人工智能芯片 FPGA的过去现在和未来

自Xilinx在1984年创造出FPGA以来，这种可编程逻辑器件凭借性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地，在过去几年也有极高的增长率。而进入了最近两年，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA的关注度更是到达了前所未有的高度。本文从基础出发谈及FPGA的过去、现在与未来。

我们知道，相对于专业的ASIC，FPGA有上市时间和成本上的优势。另外，在大多数情况下，FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效。这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器、交换器、存储层的各个角落，并且具有加速整个工作流程的功能。

然而我们不能过分乐观，尤其是在2015年12月，Intel以167亿美元收购了FPGA生产商Altera之后。

在2014年年底，当时还处于独立的Altera公司高层盯上了基于CPU+FPGA的数据中心并行计算的发展前景——这个当时价值大约10亿美元的市场。而并非数据中心里约2.5亿美元的CPU-GPU市场和直接应用CPU处理器的90亿美元市场。

Altera做出这个决定的原因在于他们认为这个组合较之另外两个方案，有编程的简便性和能效优势。人们对CPU非常熟悉，并发现寻找C程序员也不会太难。因此对大部分开发者来说，在执行运算任务的时候，持续使用这种方案不需要冒太大的风险，但是能源效率相对比较低，尤其是在密集的计算和固有的并行工作负载的情况底下。

至于CPU+GPU的方案，程序员并不是很熟悉，但是拥有很高的效率。

根据Altera的估计，使用OpenCL对混合CPU-FPGA系统进行编程比使用Nvidia的CUDA环境对于程序员来说更容易（某些方面肯定是有争议的），但用HDL来硬编程FPGA是相当困难的，因此需要OpenCL或者通过其他抽象层来将CPU中的负载转移到FPGA上。