本報記者 秦梟 北京報道
隨著近年來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，各行業(yè)對數(shù)據(jù)中心、人工智能和機器學習需求快速增長，對FPGA（現(xiàn)場可編程陣列芯片）的需求也在持續(xù)提高。Frost&Sullivan預測，全球FPGA需求在2025年將達到125.8 億美元。各廠商也在持續(xù)加碼中端FPGA，萊迪思Nexus/Avant FPGA平臺、英特爾Agilex FPGA系列、AMD ACAP平臺陸續(xù)推出。近日，在原有平臺基礎上，萊迪思再次推出萊迪思Avant-G和Avant-X平臺，分別用于通用設計和高級互連。
萊迪思半導體亞太區(qū)總裁徐宏來在接受《中國經(jīng)營報》記者采訪時表示，隨著工業(yè)、汽車、AI等方面需求的上漲，中端市場在不斷發(fā)展，萊迪思也不會放棄低端市場或傳統(tǒng)的市場，都會不斷地投入以及推進，但可能今后幾年更多的成長會來自于中端市場上。
創(chuàng)新的中端FPGA
FPGA較少為外界所知，F(xiàn)PGA是一種靈活普適的“萬能”芯片，最大的特點是可編程性。無論是CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）、DSP（數(shù)字信號處理芯片）、Memory（存儲芯片），還是各類 ASIC 芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用戶無法對其硬件功能進行任何修改。而 FPGA 芯片在制造完成后，其功能并未固定，用戶可以根據(jù)自己的實際需要，將自己設計的電路通過 FPGA 芯片公司提供的專用 EDA 軟件對 FPGA 芯片進行功能配置，從而將空白的 FPGA 芯片轉(zhuǎn)化為具有特定功能的集成電路芯片。每顆 FPGA 芯片均可以進行多次不同功能配置，從而實現(xiàn)不同的功能，具有高度靈活性。
根據(jù)FPGA的尺寸、功耗和性能等因素可以將市場分為小型、中端和大型，這些因素也決定了它們可以處理的系統(tǒng)和應用類型。一般而言，小型FPGA的ASP介于1美元到10美元之間；中端FPGA大約在幾十美元到100美元之間；大型FPGA則每片大約需要數(shù)百美元至數(shù)千美元價格。
隨著AI和機器智能的日益普及，要處理的數(shù)據(jù)量不斷增加，器件的復雜性也不斷增加，市場對于FPGA的要求越來越高。
國內(nèi)外的廠商紛紛嗅到機遇，調(diào)整策略布局中端FPGA市常近幾年，英特爾Agilex FPGA系列、AMD ACAP平臺相繼發(fā)布。
去年年底，萊迪思面向網(wǎng)絡邊緣應用市場，也發(fā)布首個超過100K邏輯單元的產(chǎn)品系列Avant系列，嘗試將其擅長的低功耗架構(gòu)、小尺寸和高性能優(yōu)勢拓展到中端FPGA領(lǐng)域。
彼時，徐宏來強調(diào)：“Avant平臺的面世不但意味著萊迪思邁入了中端FPGA供應商的行列，還打開了一扇通往30億美元增量市場的新大門。”
近日，萊迪思再次發(fā)布了創(chuàng)新中端 FPGA 系列產(chǎn)品Avant-G 和Avant-X，分別用于通用設計和高級互連。此外，還發(fā)布了面向人工智能（AI）、嵌入式視覺、安全和工廠自動化的專用解決方案集合的最新版本，添加了新的特性和功能。
徐宏來表示，隨著汽車、工業(yè)數(shù)據(jù)的吞吐量、直通端口的提升，原先市場已有產(chǎn)品已經(jīng)不能支持那些最新的內(nèi)存接口。再加上AI算力要求，我們對DSP（數(shù)字信號處理器）等結(jié)構(gòu)做了優(yōu)化，保證低功耗同時能夠優(yōu)化在工業(yè)與汽車上的應用。
據(jù)悉，未來中端產(chǎn)品在萊迪思整體收入中的占比會越來越高。徐宏來表示，像去年年底發(fā)布的Avant-E，在2024年會慢慢增加銷量，Avant-G、Avant-X以后得銷量也會隨之增加。因為這不僅僅是一個硬件的挑戰(zhàn)，包括開發(fā)工具、軟件IP都要跟客戶的應用相應配套，所以產(chǎn)品與跟客戶和市場之間需要一個磨合的過程。
AI時代迎新機
AI芯片主要分為GPU、FPGA以及ASIC，AI場景需要多核、高并發(fā)、高帶寬的AI芯片。AI芯片，也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。當前，AI芯片主要分為GPU 、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列），及以TPU、VPU為代表的ASIC（特定應用集成電路）芯片。
目前英偉達主導了全球95%的AI訓練領(lǐng)域市場，隨著算力需求的激增，以及地緣政治等因素的影響，導致英偉達的GPU“一卡難求”，再加上AI算力成本持續(xù)攀升，包括谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊、Meta等大廠先后入局造芯，下場自研AI芯片。
但這對于除GPU外的其他類型AI芯片也是一次難得的契機。
徐宏來認為，技術(shù)的管制以及供應鏈的限制，對FPGA應該說現(xiàn)在是一個機會，因為FPGA的架構(gòu)對AI的訓練有很大的市常有些應用不一定需要GPU，尤其在邊緣計算上，完全可以用FPGA替代�？梢愿鼉�(yōu)化地利用不同的GPU、FPGA，甚至于別的一些器件來優(yōu)化對AI算力的評估、應用。隨著AI的興起，不僅對FPGA，在邊緣計算上，各種器件都可以參與進來，對技術(shù)的普及、優(yōu)化都是一個很好的機會。
不過，F(xiàn)PGA與GPU之間并不是非此即彼的關(guān)系。
“FPGA應用與GPU之間，我更覺得它是一個協(xié)處理器這樣的應用。”萊迪思現(xiàn)場技術(shù)支持總監(jiān)蒲小雙說道，“我們的邊緣AI應用在電腦上，所完成的功能就是設定主GPU沒有運作的時候。為了提高安全性，如果有人經(jīng)過,電腦會發(fā)出警告，告訴你后面有人。其實GPU完全可以做到，但是筆記本電腦為了省電，不希望筆記本電腦的GPU完全啟動。我相信我們的產(chǎn)品應該是做協(xié)作處理，而不是競爭的關(guān)系。”
（編輯：張靖超 校對：翟軍）
