FPGA的中场战事

10月3日，英特尔宣布由桑德拉·里维拉(Sandra Rivera)担任“分拆”后独立运营的可编程事业部首席执行官。

从数据中心和人工智能(DCAI)部门总经理，转身为执掌该业务的CEO，对她取得像AMD掌门人苏姿丰博士类似的成功，无疑抱以厚望。

8年前，英特尔花费167亿美元真金白银、以纯现金方式收购阿尔特拉(Altera)，整合为旗下Intel(PSG)部门。大树底下好乘凉，顺势把行业并购量级推向新高度。

新型数据中心进入异构计算时代，占得先机。

同样以数据中心优先，并在2017年后宣称“不再是FPGA公司”的赛灵思，2022年也被另一个CPU巨头纳入麾下。

AMD以股权互换、零现金代价实现“零元购”。

将股权价值*化。把华为任总所说的上市公司拥有“花不完”的钱，再一次*成功演绎。

在阿尔特拉被英特尔并购退市的这几年，正是FPGA市场的高速增长期。

虽仍稳居第二，但市场份额已从当年的39%，下滑至32%。与赛灵思从只落后一个身位的10%，进一步扩大至22%。

对手从*到遥遥*，后有追兵战鼓擂鸣。

“重出江湖”的阿尔特拉，除了重启IPO上市进程之外，更希望重新赢回FPGA在工业、汽车、国防和航空航天等高速增长市场的应有份额：

一架F35战斗机，使用超过3500块芯片，其中就包括208片FPGA

防务领域一套先进的相阵控雷达系统，使用的FPGA数超过1000片

2017年微软数据中心用25万块FPGA，构建当时*的AI(BrainWave)

2020年时，赛灵思FPGA在汽车行业的累计出货量，高达19000万片

半导体行业，具有通用芯片和专用芯片的钟摆效应，使得半定制化的FPGA，正迎来市场和技术形成共振的黄金发展时期。

国内上市公司就有四家(成都华微已过会)，近年斩获大额融资加持的众多明星初创，更是眼中有亮光。

随着赛灵思正式成为AMD的一部分，本以为标志着一个时代的结束，不曾想阿尔特拉又杀了个回马枪，重新扛起独立FPGA厂商的大旗，终于“等”到了行业老大的王位。

也迎来竞争更为激烈的下半场。

重新争夺“上帝的礼物”

如果说什么行业应用是FPGA最擅长的，EDA硬件辅助验证应有一席之地，其最早得以在江湖安身立命的原型验证本能，更是独步天下。

也是两大头部厂商上演争霸赛的重头戏。

在业界著名的HotChips 2007会议上，赛灵思回顾FPGA二十年发展史时，将其称为“上帝的礼物”。

以原型验证、硬件仿真两大行业产品线为标签的EDA硬件辅助验证，一直走在异构计算、硬件加速的最前沿，代表了FPGA*进的调试验证能力，也引领其技术发展趋势。

在EDA行业，其市场规模近年两位数高增长，并在2018年首次超过软件仿真市场。

也是国内取得重大突破的EDA细分赛道，国内数家公司与传统三巨头呈“华山论剑”之势。

某种程度上，提供硬件辅助验证服务，与FPGA芯片进行数据交互的诸多软件功能，源于赛灵思，又高于赛灵思。技术同源，彼此融合借鉴，又各有所长。

硬件辅助验证已连续多年保持高增长(2017年-)

Source：Xilinx Analyst Day 2017

2006年，赛灵思面向该市场推出的主力芯片Virtex5 LX330，单个FPGA芯片规模为330K逻辑单元(Logic Cells)。

国产FPGA目前已具备或超过该容量规模。

除了硬件指标外，在配套软件的技术能力和易用性等方面，已经优于赛灵思当时的ISE工具套件。

比如科创板的安路科技，其TangDynasty提供的芯片数据读写功能，目前赛灵思的Vivado还未直接支持，更多是在SDK中用于SoC设计时使用。

受国外关注榜上有名的国产FPGA厂商

FPGAs: Made in China(Y2021)

