,，至 2025 年中國 FPGA 市場規(guī)模將進一步提升至 332.2 億元，2021-2025 年的復合增長率為 17.1%，高于全球 FPGA 市場的 10.85%,。
中國 FPGA 市場規(guī)模FPGA 芯片國外起步較早,，技術(shù)積累深厚，高度壟斷市場,。在全球FPGA 市場中,，主要被Xilinx（已被AMD收購）和Intel兩家海外企業(yè)雙寡頭壟斷，在2019年,，兩家合計占據(jù)了全球市場份額的85%以上,。由于技術(shù)壁壘高、更新?lián)Q代速度快,，全球 FPGA 市場高度集中,，國內(nèi)廠商占比較低。
2019 年全球 FPGA 市場競爭格局 國內(nèi) FPGA 市場起步較晚,，技術(shù)層面仍存在較大差距,。目前Xilinx、Intel,、Lattice三家供應商占據(jù)中國約80%FPGA市場份額,。盡管國外廠商占比仍然較高，在國產(chǎn)化趨勢下,，但國內(nèi)廠商有所突破,，中國FPGA市場的成長將助力國內(nèi)企業(yè)占據(jù)市場份額。國內(nèi)FPGA市場起步較晚,，相關技術(shù)人員匱乏,，主要面向低密度市場擴展自身份額，逐步實現(xiàn)國產(chǎn)替代,。
雖然國內(nèi)FPGA廠商有百家爭鳴之勢,，但基本分布在中低端市場，大多是一些1000萬門級左右的FPGA,，少數(shù)達到2000萬門級的FPGA雖然也有自主研發(fā)的,，有一些是逆向工程的產(chǎn)物，或商業(yè)收購的結(jié)果,。從技術(shù)水平上看,，國內(nèi)廠商與國際龍頭仍存在較大差距。但隨著國內(nèi)企業(yè)加大研發(fā)布局,，其設計能力已有較大提升,，如復旦微 28nm 制程億門級 FPGA 芯片已實現(xiàn)量產(chǎn)出貨；安路科技 28nm產(chǎn)品已正式量產(chǎn),，F(xiàn)inFET 工藝產(chǎn)品已開展預研,。隨著國內(nèi)企業(yè)的進一步研發(fā),，有望逐步縮小與國際先進水平的差距，在國產(chǎn)化趨勢下擴大國內(nèi)市場份額,。
FPGA 芯片最大的特點是可編程性,，可通過改變芯片內(nèi)部連接結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)任何邏輯功能,。其應用領域最初為通信領域，但目前,，隨著信息產(chǎn)業(yè)和微電子技術(shù)的發(fā)展,，可編程邏輯嵌入式系統(tǒng)設計技術(shù)已經(jīng)成為信息產(chǎn)業(yè)最熱門的技術(shù)之一，應用范圍遍及人工智能,、數(shù)據(jù)中心,、醫(yī)療、通訊,、5G,、安防、汽車電子,、工業(yè)等多個熱門領域,。并隨著工藝的進步和技術(shù)的發(fā)展，向更多,、更廣泛的應用領域擴展,。越來越多的設計也開始以ASIC轉(zhuǎn)向FPGA，F(xiàn)PGA正以各種電子產(chǎn)品的形式進入我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€角落,。隨著應用場景對FPGA的需求持續(xù)提升,，再加上5G、人工智能,、大數(shù)據(jù),、自動駕駛、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展推動中國FPGA市場擴張,，刺激增量需求釋放,，從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，F(xiàn)PGA潛力被嚴重低估,，未來大有可為,。對于人工智能而言，算法正處于快速迭代中,。雖然ASIC芯片可以獲得最優(yōu)的性能,，即面積利用率高、速度快,、功耗低,；但是AISC開發(fā)風險極大，需要有足夠大的市場來保證成本價格，而且從研發(fā)到市場的周期很長,，不適合例如深度學習,、CNN等算法正在快速迭代的領域。FPGA正好能適用于人工智能領域,，滿足高速并行計算的需求,，基于全球人工智能市場大熱，這也刺激了FPGA的市場,，有利于FPGA產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,。
FPGA工程師核心競爭力是什么？
