在半導體的歷史上，FPGA在設計實現和電子系統(tǒng)中扮演著重要的角色。這就是為什么我們在《Fabless：半導體工業(yè)的轉型》一書中加入了FPGA的歷史，并在2019年版中增加了關于Achronix歷史的新章節(jié)。

在最近的一篇博客文章“FPGA In the 2020 - the New Old Thing”中，Achronix表示，FPGA已經有35年的歷史，未來的云計算人工智能時代代表了一個新的FPGA增長機會。事實上，在我們去年的第一次網絡研討會中，Achronix ML網絡研討會打破了分析記錄。

FPGA是一種半定制電路，主要應用于專用集成電路，在航空航天/國防、消費電子、電子通訊等領域有著不可替代的位置。在FPGA的下游應用中，通信占據最大的細分市場，約可達60%左右。其中， FPGA芯片對于5G發(fā)展有著不可或缺的重要性。

這段時間熱搜包月的貿易戰(zhàn)，將5G產業(yè)推上了風口浪尖。但是，我國民用FPGA供應依賴于美國Xilinx、Altera、Lattice、Microsemi4大芯片巨頭，民用領域FPGA國產化率僅4%（MRFR數據）。5G將帶來FPGA新需求，基站建設近在咫尺。目前，5G宏基站中都在使用FPGA。

無論是在邊緣（eFPGA）還是在云（FPGA）中，可編程技術都將在剛剛開始的5G數據爆炸式增長中扮演關鍵角色。我們從2015年第四季度開始在SemiWiki上追蹤人工智能，并發(fā)表了182個博客，獲得了近100萬的瀏覽量，這是相當不錯的成績。簡單地說，人工智能無處不在，大大小小的公司都在以最快的速度消耗人工智能設計支持信息。

回到Achronix的博客文章，它充滿了有趣的數據和鏈接，如果你正在研究FPGA在5G時代的使用，這些數據和鏈接將非常有用。我也花了很多時間研究人工智能，并與一些大公司和SemiWiki合作完成了幾個人工智能項目。

FPGA是當今半導體領域的老古董。盡管FPGA已經有35年的歷史，但未來10年代表著自上世紀90年代初以來從未出現過的增長機遇。為什么現在會這樣？

全球數據量持續(xù)激增，IDC預測，到2025年，全球每年將產生超過175zb的數據。有了這么多的數據，就有了一個巨大的機會來分析它，從而獲得能夠改變和影響世界的見解。人工智能將在這一數據挖掘操作中扮演重要角色，企業(yè)正在增加在機器學習和數據分析方面擁有深厚技能的員工，以應對未來的挑戰(zhàn)……

此外，由于5G通道數大幅增加，單站FPGA用量相應增加。中國5G商用進度全球領先，且我國每代移動通信技術大規(guī)模資本開支一般集中于商用前幾年，因此，當前FPGA較4G時代將占據更重要地位。由于5G應用頻段較高，5G基站數量或將達到4G的1.5倍。另外，隨著2022年后“5G下半場”毫米波技術成熟，小基站的數量規(guī)模有望達到千萬級。5G需滿足的業(yè)務場景將遠超1G~4G，5G設備將面對更復雜的物理協議、算法，對邏輯控制、接口速率要求提高。

因此，專家估計5G市場，單基站側FPGA市場價值將達到4G的數倍。FPGA門檻高，國產化率低，未來將成國產化替代攻堅領域中國市場FPGA需求量全球最大（30%以上），但我國的FPGA市場國產化率非常低。目前在民用領域，國產 FPGA 在中國市場占有率不到 5%，未來國產FPGA有望蓬勃發(fā)展。

處理AI/ML工作負載的新塊浮點運算單元

塊浮點（BFP）是浮點和定點算法的混合，其中數據塊被分配一個公共指數。我們描述了一種新的算術單元，它為常見的矩陣算術運算執(zhí)行塊浮點運算并創(chuàng)建浮點結果。BFP算術單元支持多種不同精度和范圍的數據格式。

