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2021-12-11

呵呵呵

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13:22","market":"us","language":"zh","title":"FPGA，大战继续！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2190765156","media":"格隆汇","summary":"随着赛灵思并购案的顺利进行 ，AMD与英特尔在 FPGA 领域数十年的竞争还将继续。虽然FPGA不是一个被密切关注的细分市场，但也会出现这样诸如此类的问题，那就是谁将成为FPGA领域的领导者？\n不久前","content":"随着<a href=\"https://laohu8.com/S/XLNX\">赛灵思</a>并购案的顺利进行 ，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>在 FPGA 领域数十年的竞争还将继续。虽然FPGA不是一个被密切关注的细分市场，但也会出现这样诸如此类的问题，那就是谁将成为FPGA领域的领导者？\n不久前回顾了英特尔的线上发布会，虽然 Ice Lake-SP是重点，但实际上Agilex FPGA才是那次发布会的“隐形冠军”。英特尔强调它是 FPGA 领域无可争议的领导者，如果英特尔能够将其转化为市场份额的增长（虽然目前还没有证据表明这一点，但这可能是由于产品短缺造成的），那么 赛灵思 以及AMD可能会陷入困境。从长远来看，AMD和赛灵思所面临的更大风险是英特尔的下一代 FPGA，得益于英特尔的封装优势，下一代FPGA将采用突破性的架构，性能会有前所未有的提升，进一步提高英特尔的领先地位。\n<h3>什么是 FPGA？</h3>\n简单地说，FPGA 是可编程逻辑设备，通过与其他类型芯片比较可以更直观得理解：CPU 可以通过软件完全编程，ASIC中特定的算法是在硬件中进行的，而 FPGA 可以在逻辑（布尔逻辑体系）级别就进行“编程”。这意味着逻辑将根据算法（如 ASIC）进行调整，也可以重新编程来迎合不同的算法，进而决定固定功能芯片和 CPU 之间的速度、灵活性和效率特性。性能优异的 FPGA 还可以通过 DSP 提供相当多的计算能力，甚至可以与 GPU 相媲美。随着AI 的兴起，英特尔 和 赛灵思 都进一步增加了对低精度的支持（例如 INT8），甚至在一些 FPGA 中增加了矩阵运算（类似于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的张量核心—— Tensor Core）。（这也表明英伟达在 AI 方面成功的主要原因是2017年时凭借 V100 快速上市，从而形成了先发优势。此外，赛灵思和英特尔（以及许多初创公司）都已经表明可以添加 Tensor Core到 GPU 以外的其他芯片，并能够提供具有竞争力甚至卓越的性能。）\n<h3>收购赛灵思</h3>\n关于AMD收购赛灵思，我在传闻刚出现时就进行了分析。\n回顾CPU 和 FPGA 的协同效应，从英特尔五年前的收购中，我们就可以知道：FPGA 可以用作数据中心加速器、AI 加速器、SmartNIC（<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>网卡） 以及网络基础设施中的加速器。但我也指出过，迄今为止，这些协同效应并没有给英特尔的 FPGA业务带来太大的增长。在这方面，尽管(独立的)赛灵思的表现可能稍好一些，但其财务状况也喜忧参半。\n作为这次讨论的补充，当时在电话会议上提出了以下问题，可能值得完整引用，因为我看到许多看好 AMD 的人认为， AMD的收购与英特尔不同，但我却不这么认为。\nStacy Rasgon：我关于赛灵思的问题是，对于一家购买 FPGA 的 CPU 公司，显然有人在你的竞争对手尝试之前已经尝试过，就这一点而言，它并不是非常成功。您认为您对 赛灵思 的看法与 英特尔 对 Altera 的看法有何不同？您从英特尔 收购Altera中遇到的问题中学到了什么？\nLisa Su：经过一段时间的考虑，我认为不同之处在于赛灵思是市场领导者。从过去几年里业务增长情况来看，他们的市场份额一直在增长。我也认为两家企业的执行情况都非常好。\n你可能会问，为什么现在我们对我们的基础业务感觉很好。别人可能觉得我们的业务是互补的，确实从产品和市场的角度来看，它们十分互补。但其实在数据中心焦点、技术战略等方面，我们是存在一些重要的交叉点。\n我们都是技术领先者，都与<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>合作，也都喜欢这种模块化设计环境，而赛灵思在2.5D、3D集成等方面处于领先地位。此外，我们都致力于软件和开源，所以可以明显看到很多隐藏在幕后的协同效应。未来，你可能看到我们的路线图规划。\n最后，我想说的是，我认为我们的文化非常一致，Victor和我都是工程师。我们热爱所拥有的共同愿景的技术，我真的非常高兴他能加入我们。对于此次收购将会对行业和我们的合资公司带来什么，我们也有一个大胆的愿景。我认为这就是我们所看到的不同之处，正如你所知道的, Stacy。\n我的意思是我们不是为了并购而进行并购，而是因为这对于我们而言，都是一个难得的机会，没有比 赛灵思 更好的行业匹配者了。Victor，你来补充一些你的看法。\nVictor Peng：我认为这次收购与英特尔那次完全不同。我认同Lisa所说，不仅仅是在数据中心，我们对其他正在发生的转型都有着共同的愿景，比如在边缘甚至端侧应用中。我非常高兴能再次加入AMD和赛灵思团队。\n并且我认为我们确实有非常相似的文化，都注重创新、执行和团队合作文化，既适用于公司内部，也适用于客户。我认为这就是全部。我们将给客户创造巨大的价值，随着时间的推移，我们将会把 Lisa 谈到的那些基础技术展现给大家。很明显，我个人觉得我们将很好地整合。\n确切的说，将Altera收购认为是不成功的案例其实是一种误导。与 AMD 和 赛灵思 管理层希望投资者相信的相反，英特尔 收购Altera与 AMD 收购 赛灵思 其实完全相同，都是在CPU里添加一个 FPGA。然后将其作为加速器或 SmartNIC 放入数据中心以进行卸载，或用于综合网络基础设施组合，又或用于寻求其他边缘机会。