對于FPGA工程師的核心競爭力,，其實FPGA工程師在真正工業(yè)界還是有細分的,，大致可以分為兩部分，做IC原型驗證的（包括design和verification）,，用FPGA開發(fā)產(chǎn)品的,。做IC原型驗證大多不需要了解算法，只是根據(jù)設計人員的設計框圖實現(xiàn)邏輯（大公司）,；做產(chǎn)品開發(fā)的可能離具體的應用和算法更近一些,，相當于將特定應用和算法做硬件實現(xiàn)。我這里講的更加側(cè)重的是做FPGA實現(xiàn)這類的工程師（包括IC原型驗證的design和產(chǎn)品設計的design）,。我將更細致的給出一些我認為重要的能力,。
1、 RTL設計實現(xiàn)能力,。
關于FPGA工程師的核心競爭力,，很多人會提到算法實現(xiàn)能力，我將這歸結(jié)為RTL設計實現(xiàn)能力的一部分,，RTL實現(xiàn)是FPGA工程師或者說HDL開發(fā)人員的入門首先接觸到的東西,，我將其總結(jié)為如下幾點：
a、 硬件的實現(xiàn)思路HDL設計實現(xiàn)和軟件實現(xiàn)的思路不同,，HDL作為一種描述語言,，側(cè)重的是對硬件的映射和連接關系的描述，當然也有邏輯,、處理的實現(xiàn),，但歸根揭底所有的邏輯都是在硬件上實現(xiàn)的，最終都會映射為加法器,，乘法器,，狀態(tài)機，計數(shù)器,，編碼器（優(yōu)先）,，解碼器等等一些列硬件資源,，對于邏輯拆解和抽象能力將直接關系到最終編碼的效率。簡單的來說,，好的HDL編碼人員編寫的代碼更容易被編譯器綜合,，對于初學者來講，編譯器的綜合（包括后續(xù)Map布局布線）時間以及warning數(shù)量以及最后綜合出來資源和你預先設計的吻合程度可以做為考量HDL代碼好壞的一種方式,。
b,、 資源和時序的優(yōu)化能力資源和時序的優(yōu)化能力是作為FPGA（ASIC）開發(fā)人員進階的能力，這里就需要大量的經(jīng)驗和反復的迭代,，不斷對硬件（FPGA底層結(jié)構(gòu)）深入理解才能夠達到,。對于FPGA來講和ASIC設計有所不同，ASIC的硬件實現(xiàn)很多是由綜合器決定的（比如用什么樣的乘法器）,，但是對于FPGA來講，資源全部是固定的,，F(xiàn)PGA資源可以分為三塊,，運算邏輯（LUT DSP carry chain等），存儲單元（REG SRL BRAM DRAM）,，IO（各種高速低速接口）,，相同的算法應用可以用不同的資源，不同資源的組合方式來實現(xiàn),。那么如何用更少的資源,，更快的主頻實現(xiàn)某一算法，這就需要有很強的資源和時序優(yōu)化能力,，通常這種優(yōu)化是經(jīng)過多次迭代的,，當然通常頂層的設計人員會對系統(tǒng)層次的資源和時序有著較為準確的把握，也會給出各個模塊的設計指標和邊界,，但是不同開發(fā)人員水平和能力最終設計的結(jié)果是不一樣的,，好的資源和時序優(yōu)化能力是FPGA工程師的重要競爭力。再反過頭來說軟件開發(fā),，其實從優(yōu)化上來講和RTL設計或者說HDL開發(fā)沒什么不同,，好的軟件設計人員更了解計算機底層，對于資源（時間,，空間）的使用,，對于算法的效率的分析也更加深刻，因此也能寫出更好的軟件代碼,，我覺得在這一層面上無論軟件還是硬件開發(fā)都是對于邏輯的抽象能力（當然術(shù)有所不同）,。
2、 硬件調(diào)試能力,。
調(diào)試能力,，也是作為FPGA開發(fā)人員和所有從事硬件開發(fā)人員都一直認可的能力或者說核心競爭力,。舉個例子，在找工作的時候如果你能向別人展示出你無與倫比的調(diào)試能力,，別人沒有理由不要你,。調(diào)試能力需要大量的現(xiàn)場經(jīng)驗作為積累，同時也需要人的邏輯分析能力,，當然還需要耐心,，細致等等人的高尚品質(zhì) ，這里我也做一個小小的總結(jié),。
a,、 FPGA本身調(diào)試工具的使用