與傳統(tǒng)的浮點運算單元相比，BFP通過犧牲一些精度來節(jié)省大量的功率和面積。這個新的運算單元已經在來自Achronix的新的7nm FPGA家族中實現。在一項演示中，人工智能和機器學習的工作負載進行了基準測試，與半精度（FP16）操作相比，BFP的性能和耗電都得到了提升。

FPGA能否稱雄？

作為FPGA（現場可編程門陣列）大廠，賽靈思方面認為，摩爾定律已經接近走向終結，未來不能單純依靠芯片設計的周期性更新達到所需，這導致未來需要更多依靠芯片架構創(chuàng)新突圍。賽靈思通信部門市場總監(jiān)Gilles Garcia表示，目前面臨的這些挑戰(zhàn)共同之處在于，要求有更高的性能、更多帶寬和更強計算能力，5G時代對賽靈思意味著更大的發(fā)展機會。

不同于此前通信時期，5G意味著更加碎片化的處理節(jié)點，端-邊-管-云構成了龐大的計算網絡。Garcia進一步指出，5G將對FPGA廠商帶來三方面主要挑戰(zhàn)：大規(guī)模天線陣列如何管理無線電方面的復雜性，如何管理好前傳的帶寬需求，更大量的數據回傳需求如何滿足。

具體來說，在前傳方面，由于滿足傳統(tǒng)4G無線電裝置使用的同時，新增5G協議裝置的處理，這意味著要能支持不同協議的融合接入；城域間的多個接口，每個接口速率最高達到100Gbps，意味著核心干線傳輸接口至少需要具備100-400Gbps的傳輸能力。同時，終端的數據回程吞吐量將增加10倍，加上龐大的用戶群體，數據量將呈現指數級上升趨勢。

從網絡特征來看，5G對更高帶寬和更低時延的要求也進一步增加。Gilles Garcia介紹道，賽靈思采用的16納米制程技術，可節(jié)省60%功耗；而RF SoC技術，能做到在單芯片的SoC（系統(tǒng)級芯片）上把數字和模擬結合在一起，把封裝尺寸降低70%。

下一個競爭點在哪里？

5G時代一個重要變化是，電信運營商在數據中心進行邊緣計算，其中涉及網絡虛擬化功能。在核心網部分，廠商對帶寬的要求不斷放大，因此賽靈思方面認為，數據中心將是一個重要市場。包括賽靈思在內的大廠商已在斥巨資做大量的研發(fā)提供人工智能的能力、機器學習的能力，還有異構計算的解決方案。

而在FPGA市場，此前英特爾曾收購賽靈思的競爭對手Altera，英特爾一大發(fā)力點也在于數據中心。此前，英特爾收購eASIC，意在用eASIC把FPGA過渡到ASIC（專用集成電路）層面。而業(yè)界也有觀點提出，ASIC是否會接棒FPGA成為下一代熱捧的處理方案。

總結

較之從前，物聯時代網絡存在明顯的差異，邊緣計算業(yè)務部署需求呈現多樣化特征，只有對客戶需求把握準確的公司才能逐步做大做強。在人工智能學習推理和圖像智能需求領域，GPU 大行其道推動英偉達等公司迎來高速增長，而 5G 邊緣計算時代，FPGA 將成為新的產業(yè)新重心。

相比其他異構處理器，FPGA 更適配邊緣計算場景，其可針對每一種具體應用，根據其算法結構進行深度定制，達到較高的計算效率和能效；同時其與 GPU相比，FPGA 架構能大幅優(yōu)化帶寬提升計算效率；并且在低時延與穩(wěn)定性上具備天然的優(yōu)勢。由此可看，5G 邊緣場景的多樣化將驅動算力產業(yè)進入 FPGA 時代。
編輯：lyn