\n这是英特尔执行其收购时的策略，我看不出AMD收购赛灵思有什么不同，都是在扩大机会。还有两个论点：\n<ul>\n <li>就技术而言，Altera-英特尔 的协同效应实际上要广泛得多。有些人可能还记得，早在英特尔代工服务之前，Altera 是英特尔第一个具有里程碑意义的代工客户，不仅采用英特尔的代工，同时也是英特尔业界领先的先进chiplet封装（带EMIB）的主要用户。此外，英特尔的 oneAPI 软件计划还包含 FPGA，创建一个统一的开放式编程模型，涵盖 CPU、GPU、FPGA 和 NPU。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>上市协同效应以及整体产品组合也有利于英特尔。英特尔在 (5G) 网络基础设施整体上处于领先地位，而 AMD 则在这个市场上仍然缺席。（尽管看好 AMD 的人认为这次收购让 AMD 能够扩展到新市场。）英特尔不仅拥有 ASIC 业务，还收购了 Easic 以获得更广泛的产品组合：英特尔称之为从可编程芯片到非可编程芯片的“逻辑连续体”。</li>\n</ul>\n尽管一些协同效应仍有待观察，就像我在 2020 年 10 月之前的分析中所说的那样，鉴于AMD近 2000 亿美元的市场估值，此次收购表明并符合 AMD追求进一步增长的目标，这与英伟达想要收购Arm没什么不同。因此，与上述管理层引述相反，可以认为此次收购与英特尔在 2015-2016 年的收购相同，这意味着 AMD 在追求 CPU + FPGA 协同战略方面至少落后英特尔五年。\n<h3>CPU+FPGA 集成有意义吗？</h3>\n关于赛灵思的收购，还有一个话题可以讨论：一些投资者或许有这样的印象，AMD未来会推出类似超级APU的东西，除了CPU（也许还有GPU）也会集成FPGA。\n那我们分别来讨论下AMD 主要服务的两个市场。首先，在 PC 市场上，AMD 推出 FPGA 的机会很小。正如我所说的，CPU（尤其是 英特尔 的）已经包含了许多加速器，而FPGA 似乎没有价值主张。当然，AMD也许会进行尝试，从而创造一个新的市场，但这种可能性很小，因为FPGA 只会增加 CPU 的成本。\n其次，如上文所说的，FPGA 更有前景的市场是数据中心，但事实证明，这里也不需要将 FPGA 集成到 CPU 中。\n与数据中心未集成 GPU 以及 英伟达 仅基于 GPU 就积累了约 8000亿美元市值的原因完全相同：GPU 或 FPGA 等加速器可以作为PCIe互连通过一个标准的链接被附加到CPU。\n当然，有些人可能会争辩说，集成或许会带来一些好处，例如缓存一致性。然而，正是出于这个原因，业界即将采用一种称为 CXL的新互连标准（由英特尔于 2019 年提出，并得到包括 AMD、赛灵思 和 Arm 在内的整个行业的支持）。\n总而言之，收购 赛灵思 的主要理由不是硬件集成，而是（如 2020 年所述）AMD 试图通过进入 FPGA 市场来扩展其 TAM。任何协同效应都将是在更高层次上，如提供 AMD CPU + 赛灵思 FPGA 作为英特尔 CPU + Altera FPGA 组合的竞争产品，以及软件集成，例如英特尔如何通过一个API创建统一的编程模型。\n<h3>FPGA 发展：之前发生了什么</h3>\n本节将总结过去几年 FPGA 的主要市场趋势。特别是英特尔的财务数据虽然没有显示，但实际上谁将在未来拥有 FPGA 领导地位，这已经有了明显的演变。\n总结 Altera-英特尔 的发展：\n<ul>\n <li>由于收购前的延迟，Altera 在转向 14/16nm 节点方面比 赛灵思 晚了一年。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>然而，英特尔迅速采取行动并立即投资了一个并行开发团队，在 14nm Stratix 10 开始出样前，就开始研究10nm Agilex。因此，Agilex 和 Versal 大约在 2019 年年中同时开始采样，这意味着英特尔在短短一代内就追平了工艺技术。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>Altera 一直是英特尔非常成功的代工厂客户，利用英特尔领先的工艺以及2.5D 和 3D 小芯片封装技术，形成了丰富的小芯片生态系统。值得注意的是，这甚至早于AMD 将其第一个 MCP（多芯片封装）（“Naples”，2017 年）推向市场，更不用说 AMD 的第一个半芯片设计（“Rome”，2019 年）。因此，与 AMD 粉丝经常所说的相反，业界第一个采用小芯片的实际上是 Altera。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>此后，Stratix 10 和 Agilex 成为越来越大的第一方和第三方小芯片生态系统的一部分。实际上，这仍然是业界唯一真正的跨供应商和跨代工厂的小芯片生态系统。我称 AMD 的方法为半芯片，因为它仍然基于传统的 MCP 方法。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>收购让英特尔实现了什么：尽管收购前有延迟，英特尔仍然能够提供业界首款具有 集成 HBM、58G 收发器和PCIe 4.0 的 16/14nm FPGA。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>英特尔还在 2019 年收购了 eASIC，从而创建了 eASICs。它们提供了介于 ASICs 和 FPGAs 之间的功能集（在成本、上市时间、功耗、性能等方面）。这些 eASICs 也可以作为小芯片添加到 Agilex FPGA 中。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>英特尔还于 2019 年创建了网络和自定义逻辑，以实现上述网络协同效应。虽然由于FPGA在网络领域的销售额下降，英特尔的收入实际上有所下降，但英特尔表示，这些销售额已从英特尔FPGA转移到英特尔ASIC。最近，英特尔表示，由于供应短缺，无法完成所有订单：“由于严重的供应限制，DSG 收入为 4.86 亿美元，同比下降 3%。但FPGA市场继续仍然供不应求。”