引言：芯片是智能產品的核心，以FPGA來實現(xiàn)智能應用，具有非常大的優(yōu)勢，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的智能算法。隨著智能產品的廣泛應用，F(xiàn)PGA進入嶄新的黃金時代。

FPGA市場前景

FPGA由六部分組成：可編程輸入/輸出單元、基本可編程邏輯單元、嵌入式塊RAM、豐富的布線資源、底層嵌入功能單元和內嵌專用硬核。

自Xilinx在1984年創(chuàng)造出FPGA以來，這種可編程邏輯器件憑借性能、上市時間、成本、穩(wěn)定性和長期維護方面的優(yōu)勢，在通信、醫(yī)療、工控和安防等領域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而近幾年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優(yōu)勢的FPGA的關注度更是到達了前所未有的高度。

2014年，全球FPGA市場總規(guī)模達到50億美金，其中，中國的市場份額有15億美金，中國市場占全球市場的三分之一。分析機構預計2015年至2020年全球FPGA市場的年復合增長率為9%，到2020年，全球FPGA市場規(guī)模將達84億美金。目前FPGA正處于一個加速增長的市場勢態(tài)中，增長幅度遠大于其他芯片市場；同時，F(xiàn)PGA行業(yè)平均毛利可觀，據(jù)市場數(shù)據(jù)分析表明其行業(yè)平均毛利大于60%。FPGA行業(yè)也需要更大的市場規(guī)模，以吸引更多的使用者。隨著FPGA產量逐步增加，成本的進一步降低，其市場份額將會持續(xù)增大。

FPGA處理器整合成趨勢

一直以來，F(xiàn)PGA可編程器件都主要應用在通訊設備或工業(yè)控制等較為專業(yè)的應用領域，但隨著不同行業(yè)使用需求的提升，F(xiàn)PGA器件的應用層面不斷拓展。

隨著微電子技術和軟件技術的發(fā)展，嵌入式處理器、專用數(shù)字器件、外設和DSP算法正在以IP核的方式嵌入到FGPA中，以單芯片可編程FPGA完成整個嵌入式系統(tǒng)設計已成為現(xiàn)實。眾多FPGA公司都具有這樣的芯片產品，并在通信、工業(yè)控制等領域具有廣泛的應用。

FPGA處理器整合SoC以其低功耗、高性能、低成本、高可靠性等優(yōu)點成為嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。不過，對于一些設計者來講這還是新鮮事物。

Xilinx Zynq-7000的ARM處理系統(tǒng)

Intel/Altera汽車安全駕駛前置攝像方案

Microsemi SmartFusion2 SoC FPGAs

通用處理器在計算性能和能效上越來越難以滿足日益龐大、多樣化的數(shù)據(jù)處理需求。比如機器人是復雜的機電一體化裝置，綜合運用了機械與精密機械、微電子與計算機、自動控制與驅動、傳感器與信息處理以及人工智能等多學科的最新研究成果。為了將這些成果融合起來，真正形成認知、感受和行動的能力，使機器人能夠理解并應對真實的世界，準確完成操作任務，其搭載的計算平臺需滿足多種要求，包括感知能力、控制能力、計算能力、功耗控制、易用性。現(xiàn)有的計算平臺很難滿足以上需求，搭建適用于機器人的異構計算平臺已經迫在眉睫，CPU+FPGA的方案以其獨特的優(yōu)勢進入我們眼簾。

借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等協(xié)處理器與CPU一起組成的異構計算平臺來提升計算性能，已成為當下學術界和工業(yè)界的研究熱點。異構計算作為一種特殊的并行計算方式，能夠根據(jù)每個計算子系統(tǒng)的結構特點為其分配不同的計算任務，在提高計算性能、能效比和實時性保障方面體現(xiàn)出傳統(tǒng)架構所不具備的優(yōu)勢，逐漸在各種計算需求量較大的場合得到應用。

FPGA在一些關鍵的機器人應用中發(fā)揮極大的價值。英特爾通過Xeon+FPGA平臺和XeonPhi系列產品來推動異構計算的實施。新的Arria10系列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有業(yè)界唯一的硬核浮點數(shù)字信號處理（DSP）模塊，其速率高達每秒1.5萬億次浮點運算（1.5TFLOPS）。

智能時代，F(xiàn)PGA的“芯”機遇

FPGA問世以來，在復雜邏輯電路以及數(shù)字信號處理領域中扮演著越來越重要的角色，憑借性能、上市時間、成本、穩(wěn)定性和長期維護方面的優(yōu)勢，在通信、醫(yī)療、工控和安防等領域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而近幾年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優(yōu)勢的FPGA的關注度更是到達了前所未有的高度。

人工智能是當前整個科技產業(yè)探索的未來方向，也是互聯(lián)網(wǎng)領域的下一個浪潮。芯片處于的人工智能產業(yè)鏈的最上游，為中下游產業(yè)鏈提供計算處理能力及相關解決方案，芯片決定了智能設備發(fā)展的深度。以FPGA來實現(xiàn)人工智能應用，具有非常大的優(yōu)勢，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的人工智能算法。

越來越多的輔助駕駛、無人機、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、醫(yī)學診斷、工業(yè)視覺等應用，為了追逐更高性能/差異化，紛紛對機器學習產生濃厚的興趣。

已有幾家初創(chuàng)企業(yè)在開發(fā)專門的機器學習芯片，但上述這些應用不僅僅要集成機器學習，還有計算機視覺，傳感器融合和連接。如果要開發(fā)這么一整套獨特的性能組合，可能要花費幾億美元才能推出第一款芯片，而且從各種規(guī)格的確定落實到推出樣片，可能需要三年以上。

神經網(wǎng)絡、算法和傳感器等都還是處于不斷演化的過程，一款固定的、標準的設計平臺面對這些風云變幻的演進根本無力招架。此時此刻，F(xiàn)PGA技術成為數(shù)百家嵌入式視覺企業(yè)開發(fā)的首選，其中用于機器學習領域的已經超過40家。

人工智能領域的演進非?？焖伲邆淇芍亟M以及支持所有形式鏈接等優(yōu)勢的FPGA，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的人工智能算法。類神經網(wǎng)絡、算法、傳感器技術與接口標準都會持續(xù)加速演進，可重組特性對于“支持未來需求”的智能視覺系統(tǒng)至關重要。

結語：一些大規(guī)模工作負載的擴展（如機器學習，某些網(wǎng)絡功能）吸引了越來越多的人關注。為FPGA從數(shù)據(jù)中心應用程序中移植到更多適合的、廣泛發(fā)展領域的提供了良好機會，F(xiàn)PGA進入黃金時代。