我想這里又可以分為兩個階段，仿真和上板調(diào)試,，仿真我想作為FPGA工程師都不陌生,，大型的開發(fā)，通常有多個不同層次的模型,，基本算法原理的模型,，硬件仿真模型（通過C或matlab做定點仿真），然后再試HDL仿真模型（通過modelsim仿真最后的實現(xiàn)）,，仿真是一門很大的學問,，現(xiàn)在都有專門的verification人員做。但是對于普通FPGA開發(fā)人員來京,，如何利用仿真這個工具來高效率的調(diào)試是一個值得思考的問題,，一些異步的輸入情況如何用仿真來排除問題，上板調(diào)試發(fā)現(xiàn)問題,，根據(jù)問題輸入情況仿真排除問題,，這些都是利用FPGA仿真工具來調(diào)試的手段。對于上板調(diào)試,，主要就是利用chipsocpe添加調(diào)試信號,，這里又涉及到如何利用有限資源（chipsocpe信號數(shù)量和深度）來排除問題，通常在上板調(diào)試發(fā)現(xiàn)問題后,，仿真又無法定位解決（仿真是有和硬件不一致的情況的,，比如一些RAM沖突的問題）。經(jīng)過分析加入合適的調(diào)試信號,，設置合適的觸發(fā)條件,，然后定位排除問題。這些說起來容易,，實際還是需要大量的上板經(jīng)驗,，特別是大型系統(tǒng)的調(diào)試經(jīng)歷不斷磨練提升。此外還有一些應用需要配合外部儀器來獲取更多信息幫助定位問題,，包括示波器,，譜分析儀,，網(wǎng)絡分析儀等常用實驗室儀器。
b,、問題定位分析能力上面講的是都是利用工具來進行調(diào)試,，但是硬件比軟件難得地方就在于其調(diào)試的復雜性，很多時候無法利用工具進行問題的定位,，比如現(xiàn)象無法復現(xiàn),，輸入條件隨機或者過于復雜，涉及模塊邏輯很多等等情況,，這時候去定位問題大多靠想,，就是邏輯分析來排出問題。我認為這是FPGA工程師真正的核心競爭力,，因為這不僅僅需要經(jīng)驗的積累,，同時還需要很好的邏輯思維和分析能力。
c,、系統(tǒng)調(diào)試能力系統(tǒng)調(diào)試能力是更加難得一項能力,，通常做到系統(tǒng)層次的人員不會再具體的寫代碼或者上手調(diào)了，當然對于小團隊小公司還是得自己上手,。系統(tǒng)層面的調(diào)試能力一方面是對FPGA頂層的調(diào)試能力,，各個模塊構(gòu)成的片上系統(tǒng)的問題分析定位能力,。通常各個模塊在系統(tǒng)聯(lián)調(diào)之前都是經(jīng)過驗證的,，但是在聯(lián)調(diào)的時候還是會出現(xiàn)各種各樣的問題，這時候的問題反饋的信息更加少,，設計的邏輯模塊更加多,，如何一步步抽絲撥繭定位到問題所在，并且采用什么樣的方式去解決（這時候通常不是單獨解決一個內(nèi)部模塊就行的）,，都需要很深厚的功力,。另外一方面是整個硬件軟件系統(tǒng)層次的調(diào)試能力，要看得懂原理圖PCB,，懂硬件,，了解軟件接口，現(xiàn)在FPGA越來越講究Hardware Software Co-design,，軟件硬件這個系統(tǒng)層次的調(diào)試能力對人的要求更加高,，當然這通常已經(jīng)遠離了通常FPGA工程師的職責，但是我認為這是作為FPGA工程師上升通道中的重要能力,。
3,、更加高層次的更加高層次的東西，我個人的理解,，還是系統(tǒng)層次的東西,，算法和架構(gòu),。怎樣將一系列數(shù)學公式，轉(zhuǎn)換為算法,，再最終形成系統(tǒng)硬件的實現(xiàn),；整個系統(tǒng)采用什么樣的架構(gòu)，純FPGA,，arm FPGA,，DSP FPGA，SOC FPGA,；FPGA頂層采用什么架構(gòu),，通用總線還是自定義總線，如何考慮通用性和可擴展性等等,。再大至什么樣的應用適合用FPGA實現(xiàn),，什么樣的問題適合軟件實現(xiàn)，怎樣的組合能更加低成本高效率的解決問題,，這一些列問題涉及的東西就很多了,，我講的都是以FPGA為核心做開發(fā)要面臨的問題，其實其他平臺的硬件,、軟件產(chǎn)品都是類似,，系統(tǒng)層面的問題都是復雜的問題，同時我也認為,，從系統(tǒng)層面去優(yōu)化,，解決問題才是最高效率的方式。歸根結(jié)底,，一個FPGA工程師的核心競爭力來源于深厚的技術(shù)功底,，但是技術(shù)功底也并非通過一天練成的，最重要的是時間的積累,，不斷的鉆研以及真正的興趣,。
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