</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>英特尔 FPGA 也是英特尔异构 XPU 战略的关键部分，它在软件方面转化为对英特尔 oneAPI 计划的支持。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>英特尔 FPGA 与AI无处不在的战略保持一致，几年前英特尔还推出了带有 Tensor Blocks 的 14nm Stratix 10 NX。在某些工作负载中，FPGA 的效率可能比 GPU 高一个数量级。</li>\n</ul>\n在赛灵思方面：\n<ul>\n <li>赛灵思 将其 Versal 产品称为 APACs（自适应计算加速平台），而不是 FPGA，为的是强调它包含了更多的IP和加速器（例如用于5G和AI），从而扩展并增强了传统 FPGA以外的用途。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>这些APACs可以被视为英特尔通过小芯片为其 FPGA 增加更多功能的方法的单片等效：赛灵思的 7nm Versal 路线图由不少于 6 个产品线（单片芯片）组成。</li>\n</ul>\n<ul>\n <li>赛灵思 的 oneAPI 相当于其 Vitis 软件，显然这仍是一个仅限 FPGA 的解决方案，而 oneAPI 则针对英特尔的完整芯片产品组合。</li>\n</ul>\n总的来说，Altera（英特尔）和 赛灵思（AMD）都采用了一种策略，即通过包含专用加速引擎来扩展 FPGA 的用途，但两家公司采用的是不同方式：Altera已经能够采用英特尔行业领先的先进封装来创建小芯片生态系统，允许根据客户的要求对每个单独的FPGA进行定制，而赛灵思则仍然遵循传统的单片芯片方法。\nAltera 的小芯片方法取得了成功，因为它率先将 58G/112G 收发器、Arm 内核和 HBM 集成到 FPGA 中。小芯片的好处是一旦创建，就可以添加到 FPGA 中，而无需重新流片，从而大大缩短上市时间。\n最后，由于 Versal 和 Agilex FPGA 基本上是在同一时间推出的，应该可以看到 英特尔 的投资让 Altera 在这方面迎头赶上。\n<h3>FPGA的对决继续</h3>\n由于两家公司的路线图都非常明确，所以可以进行比较。英特尔和赛灵思同时向 10nm/7nm 迈进。\n如前面所说的，在 10nm/7nm这一代，两家公司都采取了一种有些相似但又有所不同的方法，尽管两家公司都在多个 SKU扩充产品线，但赛灵思似乎正在通过广泛的Versal acap，对其瞄准的几个领域(如边缘、5G和机器学习)采取更具体的方法。为此，赛灵思更加专注于围绕 FPGA 平台集成多个加速器，因此得名 ACAP。请注意，这些都是单片芯片。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/132d339a5e3f2149195171520273e9b5\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n另一方面，Agilex FPGA 主要专注于改进核心 FPGA 结构（英特尔称之为 HyperFlex 2 架构），声称性能（频率）将提高 40%，功耗降低 40%。Agilex 还引入了各种新功能：强化的bfloat16 AI 数据类型支持、改进的DSP 性能（但还没有专用的 AI 加速），以及未来版本中的 116G 收发器、PCIe 5.0、DDR5 和 CXL（通过新的小芯片）。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e2aa068d2d534b3624c0a0a7dc0787d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n这些发展意味着，对于不使用任何加速器的纯 FPGA 应用，Agilex 作为整体卓越平台，优于 赛灵思，拥有非常明确和切实的 FPGA 领先地位。这确实是英特尔在2021年初推出的Ice Lake-SP数据中心的一部分（与Versal相比）：\n<ul>\n <li>视频 IP 性能提高 50%；</li>\n <li>每瓦性能提高 2 倍（结构）；</li>\n <li>（结构）性能提高 30%。</li>\n</ul>\n第二个主要区别是英特尔继续其小芯片战略：与基础10nm FPGA 相同，但可以附加小芯片生态系统来定制 FPGA。这种方法在开发成本、特性集和上市时间方面具有实质性优势。例如，上面提到的116G 收发器、PCIe 5.0/CXL 和 HBM等一些功能，只有未来在这些技术可用时才能出现。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/5c224ccf0348ae9f168863070ace7083\" tg-width=\"640\" tg-height=\"356\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n可以肯定的是，这是小芯片的优势，而不是缺陷：116G 收发器、DDR5 和 PCIe 5.0 或 CXL 在 Agilex 于 2019 年首次开始采用时还不可用，因此基本上英特尔的 FPGA 是面向未来的，因为这种小芯片方法：英特尔只需要创建一个具有PCIe 5.0 支持的小型小芯片。相比之下，Versal FPGA 将永远无法获得 PCIe 5.0 支持，除非赛灵思通过昂贵的努力来创建新的成熟的单片芯片。当然，赛灵思 绝对不会仅为了添加一项功能而这样做。\n这实质上表明了除了性能之外，英特尔在连接性和 I/O 支持方面进一步获胜，因为 Versal 没有 116G 收发器、DDR5、PCIe 5.0 或 CXL 1.1 支持。\n这也说明，原则上没有什么可以阻止客户为 赛灵思 Versal ACAP 中的加速器添加小芯片，这确实是英特尔通过从ASIC到 eASIC 再到 FPGA 的自定义逻辑连续体的战略。例如，随着 2020 年 5G ASIC 的兴起，英特尔的数据中心邻接收入开始显著增加（增加了数亿美元），“交付英特尔领先的 5G ASIC，产生可观的年收入增量”。这意味着真正潜在财务状况可能比仅比较英特尔 FPGA 与赛灵思更微妙，因为英特尔 ASIC 的收入未知。