在半導體的歷史上，FPGA在設計實現和電子系統中扮演著重要的角色。這就是為什么我們在《Fabless:半導體工業的轉型》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。

　　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發展有著不可或缺的重要性。

　　這段時間熱搜包月的貿易戰，將5G產業推上了風口浪尖。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……

　　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，小基站的數量規模有望達到千萬級。5G需滿足的業務場景將遠超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有望蓬勃發展。

　　在FPGA中處理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行塊浮點運算并創建浮點結果。BFP算術單元支持多種不同精度和范圍的數據格式。與傳統的浮點運算單元相比，BFP通過犧牲一些精度來節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新突圍。賽靈思通信部門市場總監Gilles Garcia表示，目前面臨的這些挑戰共同之處在于，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：大規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，可節省60%功耗；而RF SoC技術，能做到在單芯片的SoC（系統級芯片）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 架構能大幅優化帶寬提升計算效率；并且在低時延與穩定性上具備天然的優勢。由此可看，5G 邊緣場景的多樣化將驅動算力產業進入 FPGA 時代。