FPGA如何擁抱AI大時代呢？導讀FPGA自上世紀80年代被發明以來，已經在通信、數字信號處理、集成電路設計、視頻圖像處理等領域大放異彩。近年來，隨著AI的飛速發展，這一擁有低延遲、低功耗、靈活高效等優勢的可編程硬件，已經成為算法加速中的重要一環，為AI算法的部署提供了更多的可能性。隨著海量數據的算力需求越來越高，FPGA芯片將繼續向更高密度、更高通信帶寬方向發展，此外，異構計算融合等形式將越來越受推崇。并且從軟件發展角度，也更注重配套的工具能力，提供高性能的AI加速能力。01.

FPGA在AI芯片市場占比不足1%高算力需求催生了AI芯片興起，“無芯片，不AI”，以AI芯片為載體實現的算力成為人工智能發展水平的重要衡量標準。廣義上，AI算力芯片指的是專門用于處理AI應用中大量計算任務的芯片，包括GPU、FPGA、ASIC、NPU等AI加速芯片。其中，GPU基于強大的并行計算能力，在圖形圖像處理、復雜的數學計算等場景，可較好支持高度并行的工作負載。

IDC數據顯示，2022年中國AI芯片市場，GPU占比約89.0%，ASIC、FPGA、NPU等芯片市場占有率共計超過10%，其中，FPGA占比僅為0.4%。

圖：中國人工智能芯片市場規模占比

在前景廣闊的AI芯片領域，FPGA作為一種靈活可編程的硬件平臺，具備較高的計算性能和可定制性，能夠提供對AI算法的加速和優化；在AI應用中，可以用于實現神經網絡加速器、高性能計算單元等，為計算密集型的AI任務提供高性能和低延遲的計算能力。但為什么占有率如此低？未來的增長點有哪些？

一直以來，FPGA的設計和開發相對復雜，需要專門的硬件設計和編程技能；此外，與專用AI芯片相比，FPGA在功耗和性能比方面并無顯著優勢，這在一定程度上影響了FPGA在AI方案中的采用。

不過，FPGA廠商逐年加大在AI領域的發力，例如推出專門針對AI應用的平臺和解決方案，提供了更加易用和高性能的產品。同時，開發工具和框架的不斷完善，也降低了使用FPGA實現AI特性的門檻，吸引了更多的開發者和企業采用FPGA技術。

02.

面向AI，FPGA軟硬兼修

還在2018年左右，Xilinx（現已被AMD收購）已經洞察到了FPGA在算力市場的巨大價值，提出了“數據中心優先”的戰略，隨后發布了自適應計算加速平臺(AdaptiveComputeAccelerationPlatform，ACAP)Versal。這一產品形態已經脫離了傳統的FPGA范疇，通過內部的可編程引擎，它引入多個以自適應數據流的方式來組織的AICore，作為承載AI等數據密集型運算的主體。

也就是說，XilinxFPGA的AI路線相當于是設計了一套專門的硬件體系來承載AI等數據密集型運算，VersalACAP整合了標量處理引擎、自適應硬件引擎和智能引擎以及前沿的存儲器和接口技術，從而在異構加速性能方面得以提升。

不同于Xilinx通過獨立于傳統FPGA結構之外的獨立硬件組成單元（AICore陣列）承載AI，IntelFPGA的AI技術路線相對保守，主要是將嵌入在FPGA內部的DSP模塊直接升級為AI張量模塊，但它依然是FPGA內部的組成模塊之一。

在傳統的FPGA中，乘累加主要依靠DSP模塊實現。為了追求較高的靈活性，普通的DSP模塊就是一兩個乘法器、外加一個加法器構成。這樣就可以基于這種基本的DSP模塊配合FPGA的其它部分構成各種不同的運算算法。

由于AI算法的核心是大量的乘加/乘累加，不是一般的乘加，而是一種“張量”運算。因此提升FPGA執行AI算法的方法，自然就是把DSP模塊升級為更加適應AI張量運算的模塊，這也正是Intel的技術路線。

Intel第一款采用張量模塊的FPGA是2020年推出的Stratix10NX，其張量模塊架構主要針對AI計算中常用的矩陣-矩陣或矢量-矩陣乘法和加法運算進行了優化，當時可支持INT8和INT4數據計算，并通過共享指數支持FP16和FP12塊浮點的數字格式。

采用AI張量模塊的增強型DSP引入了兩種全新的重要運算：面向AI的張量處理能力和面向信號處理應用的復數支持，此類應用包括快速傅里葉變換(FFT)和復雜有限脈沖響應(FIR)濾波器等。第一種模式可通過INT8張量模式增強AI。