\n<h3>从英特尔看FPGA的创新</h3>\n除了在 FPGA 功率和性能方面处表现优越之外，英特尔还有一些创新正在进行中，这可能会进一步巩固其实力：\n<ul>\n <li>Stratix 10 NX：业界首款针对 AI 优化的 FPGA，性能提升 15 倍。</li>\n <li>PCIe 6.0 和 CXL 2.0将在以后阶段（通过新的小芯片）出现在 Agilex 上。</li>\n <li>业界首款224G 收发器，针对下一代（英特尔 4）FPGA。</li>\n <li>英特尔 4 FPGA：使用 EMIB 和 Foveros 3D 封装（以 Foveros 为特色），可能会让效率和密度提高一个数量级以上。</li>\n</ul>\n尤其是下一代 FPGA 清楚地表明，英特尔除了进一步扩展其 FPGA 领先地位外，还可以做任何事情，因为其3D堆叠的使用将是赛灵思无法比拟。\n<h3>Stratix 10 NX</h3>\n我在2020年6月发布时与 Cooper Lake Xeon Scalable 一起讨论了 Stratix 10 NX）。它是英特尔首款针对 AI 优化的 FPGA，具有 AI Tensor Blocks：将传统的 DSP 单元换成 AI Tensor Blocks，而AI Tensor Blocks 拥有 15 倍多（支持 INT8 的）计算单元，相应的性能提升了 15 倍，这使它们能够与 英伟达 GPU 竞争：\n针对 英伟达的产品 ，英特尔表示，其 Stratix 10 NX 设备在 BERT 批处理中比 英伟达 V100 GPU 快 2.3 倍，在 LSTM 批处理中快 9.5 倍，在 ResNet50 批处理中快 3.8 倍。\n另一篇论文描述了与 英伟达 的 V100 相比，Stratix 10如何在现实世界最先进的文本转语音工作负载上实现 8 倍的性能和 10 倍的每瓦性能。考虑到这些数据，这使得它能与 英伟达 的 7nm Ampere 竞争。（之所以没有与最新的A100进行比较，是因为当时这些工作负载还不适用于A100或者还未针对A100进行优化）。\n以下幻灯片显示了它如何利用其小芯片方法从小芯片库“构建”Stratix 10 NX。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5ab7bf36e2ac2b498e059da4c52f715\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n对于“计算”小芯片，这是英特尔第四个基于 14nm 的 FPGA 架构，还包括了 AI Tensor Blocks。其他结构是带有或不带有四核 Arm A53 CPU 的 FPGA，以及用于Stratix 10 GX 10M的高密度 FPGA （这里没有讨论，是另一个领先的 FPGA）。\nFPGA 的其余部分类似于 Stratix 10 MX：\n<ul>\n <li>互连小芯片采用 58G 收发器 (SerDes) 技术和 PCIe 3.0。</li>\n <li>没有内存或“专用”小芯片。</li>\n <li>对于其他“自定义小芯片”，支持 HBM（通过英特尔的开源 AIB 协议）。</li>\n</ul>\n通过这种方法，NX是第六个Stratix 10版本（每个版本都有多个SKU，以进一步区分性能和功能）。如果没有小芯片，这种扩展是不可能的：例如，Stratix 10 DX引入了PCIe 4.0和UPI支持。\n总体而言，这种设计方法降低了成本（因为验证是在小芯片级别进行的）和加快了上市时间（因为每个新变体都可以在组成小芯片后立即上市）。\n<h3>PCIe 6.0 和 CXL 2.0</h3>\n通用 PCIe 互连已经在加速路线图上。经过多年的 PCIe 3.0，行业在 2019 年左右转向 PCIe 4.0，并在 2021 年转向 PCIe 5.0。Agilex 也支持 CXL，因为它基于 PCIe 5.0。PCIe 6.0（大约 2023/2024 年）将进一步跟上这种类似摩尔定律的节奏。\n英特尔的 Agilex 路线图显示，未来这些 FPGA 将支持 PCIe 6.0 和下一代 CXL 2.0，这也将为超 400G 以太网带来支持。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a34010a8398e5afcd1ba4ad1452daf4\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n英特尔透露，其下一代 FPGA 将基于英特尔 4 构建，并使用英特尔的下一代“Co-EMIB”封装技术，这进一步扩大了英特尔在先进封装领域的领先地位。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bef48923e76076b71b10e702daf438e\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\nCo-EMIB 基本上是 2.5D EMIB 和 3D Foveros 的组合：它将利用 Foveros 进行基础芯片的 3D 堆叠，同时还将继续使用 EMIB 来连接小芯片，类似于英特尔的 Ponte Vecchio Xe HPC GPU。\n然而，上面的 2020 年幻灯片并未表明 FPGA 转向 3D 封装的重要性。相比之下，在之前 2018 架构日，英特尔曾暗示它可以使用 Foveros 堆叠不仅仅是两层（就像在 Lakefield 和 Ponte Vecchio 中所做的那样），这将把FPGA 转变为“可配置扇区的海洋”。英特尔表示，这将带来高达 1-2 个数量级的能效提升。换句话说，这可能是 FPGA 的范式转变。\n展望未来，英特尔还计划将 Foveros 用于 FPGA。英特尔的下一代 FPGA 将大量使用芯片堆叠，预计 Foveros 能在性能、能源效率或密度压缩方面实现 1 甚至 2 个数量级的提升，而这种提升来自一种完全不同的 FPGA 配置方式。为了满足当今的高端 FPGA，业界使用高带宽存储器，该存储器通过导线连接到所有可配置模块。英特尔可编程解决方案工程集团副总裁兼总经理Ravi Kuppuswamy表示：“有了Foveros和3D堆叠，突然之间，您就拥有了大量可重新配置的内核。”