目前市场上知名的EDA公司，不管是传统三巨头，还是国内三新贵的思尔芯、合见工软和芯华章，都提供以赛灵思FPGA为基础的原型验证服务。

其中又以每一代规模*Virtex FPGA为主。

2019年，赛灵思推出350亿个晶体管，采用第三代堆叠架构的Virtex UltraScale+ 19P；三月之后，阿尔特拉推出433亿个晶体管Stratix 10M，针尖对麦芒，强势宣告进入该市场。

两大头部FPGA厂商的旗舰芯片(2019年)

前者已成为各大EDA公司最新旗舰产品的不二*，如新思科技的硬件仿真Zebu，新一代原型验证HAPS100；

后者同样抢得一席之地，如思尔芯的硬件仿真OmniArk、原型验证Prodigy。

EDA公司用*FPGA芯片构建的硬件仿真平台

2022年9月，新思科技正式向市场推出其*Zebu EP1仿真系统，在硬件仿真平台基础上，新增原型验证功能，将两大功能合二为一。

2022年12月，新思科技的原副总裁初创成立芯华章，创办近三年后，也正式推出其旗下的HuaPro P2E新品，在原型验证服务基础上，新增部分硬件仿真功能。

2023年的HotChips，AMD率先发布其最新的VP1902，容量规模是上一代旗舰芯片VU19P两倍，在与Intel追逐“*高端”的军备竞赛中，再次占得先机。

在完成整合后的公司官网，也首次将硬件辅助回归本源，同时展现。

随着芯片验证规模的急剧增加，单块FPGA可能会容量不够。

EDA公司专门研发将IC设计分割到多块FPGA拼接的硬件平台完成，由此衍生出图划分技术，以及为提升效率提供的全可视化调试能力等。

以新思科技的原型验证HAPS(High Performance ASIC Prototyping System)为例，用只有330K LCs的FPGA，就可支持500万门ASIC芯片的设计验证，正是受益这些EDA公司专用技术创新。

水涨船高，当FPGA单芯片规模增加27倍，从330K到8.9M，支持ASIC芯片的设计验证门数，同样随之增大至300亿门，扩容6000倍。

Source：hotchips 2023

赛灵思早期的Virtex II芯片，只有104K LCs，新思科技的*代仿真工具Zebu(2004)，将64块FPGA组装在一起，才能支持最多4800万门ASIC设计。

到了最新一代主力芯片VP1902，单芯片就拥有18.9M个LCs，无需设计分割等专用技术，支持ASIC设计验证门数是前者的三倍有余。

容量远大于当年192块FPGA拼接的硬件资源。

Prototype size in terms of number of FPGAs

Source：Projects Using FPGA Prototyping, Simense, 2020

FPGA自身的技术进步，以及大量第三方IP核的集成使用，对于其它行业进行应用设计开发，变得像EDA巨头西门子所说的，正被迫经历20年前，ASIC芯片设计所遇到的调试验证挑战。

