在未来的生活中FPGA将无处不在

可编程逻辑

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(文章来源:semiengineering)
       在越来越多的设计和越来越多的市场中,我们都能看到FPGA的身影;而且随着它们被纳入越来越多的系统中,它们本身也在变得越来越复杂。

这些市场现在依然强劲,但FPGA也开始在人工智能、数据中心、物联网、网络通信、测试和测量仪器、无线和有线通信基础设施甚至核电站等地方发挥作用。FPGA供应商也有意进入大数据分析、机器学习、数据存储压缩/解压和视频处理等应用领域。而且尚处于早期阶段的嵌入式FPGA(eFPGA)市场也正变得越来越普及,因为对成本敏感的设计师对使用这项技术的信心正越来越足。

一些eFPGA创业公司获得了相当显著的投资,在这个半导体创业公司稀少的时代,eFPGA创业公司正在迅猛发展。提供可重配置的RTLIP核和相关设计软件的FlexLogix已经获得了由LuxCapital和EclipseVentures领投的两轮共1240万美元私募投资。成立于2007年的法国eFPGA创业公司Menta已经得到了FJDevelopmentEN领投的700万美元私募投资。

Achronix和QuickLogic等其它一些公司也根据内部的增长预期而大力投资eFPGA。Achronix营销副总裁SteveMensor说他公司的FPGA芯片(基于英特尔的22nm工艺)仍然占据了收入的大部分,并有望在今年超过1亿美元。但他说Achronix的新eFPGA生产线将会占到今年全年20%以上的份额。

FlexLogixCEOGeoffTate将当前的eFPGA市场与从PC向移动手机转型过程中的处理器市场进行了比较。“25年之前,销售的大多数处理器都被用在了PC和工作站里面。ARM认识到嵌入式处理器还有机会,这能带来x86架构无力竞争的新型应用——比如手机,必须要把处理器做得足够小和低功耗才能用在手机里。嵌入式处理器是实现这一目标的关键。”

尽管FPGA市场一直伴随着这两个市场一起增长,但Tate指出eFPGA是一种完全不同的方法。“嵌入式FPGA需要与FPGA芯片不一样的技术调整。”他说,“嵌入式FPGA的工作方式与FPGA芯片类似。其中有查找表,其中有可编程互连,所以其中的FPGA结构类似于你可以在Altera或Xilinx或其它更小的FPGA公司的芯片中看到的结构。但在嵌入式FPGA市场,要想成功并且满足客户的需求,你必须调整你的技术来解决这些不同的需求。”

而且也不止于此。多年以来,FPGA供应商都把自己的芯片当作ASIC的低成本替代品进行销售。所以芯片制造商不必直接为一个新市场创造一种新的ASIC,而是可以从FPGA入手开发,当销量值得成本投入时,才*终将他们的设计成果转换成ASIC。FPGA供应商在能力/性能方面的营销上投入了大量资金,却在可配置性和设计简易性方面营销投入较少,也没有太多投入工艺节点,没有紧跟*先进的ASIC供应商的步伐。

这样的战线在28nm节点之后就开始分崩离析了。开发先进ASIC的成本模式在finFET领域遇到了麻烦,在后续节点上开发芯片的难度更大了、成本也更高了,而十亿单位级别的芯片终端市场也已被两家大型移动设备公司主宰。幸运的是,也出现了一些其它新市场,这些市场能给可编程逻辑带来很好的经济效益。

“这段时间里,我们真的已经远不止是一家FPGA公司了,并且实际上已经将我们的市场范围拓宽到了嵌入式处理器等应用领域。”Xilinx的FPGA和SoC产品管理与营销*总监KirkSaban说,“在我们公司供应的产品的复杂性方面,FPGA业务范围正在扩大。”

这也会改变哪种类型的芯片更适合哪种终端应用的讨论。过去,FPGA通常被拿来和ASIC比较,但*近的比较对象则更多是用于机器学习和神经网络应用的GPU。对eFPGA而言,情况则或多或少有些不同。它可以用任意工艺构建到任何SoC中。它可以在先进封装中被用作加速器,也可以作为单芯片的解决方案。

在新的和已有的终端市场中,eFPGA和FPGA都面临着很大的不确定性。协议在不断改变,用于自动汽车和机器学习的技术仍还处在定义和调整阶段,而现在的先进制造工艺在足够稳定足以保证合理产量之前还需要经过多轮修订。

这使得可编程性(programmability)成了设计中一个有吸引力的选择。而在一些市场(尤其是机器学习市场)中,FPGA的表现实际上优于其它处理器类型,因为它们采用了定点计算,而非浮点计算。在功率足迹(powerfootprint)方面,FPGA要好得多;而且在性能方面也远远更好,因为它们固有的平行性就更好,比起GPU,你可以在FPGA中创建更多编程单元。

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