主要的简化来自于它们将传统的长电线转换为短垂直电线的能力。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/162fd010f76997cbac562b04480bb439\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"448\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n<h2></h2>\n<h3>224G 收发器领导地位</h3>\n最后，SerDes（收发器）可能是一个鲜为人知的技术组件，但它却是 FPGA一个非常重要的部分，因为 FPGA 有多种用途，从存储到移动再到处理数据，这正是 SerDes 在互连方面发挥作用的地方。\n它可以与 PCIe 互连进行比较，因为两者具有相似的每通道吞吐量。为了不断提升互连速度，该领域正在使用先进的技术，同样，扩展SerDes也有其自身的挑战。\n英特尔 以 58G FPGA 击败 赛灵思 推向市场，开始为 Agilex 提供 116G FPGA，并且在 2020 年 8 月，英特尔 是第一家宣布在实验室中运行的 224G PAM-4（每个信号两位）收发器 IP的公司（似乎在 英特尔 4 上）。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b234ebc8cb701d0cfd85a8b777cc4da\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n<h3>总结</h3>\n英特尔在 2017 年推出了 Stratix 10 FPGA，虽然比赛灵思晚了一年，但 Versal 和 Agilex 大约在 2019 年年中同时开始提供样品。Agilex 还展示了优异的领导能力和效率。需要注意的是，鉴于FPGA客户设计周期较长，FPGA 的出货量通常需要 3-4 年才能达到峰值。展望未来，鉴于英特尔提到的“1-2 个数量级”的改进，英特尔正在开发可能是革命性的FPGA。\n英特尔的 FPGA 引人注目，因为它们是其最新封装和小芯片技术的运载工具，从而产生了广泛的小芯片库。最值得注意的是，英特尔在收发器方面的持续领先地位 (58G-116G-224G) 强化了这一观点。最后，FPGA 在英特尔的 AI 战略中也发挥着关键作用，英特尔的 oneAPI 软件为此提供了支持。\n虽然两家公司的上市战略有很大不同（英特尔：小芯片；赛灵思：ACAP），但通过使FPGA更容易获得来扩大市场的目标对两者来说是相似的。而这是一般是通过诸如OneAPI和Vitis等高级工具（而不是传统的FPGA低级编程工具）实现的。\n尽管 FPGA 的整体增长相当疲软，但从Altera被收购以来的五年左右的时间里，FPGA 最有前途的市场可以说仍然是数据中心，在那里它们可以用作 IPU/DPU/SmartNIC 或作为 AI 或其他加速器工作负载（因为已经证明 FPGA 的性能远远优于 英伟达 GPU）。FPGA 不太可能像 GPU 那样成为主流，但如果这些较新的编程范例至少取得一些成功（例如通过OneAPI），那么对于英特尔和赛灵思而言，那么这可能会极大地增加其可寻的目标市场。","source":"gelonghui_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>FPGA，大战继续！</title>\n<style 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是可编程逻辑设备，通过与其他类型芯片比较可以更直观得理解：CPU 可以通过软件完全编程，ASIC中特定的算法是在硬件中进行的，而 FPGA 可以在逻辑（布尔逻辑体系）级别就进行“编程”。这意味着逻辑将根据算法（如 ASIC）进行调整，也可以重新编程来迎合不同的算法，进而决定固定功能芯片和 CPU 之间的速度、灵活性和效率特性。性能优异的 FPGA 还可以通过 DSP 提供相当多的计算能力，甚至可以与 GPU 相媲美。随着AI 的兴起，英特尔 和 赛灵思 都进一步增加了对低精度的支持（例如 INT8），甚至在一些 FPGA 中增加了矩阵运算（类似于英伟达的张量核心—— Tensor Core）。（这也表明英伟达在 AI 方面成功的主要原因是2017年时凭借 V100 快速上市，从而形成了先发优势。此外，赛灵思和英特尔（以及许多初创公司）都已经表明可以添加 Tensor Core到 GPU 以外的其他芯片，并能够提供具有竞争力甚至卓越的性能。）\n收购赛灵思\n关于AMD收购赛灵思，我在传闻刚出现时就进行了分析。\n回顾CPU 和 FPGA 的协同效应，从英特尔五年前的收购中，我们就可以知道：FPGA 可以用作数据中心加速器、AI 加速器、SmartNIC（智能网卡） 以及网络基础设施中的加速器。但我也指出过，迄今为止，这些协同效应并没有给英特尔的 FPGA业务带来太大的增长。在这方面，尽管(独立的)赛灵思的表现可能稍好一些，但其财务状况也喜忧参半。\n作为这次讨论的补充，当时在电话会议上提出了以下问题，可能值得完整引用，因为我看到许多看好 AMD 的人认为， AMD的收购与英特尔不同，但我却不这么认为。\nStacy Rasgon：我关于赛灵思的问题是，对于一家购买 FPGA 的 CPU 公司，显然有人在你的竞争对手尝试之前已经尝试过，就这一点而言，它并不是非常成功。您认为您对 赛灵思 的看法与 英特尔 对 Altera 的看法有何不同？您从英特尔 收购Altera中遇到的问题中学到了什么？\nLisa Su：经过一段时间的考虑，我认为不同之处在于赛灵思是市场领导者。从过去几年里业务增长情况来看，他们的市场份额一直在增长。我也认为两家企业的执行情况都非常好。\n你可能会问，为什么现在我们对我们的基础业务感觉很好。别人可能觉得我们的业务是互补的，确实从产品和市场的角度来看，它们十分互补。但其实在数据中心焦点、技术战略等方面，我们是存在一些重要的交叉点。\n我们都是技术领先者，都与台积电合作，也都喜欢这种模块化设计环境，而赛灵思在2.5D、3D集成等方面处于领先地位。此外，我们都致力于软件和开源，所以可以明显看到很多隐藏在幕后的协同效应。未来，你可能看到我们的路线图规划。\n最后，我想说的是，我认为我们的文化非常一致，Victor和我都是工程师。