在计算机领域，不管是设计(Dev)还是运维(Ops)，如果某个系统内部是“不可见”，那么就距离崩溃不远了。

在FPGA行业，全可视化调试能力(Full Visibility&Debugging)，长期只是EDA硬件辅助验证，才特别配备的专有先进功能。

虽然赛灵思公司创立之初，主要面向仿真和教育市场，但如今包括其它各个厂商在内的FPGA，已被广泛用于生产各种产品和系统。

现在更是深入应用到国民经济的各个角落。

FPGA无需流片就可设计定制使用，也被称为平民版的ASIC。

换而言之，除了那些专用于超大规模IC设计的特殊功能外，其它用于提升调试验效率的软件功能，同样可服务于日常的FPGA应用设计。

比如行业排名第四的MicroSemi公司，2016年推出SmartDebug，当时就定位为下一代智能调试工具，用于旗下中小规模FPGA/SoC的应用开发设计。

2021年Intel(PSG)推出数字仿真器感知的SignalTAP等等。

从应用需求出发，快速拓展现有EDA硬件辅助验证的服务边界，把高端专用技术普及化，可惠及快速增长的全球FPGA应用市场。将拥有技术和市场的双重祝福。

硬件加速一切的异构计算时代

英特尔将独立后的FPGA业务，定位为服务更广泛的应用市场，而不仅仅是数据中心。

如果说在EDA硬件辅助验证市场的仿真加速，是两大豪门的必争之地，那么以数据中心为主战场的算力加速，则是三国演义。

还要再加上2004年创立的Achronix公司。

其拟合并上市的公开数据，2020年营收将达1亿美元，预计到2023年增长至2.35亿美元。

阿尔特拉退市之前，其FPGA在微软数据中心已经大有斩获。

作为英特尔的并购逻辑之一，是在2020年将会有超过1/3的全球云计算节点使用FPGA。后续想象空间无限。

通过集成CPU和FPGA的异构计算方式，可获得2倍以上的性能提升

采用标准的服务器架构，降低总成本(TCO)

使得用户可快速部署自有的IP和算法，提升灵活性

Source: Acquisition of Altera, Intel, 2015

此后FPGA在数据中心的加速应用确实不乏亮点，包括2018年微软用25万块芯片构建当时全球*的AI计算机脑波(BrainWave)。

FPGA在超级数据中心的加速应用，微软具有标杆意义，谷歌、腾讯等云服务厂商的超级数据中心也在不断跟进。

现在一家数据中心使用的FPGA数量，高达数百万。

尽管不乏蓝色巨人IBM公司在推波助澜，在2020年的硬件加速在数据中心的未来展望研讨会上，推动FPGA成为数据中心“一等公民”。

2021年，微软采购赛灵思的Alveo系列FPGA加速卡，为全球54个区域的用户提供“云上”加速服务，并宣告“AI平民化”时代到来。

从2011年迎接“AI黎明”，微软内部启动Capapult项目，加速bing搜索，到对外提供硬件加速服务，走入AI平民化，刚好十年。

数据中心真正进入到AI加速时代后，FPGA多少显得“相对势微”。

虽然两大FPGA厂商数据中心战略未能全尽如人意，但被AMD收购时，赛灵思的营收占比，已爬升到11%，并深入到中国移动等行业云。

已成为增长最快的业务板块之一。

三家FPGA厂商提供的数据中心标准加速卡

2022年底，以ChatGPT为代表生成式AI大模型的横空出世，相对于绿厂GPU的一骑绝尘，不只是FPGA，就连CPU都显得星光黯淡。

以数据中心优先的赛灵思，5年前对AI加速应用寄予厚望。

按照巴克莱的定制行研报告，数据中心AI推理，将比AI训练市场体量更大，增速也更快。

Pervasiveness of AI and Inference

Source：Barclays Research, Company Report, May 2018

理想丰满，现实略骨感。

按照IDC研究数据显示，2021年上半年中国人工智能芯片中，GPU占有近92%的市场份额。

FPGA的比例是0.3%。

中国人工智能服务器市场规模

（按加速卡类型）

来源: 2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告，IDC，2021

按照这个数据，数据中心AI加速应用，对FPGA厂商的营收影响，目前还处于“智者见于未萌”阶段。

以阿尔特拉为例，2014年营收19亿美元。

2022年英特尔业绩下滑，FPGA业务表现亮眼，虽增长近30%，还是19亿美元。

数据中心的高端大算力，好看难吃，但就整个FPGA应用市场而言，可谓西边不亮东边亮。

当MicroSemi被MicroChip收购，阿尔特拉成为Intel(PSG)，再加上赛灵思也并购退市，作为独立FPGA厂商，只当过几个月行业老大的莱迪思(Lattice)。

则是另一番景象。

2010年*探低到1.04美元/股，如今增长近百倍；以市值论，已经超过阿尔特拉被收购前104亿美元的股价表现。

FPGA自被发明以来已经走过三个硬件加速时代，从最早的仿真加速，到十年前的算力加速，如今随大势一起，主动引领、或是被动被裹挟到风起云涌的AI加速时代。

1988初创成立，早在1999年IPO的快辑半导体(NASDAQ: QUIK)，虽然市值仅为1亿美元量级，如今也把公司亮点聚焦到“为端点AI提供端到端解决方案”。