我们热爱所拥有的共同愿景的技术，我真的非常高兴他能加入我们。对于此次收购将会对行业和我们的合资公司带来什么，我们也有一个大胆的愿景。我认为这就是我们所看到的不同之处，正如你所知道的, Stacy。\n我的意思是我们不是为了并购而进行并购，而是因为这对于我们而言，都是一个难得的机会，没有比 赛灵思 更好的行业匹配者了。Victor，你来补充一些你的看法。\nVictor Peng：我认为这次收购与英特尔那次完全不同。我认同Lisa所说，不仅仅是在数据中心，我们对其他正在发生的转型都有着共同的愿景，比如在边缘甚至端侧应用中。我非常高兴能再次加入AMD和赛灵思团队。\n并且我认为我们确实有非常相似的文化，都注重创新、执行和团队合作文化，既适用于公司内部，也适用于客户。我认为这就是全部。我们将给客户创造巨大的价值，随着时间的推移，我们将会把 Lisa 谈到的那些基础技术展现给大家。很明显，我个人觉得我们将很好地整合。\n确切的说，将Altera收购认为是不成功的案例其实是一种误导。与 AMD 和 赛灵思 管理层希望投资者相信的相反，英特尔 收购Altera与 AMD 收购 赛灵思 其实完全相同，都是在CPU里添加一个 FPGA。然后将其作为加速器或 SmartNIC 放入数据中心以进行卸载，或用于综合网络基础设施组合，又或用于寻求其他边缘机会。\n这是英特尔执行其收购时的策略，我看不出AMD收购赛灵思有什么不同，都是在扩大机会。还有两个论点：\n\n就技术而言，Altera-英特尔 的协同效应实际上要广泛得多。有些人可能还记得，早在英特尔代工服务之前，Altera 是英特尔第一个具有里程碑意义的代工客户，不仅采用英特尔的代工，同时也是英特尔业界领先的先进chiplet封装（带EMIB）的主要用户。此外，英特尔的 oneAPI 软件计划还包含 FPGA，创建一个统一的开放式编程模型，涵盖 CPU、GPU、FPGA 和 NPU。\n\n\n上市协同效应以及整体产品组合也有利于英特尔。英特尔在 (5G) 网络基础设施整体上处于领先地位，而 AMD 则在这个市场上仍然缺席。（尽管看好 AMD 的人认为这次收购让 AMD 能够扩展到新市场。）英特尔不仅拥有 ASIC 业务，还收购了 Easic 以获得更广泛的产品组合：英特尔称之为从可编程芯片到非可编程芯片的“逻辑连续体”。\n\n尽管一些协同效应仍有待观察，就像我在 2020 年 10 月之前的分析中所说的那样，鉴于AMD近 2000 亿美元的市场估值，此次收购表明并符合 AMD追求进一步增长的目标，这与英伟达想要收购Arm没什么不同。因此，与上述管理层引述相反，可以认为此次收购与英特尔在 2015-2016 年的收购相同，这意味着 AMD 在追求 CPU + FPGA 协同战略方面至少落后英特尔五年。\nCPU+FPGA 集成有意义吗？\n关于赛灵思的收购，还有一个话题可以讨论：一些投资者或许有这样的印象，AMD未来会推出类似超级APU的东西，除了CPU（也许还有GPU）也会集成FPGA。\n那我们分别来讨论下AMD 主要服务的两个市场。首先，在 PC 市场上，AMD 推出 FPGA 的机会很小。正如我所说的，CPU（尤其是 英特尔 的）已经包含了许多加速器，而FPGA 似乎没有价值主张。当然，AMD也许会进行尝试，从而创造一个新的市场，但这种可能性很小，因为FPGA 只会增加 CPU 的成本。\n其次，如上文所说的，FPGA 更有前景的市场是数据中心，但事实证明，这里也不需要将 FPGA 集成到 CPU 中。\n与数据中心未集成 GPU 以及 英伟达 仅基于 GPU 就积累了约 8000亿美元市值的原因完全相同：GPU 或 FPGA 等加速器可以作为PCIe互连通过一个标准的链接被附加到CPU。\n当然，有些人可能会争辩说，集成或许会带来一些好处，例如缓存一致性。然而，正是出于这个原因，业界即将采用一种称为 CXL的新互连标准（由英特尔于 2019 年提出，并得到包括 AMD、赛灵思 和 Arm 在内的整个行业的支持）。\n总而言之，收购 赛灵思 的主要理由不是硬件集成，而是（如 2020 年所述）AMD 试图通过进入 FPGA 市场来扩展其 TAM。任何协同效应都将是在更高层次上，如提供 AMD CPU + 赛灵思 FPGA 作为英特尔 CPU + Altera FPGA 组合的竞争产品，以及软件集成，例如英特尔如何通过一个API创建统一的编程模型。\nFPGA 发展：之前发生了什么\n本节将总结过去几年 FPGA 的主要市场趋势。特别是英特尔的财务数据虽然没有显示，但实际上谁将在未来拥有 FPGA 领导地位，这已经有了明显的演变。\n总结 Altera-英特尔 的发展：\n\n由于收购前的延迟，Altera 在转向 14/16nm 节点方面比 赛灵思 晚了一年。\n\n\n然而，英特尔迅速采取行动并立即投资了一个并行开发团队，在 14nm Stratix 10 开始出样前，就开始研究10nm Agilex。因此，Agilex 和 Versal 大约在 2019 年年中同时开始采样，这意味着英特尔在短短一代内就追平了工艺技术。\n\n\nAltera 一直是英特尔非常成功的代工厂客户，利用英特尔领先的工艺以及2.5D 和 3D 小芯片封装技术，形成了丰富的小芯片生态系统。值得注意的是，这甚至早于AMD 将其第一个 MCP（多芯片封装）（“Naples”，2017 年）推向市场，更不用说 AMD 的第一个半芯片设计（“Rome”，2019 年）。因此，与 AMD 粉丝经常所说的相反，业界第一个采用小芯片的实际上是 Altera。\n\n\n此后，Stratix 10 和 Agilex 成为越来越大的第一方和第三方小芯片生态系统的一部分。实际上，这仍然是业界唯一真正的跨供应商和跨代工厂的小芯片生态系统。我称 AMD 的方法为半芯片，因为它仍然基于传统的 MCP 方法。\n\n\n收购让英特尔实现了什么：尽管收购前有延迟，英特尔仍然能够提供业界首款具有 集成 HBM、58G 收发器和PCIe 4.0 的 16/14nm FPGA。\n\n\n英特尔还在 2019 年收购了 eASIC，从而创建了 eASICs。它们提供了介于 ASICs 和 FPGAs 之间的功能集（在成本、上市时间、功耗、性能等方面）。这些 eASICs 也可以作为小芯片添加到 Agilex FPGA 中。\n\n\n英特尔还于 2019 年创建了网络和自定义逻辑，以实现上述网络协同效应。虽然由于FPGA在网络领域的销售额下降，英特尔的收入实际上有所下降，但英特尔表示，这些销售额已从英特尔FPGA转移到英特尔ASIC。最近，英特尔表示，由于供应短缺，无法完成所有订单：“由于严重的供应限制，DSG 收入为 4.86 亿美元，同比下降 3%。但FPGA市场继续仍然供不应求。”\n\n\n英特尔 FPGA 也是英特尔异构 XPU 战略的关键部分，它在软件方面转化为对英特尔 oneAPI 计划的支持。\n\n\n英特尔 FPGA 与AI无处不在的战略保持一致，几年前英特尔还推出了带有 Tensor Blocks 的 14nm Stratix 10 NX。在某些工作负载中，FPGA 的效率可能比 GPU 高一个数量级。\n\n在赛灵思方面：\n\n赛灵思 将其 Versal 产品称为 APACs（自适应计算加速平台），而不是 FPGA，为的是强调它包含了更多的IP和加速器（例如用于5G和AI），从而扩展并增强了传统 FPGA以外的用途。\n\n\n这些APACs可以被视为英特尔通过小芯片为其 FPGA 增加更多功能的方法的单片等效：赛灵思的 7nm Versal 路线图由不少于 6 个产品线（单片芯片）组成。\n\n\n赛灵思 的 oneAPI 相当于其 Vitis 软件，显然这仍是一个仅限 FPGA 的解决方案，而 oneAPI 则针对英特尔的完整芯片产品组合。\n\n总的来说，Altera（英特尔）和 赛灵思（AMD）都采用了一种策略，即通过包含专用加速引擎来扩展 FPGA 的用途，但两家公司采用的是不同方式：Altera已经能够采用英特尔行业领先的先进封装来创建小芯片生态系统，允许根据客户的要求对每个单独的FPGA进行定制，而赛灵思则仍然遵循传统的单片芯片方法。\nAltera 的小芯片方法取得了成功，因为它率先将 58G/112G 收发器、Arm 内核和 HBM 集成到 FPGA 中。小芯片的好处是一旦创建，就可以添加到 FPGA 中，而无需重新流片，从而大大缩短上市时间。\n最后，由于 Versal 和 Agilex FPGA 基本上是在同一时间推出的，应该可以看到 英特尔 的投资让 Altera 在这方面迎头赶上。\nFPGA的对决继续\n由于两家公司的路线图都非常明确，所以可以进行比较。英特尔和赛灵思同时向 10nm/7nm 迈进。\n如前面所说的，在 10nm/7nm这一代，两家公司都采取了一种有些相似但又有所不同的方法，尽管两家公司都在多个 SKU扩充产品线，但赛灵思似乎正在通过广泛的Versal acap，对其瞄准的几个领域(如边缘、5G和机器学习)采取更具体的方法。为此，赛灵思更加专注于围绕 FPGA 平台集成多个加速器，因此得名 ACAP。请注意，这些都是单片芯片。\n\n另一方面，Agilex FPGA 主要专注于改进核心 FPGA 结构（英特尔称之为 HyperFlex 2 架构），声称性能（频率）将提高 40%，功耗降低 40%。Agilex 还引入了各种新功能：强化的bfloat16 AI 数据类型支持、改进的DSP 性能（但还没有专用的 AI 加速），以及未来版本中的 116G 收发器、PCIe 5.0、DDR5 和 CXL（通过新的小芯片）。\n\n这些发展意味着，对于不使用任何加速器的纯 FPGA 应用，Agilex 作为整体卓越平台，优于 赛灵思，拥有非常明确和切实的 FPGA 领先地位。这确实是英特尔在2021年初推出的Ice Lake-SP数据中心的一部分（与Versal相比）：\n\n视频 IP 性能提高 50%；\n每瓦性能提高 2 倍（结构）；\n（结构）性能提高 30%。\n\n第二个主要区别是英特尔继续其小芯片战略：与基础10nm FPGA 相同，但可以附加小芯片生态系统来定制 FPGA。这种方法在开发成本、特性集和上市时间方面具有实质性优势。例如，上面提到的116G 收发器、PCIe 5.0/CXL 和 HBM等一些功能，只有未来在这些技术可用时才能出现。\n\n可以肯定的是，这是小芯片的优势，而不是缺陷：116G 收发器、DDR5 和 PCIe 5.0 或 CXL 在 Agilex 于 2019 年首次开始采用时还不可用，因此基本上英特尔的 FPGA 是面向未来的，因为这种小芯片方法：英特尔只需要创建一个具有PCIe 5.0 支持的小型小芯片。相比之下，Versal FPGA 将永远无法获得 PCIe 5.0 支持，除非赛灵思通过昂贵的努力来创建新的成熟的单片芯片。当然，赛灵思 绝对不会仅为了添加一项功能而这样做。\n这实质上表明了除了性能之外，英特尔在连接性和 I/O 支持方面进一步获胜，因为 Versal 没有 116G 收发器、DDR5、PCIe 5.0 或 CXL 1.1 支持。\n这也说明，原则上没有什么可以阻止客户为 赛灵思 Versal ACAP 中的加速器添加小芯片，这确实是英特尔通过从ASIC到 eASIC 再到 FPGA 的自定义逻辑连续体的战略。例如，随着 2020 年 5G ASIC 的兴起，英特尔的数据中心邻接收入开始显著增加（增加了数亿美元），“交付英特尔领先的 5G ASIC，产生可观的年收入增量”。这意味着真正潜在财务状况可能比仅比较英特尔 FPGA 与赛灵思更微妙，因为英特尔 ASIC 的收入未知。\n从英特尔看FPGA的创新\n除了在 FPGA 功率和性能方面处表现优越之外，英特尔还有一些创新正在进行中，这可能会进一步巩固其实力：\n\nStratix 10 NX：业界首款针对 AI 优化的 FPGA，性能提升 15 倍。\nPCIe 6.0 和 CXL 2.0将在以后阶段（通过新的小芯片）出现在 Agilex 上。\n业界首款224G 收发器，针对下一代（英特尔 4）FPGA。\n英特尔 4 FPGA：使用 EMIB 和 Foveros 3D 封装（以 Foveros 为特色），可能会让效率和密度提高一个数量级以上。\n\n尤其是下一代 FPGA 清楚地表明，英特尔除了进一步扩展其 FPGA 领先地位外，还可以做任何事情，因为其3D堆叠的使用将是赛灵思无法比拟。\nStratix 10 NX\n我在2020年6月发布时与 Cooper Lake Xeon Scalable 一起讨论了 Stratix 10 NX）。