太阳从东方升起

FPGA应用市场，既有对价格最不敏感的硬件辅助验证，不计成本保障可靠性安全性的航天航空和国防军工领域，也包括众多追求高性价比的细分行业。

呈现两头冒尖，中间体量庞大的橄榄形。

不管用于仿真加速，时下炙热的AI加速，还是常规应用，都是用户对计算性能的*追求。FPGA以硬件速度运行，比依赖CPU算力的软件运行速度，快得多。

在兼顾面积、功耗、成本的端侧，成为众多厂商的大舞台。

以前曾有“得通信者得天下”之说。

定位为第三家高端厂商的Anchronix公司，技术顾问是FPGA业界泰斗，加拿大多伦多大学Jonathan Rose教授，其*次中国行，是2014年专程前往深圳。

在阿尔特拉早年19亿美元的营收组成中，通信市场44%；2020年时，赛灵思则是有多达45%收入，是来自防务、工业和TME。

两大头部厂商被收购时的营收组成

绿厂GPU在数据中心冠绝群雄，用堆算力横扫天下的方式，在端侧并不适用，而这正是FPGA的*机会。

这可能也是AMD完成对赛灵思收购后，将其整合到“自适应计算与嵌入式”的原因之一。

除了全球化进入到以不信任为基调的下半场等外部因素影响，来自市场需求推动，共同将FPGA的蛋糕做得越来越大。

全球市场规模从2014年50亿美元，2023年达到80亿美元，2027年预计115亿美元。

既有EDA硬件辅助验证市场的*高端器件，也包括2021年瑞萨电子的ForgeFPGA。

作为FPGA家族新成员，其LCs数在5K以下，极低功耗、低价格的代表，定价低于0.5美元，软件完全免费。

FPGA行业没有西北角大迁移。

曾经冷门细分的FPGA，阿尔特拉被并购时，2014年全球数字逻辑芯片的市场规模为1150亿美元，在其中占比为4%，不为大众所熟知。

当时阿尔特拉的客户数是12600家，2020年赛灵思的客户数超过60000家。

赛灵思已把十年前的产品，供货周期延长到2035年，阿尔特拉的产品策略与之类似。

水深才能养大鱼，近十年国内厂商快速崛起。包括2011年初创的安路科技，从零成长为营收10亿、市值近200亿的领军者。

2023年半年报数据，三家以FPGA为主业上市公司，FPGA销售合计超过30亿元。

而未上市的紫光同创，其官网主动发布的2022年经营显示，营收15亿，净利3亿。

也为众多同行初创，提供更多的融资底气。

FPGA公司初创成立的时间轴

来源: 根据市场公开资料汇总整理

按照现在盛行的说法，不只是帮助客户取得成功，而且要加速客户的成功。

各个厂商的芯片和编程软件，作为向用户提供服务的基石，迄今尚未出现类似英伟达CUDA的革命性突破。

大语言模型LLama在终端部署的时间线

来源: 根据公开信息整理

FPGA固有的应用设计开发周期长、编程难度大等行业共有难题，从这个层面，所有厂商都面临同样的挑战。

全球市场规模的年复合增长率超过9%，国内则高达近20%。按芯片出货量口径统计，国内市场的年出货量将达到3.3亿颗以上。

既是*者打造霸业的舞台，也是新锐建功立业的机遇。

历经40年，战事正酣，才至中场。

参考资料

[1] 20 Years of FPGA Evolution, from Glue Logic to Major System Component,HotChips 2007, Xilinx.

[2] FPGA Technology Today: Chips and Tools, Synophsys,2009

[3] FPGA芯片的演变与创新,京微雅格,2013

[4] Intel Acquisition of Altera, 2014

[5] AMD to Acquire Xilinx, 2020

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