它是英特尔首款针对 AI 优化的 FPGA，具有 AI Tensor Blocks：将传统的 DSP 单元换成 AI Tensor Blocks，而AI Tensor Blocks 拥有 15 倍多（支持 INT8 的）计算单元，相应的性能提升了 15 倍，这使它们能够与 英伟达 GPU 竞争：\n针对 英伟达的产品 ，英特尔表示，其 Stratix 10 NX 设备在 BERT 批处理中比 英伟达 V100 GPU 快 2.3 倍，在 LSTM 批处理中快 9.5 倍，在 ResNet50 批处理中快 3.8 倍。\n另一篇论文描述了与 英伟达 的 V100 相比，Stratix 10如何在现实世界最先进的文本转语音工作负载上实现 8 倍的性能和 10 倍的每瓦性能。考虑到这些数据，这使得它能与 英伟达 的 7nm Ampere 竞争。（之所以没有与最新的A100进行比较，是因为当时这些工作负载还不适用于A100或者还未针对A100进行优化）。\n以下幻灯片显示了它如何利用其小芯片方法从小芯片库“构建”Stratix 10 NX。\n\n对于“计算”小芯片，这是英特尔第四个基于 14nm 的 FPGA 架构，还包括了 AI Tensor Blocks。其他结构是带有或不带有四核 Arm A53 CPU 的 FPGA，以及用于Stratix 10 GX 10M的高密度 FPGA （这里没有讨论，是另一个领先的 FPGA）。\nFPGA 的其余部分类似于 Stratix 10 MX：\n\n互连小芯片采用 58G 收发器 (SerDes) 技术和 PCIe 3.0。\n没有内存或“专用”小芯片。\n对于其他“自定义小芯片”，支持 HBM（通过英特尔的开源 AIB 协议）。\n\n通过这种方法，NX是第六个Stratix 10版本（每个版本都有多个SKU，以进一步区分性能和功能）。如果没有小芯片，这种扩展是不可能的：例如，Stratix 10 DX引入了PCIe 4.0和UPI支持。\n总体而言，这种设计方法降低了成本（因为验证是在小芯片级别进行的）和加快了上市时间（因为每个新变体都可以在组成小芯片后立即上市）。\nPCIe 6.0 和 CXL 2.0\n通用 PCIe 互连已经在加速路线图上。经过多年的 PCIe 3.0，行业在 2019 年左右转向 PCIe 4.0，并在 2021 年转向 PCIe 5.0。Agilex 也支持 CXL，因为它基于 PCIe 5.0。PCIe 6.0（大约 2023/2024 年）将进一步跟上这种类似摩尔定律的节奏。\n英特尔的 Agilex 路线图显示，未来这些 FPGA 将支持 PCIe 6.0 和下一代 CXL 2.0，这也将为超 400G 以太网带来支持。\n\n英特尔透露，其下一代 FPGA 将基于英特尔 4 构建，并使用英特尔的下一代“Co-EMIB”封装技术，这进一步扩大了英特尔在先进封装领域的领先地位。\n\nCo-EMIB 基本上是 2.5D EMIB 和 3D Foveros 的组合：它将利用 Foveros 进行基础芯片的 3D 堆叠，同时还将继续使用 EMIB 来连接小芯片，类似于英特尔的 Ponte Vecchio Xe HPC GPU。\n然而，上面的 2020 年幻灯片并未表明 FPGA 转向 3D 封装的重要性。相比之下，在之前 2018 架构日，英特尔曾暗示它可以使用 Foveros 堆叠不仅仅是两层（就像在 Lakefield 和 Ponte Vecchio 中所做的那样），这将把FPGA 转变为“可配置扇区的海洋”。英特尔表示，这将带来高达 1-2 个数量级的能效提升。换句话说，这可能是 FPGA 的范式转变。\n展望未来，英特尔还计划将 Foveros 用于 FPGA。英特尔的下一代 FPGA 将大量使用芯片堆叠，预计 Foveros 能在性能、能源效率或密度压缩方面实现 1 甚至 2 个数量级的提升，而这种提升来自一种完全不同的 FPGA 配置方式。为了满足当今的高端 FPGA，业界使用高带宽存储器，该存储器通过导线连接到所有可配置模块。英特尔可编程解决方案工程集团副总裁兼总经理Ravi Kuppuswamy表示：“有了Foveros和3D堆叠，突然之间，您就拥有了大量可重新配置的内核。”主要的简化来自于它们将传统的长电线转换为短垂直电线的能力。\n\n\n224G 收发器领导地位\n最后，SerDes（收发器）可能是一个鲜为人知的技术组件，但它却是 FPGA一个非常重要的部分，因为 FPGA 有多种用途，从存储到移动再到处理数据，这正是 SerDes 在互连方面发挥作用的地方。\n它可以与 PCIe 互连进行比较，因为两者具有相似的每通道吞吐量。为了不断提升互连速度，该领域正在使用先进的技术，同样，扩展SerDes也有其自身的挑战。\n英特尔 以 58G FPGA 击败 赛灵思 推向市场，开始为 Agilex 提供 116G FPGA，并且在 2020 年 8 月，英特尔 是第一家宣布在实验室中运行的 224G PAM-4（每个信号两位）收发器 IP的公司（似乎在 英特尔 4 上）。\n\n总结\n英特尔在 2017 年推出了 Stratix 10 FPGA，虽然比赛灵思晚了一年，但 Versal 和 Agilex 大约在 2019 年年中同时开始提供样品。Agilex 还展示了优异的领导能力和效率。需要注意的是，鉴于FPGA客户设计周期较长，FPGA 的出货量通常需要 3-4 年才能达到峰值。展望未来，鉴于英特尔提到的“1-2 个数量级”的改进，英特尔正在开发可能是革命性的FPGA。\n英特尔的 FPGA 引人注目，因为它们是其最新封装和小芯片技术的运载工具，从而产生了广泛的小芯片库。最值得注意的是，英特尔在收发器方面的持续领先地位 (58G-116G-224G) 强化了这一观点。最后，FPGA 在英特尔的 AI 战略中也发挥着关键作用，英特尔的 oneAPI 软件为此提供了支持。\n虽然两家公司的上市战略有很大不同（英特尔：小芯片；赛灵思：ACAP），但通过使FPGA更容易获得来扩大市场的目标对两者来说是相似的。而这是一般是通过诸如OneAPI和Vitis等高级工具（而不是传统的FPGA低级编程工具）实现的。\n尽管 FPGA 的整体增长相当疲软，但从Altera被收购以来的五年左右的时间里，FPGA 最有前途的市场可以说仍然是数据中心，在那里它们可以用作 IPU/DPU/SmartNIC 或作为 AI 或其他加速器工作负载（因为已经证明 FPGA 的性能远远优于 英伟达 GPU）。FPGA 不太可能像 GPU 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