第二種新模式是復數運算，過去復數乘法需要兩個DSP模塊，但優化后，一個采用AI張量模塊的增強型DSP就可以進行16位定點復數乘法運算。這些創新不僅為IntelFPGA的發展奠定基礎，也成為Intel近年來面向邊緣AI領域的重要支撐。

Xilinx和Intel這兩種路線也是FPGAAI化的主要技術路徑，特別是Xilinx這種高度可配置、可擴展的架構設計，成為FPGA當前進行異構融合設計的主流方式。

軟件方面，HLS（HighLevelSynthesis，高層次綜合）技術是近年來各大FPGA學術會議上，學術界和工業界研究最集中的領域之一。HLS將諸如C++、OpenCL等高層語言，通過特定編譯工具可以直接轉化成FPGA上可以運行的硬件代碼，AMD和Intel都有各自的HLS工具和開發套件。

此外，開發工具鏈近年來也越來越豐富，包括集成開發環境（IDE）、仿真器、調試器等，這些工具可以幫助開發者在FPGA上開發、調試和驗證AI應用，提高開發效率和質量。

03.

邊緣AI，中端FPGA潛能巨大

根據性能、成本、尺寸等因素，可以將FPGA產品劃分為分為小型、中型和大型FPGA，對應市場上通常所說的低、中、高端應用。低端FPGA具有低功耗、低成本和小體積優勢，適用于邊緣計算和IoT設備中。由于邊緣計算要求在設備端進行實時的數據處理和決策，低端FPGA適合在邊緣設備中實現AI推理任務。例如，用于智能攝像頭、智能家居設備、傳感器節點等，實現圖像識別、語音識別和運動檢測等功能。此外，低端FPGA還可以用于小規模的機器學習模型訓練和優化。

中端FPGA在AI領域的機會較為廣泛，由于具有較高的性能和資源，它適合處理更復雜的AI任務，例如在圖像和視頻處理、自動駕駛、工業自動化等領域，可用于加速計算、優化算法和實現實時推理。同時，中端FPGA還可以與其他硬件加速器結合使用，構建混合加速平臺，實現更高效的AI計算。

高端FPGA在AI領域的機會則主要集中在高性能計算和數據中心加速方面，它具有大規模的邏輯資源、高存儲容量和高時鐘頻率，能夠支持更復雜和大規模的AI模型訓練和推理任務。

隨著AI應用越來越多轉向比集中式云數據中心更低的延遲、更安全和私密的處理，高端FPGA特性延伸到中端應用的趨勢非常明顯，網絡邊緣計算、智能終端設備等市場呈現出巨大的發展潛力，國內外相關廠商紛紛加大了中端FPGA領域的布局。

工業攝像頭就是很好的應用案例之一。工業攝像頭由于體積小、散熱條件不佳，但對帶寬要求越來越高，屬于典型的“既需要一定性能、又要求低功耗”的應用。此外還有汽車ADAS包括MDC方面的應用，以及汽車顯示等方面，都越來越需要更強的處理能力、更高的處理帶寬。中端FPGA的低功耗、高性能就非常適合這類應用。

之前專注于低功耗FPGA的Lattice，近年來就在加大中端FPGA的布局，其策略可以解讀為“通過基于專用平臺的方法來滿足市場需求”。在該公司看來，市場上的許多中端FPGA器件都是采用大型FPGA的架構開發的，其底層架構保持不變，只是某些功能發生了變化。由于這些架構主要是為高性能計算應用而設計的，因此這種方法會導致優化不佳，尤其是在功耗和物理尺寸方面。

相比以前擁有100K~150K邏輯單元的FPGA產品，Lattice推出了邏輯單元數量500K的FPGA產品，同時在互聯性能、封裝尺寸、性能方面進行了優化，使之更適合中端應用需求。

Intel也開始重視中端FPGA的市場機會，盡管前幾年，英特爾推出的FPGA產品都更側重高端應用市場，但隨著AgilexD系列FPGA和代號SundanceMesa的AgilexFPGA的推出，Intel將會更多關注中端應用市場。

還有一個值得注意的趨勢，就是“高端和中端FPGA之間的界限越來越趨于模糊。過去幾年，中端FPGA應用發生了很大變化，目前已經演進為需要更高的性能和更低的功耗，高端FPGA將延伸到中端應用中；與此同時，一些低端應用又對產品有更高需求。這就意味著，需要打造具備更低功耗和密度的產品。

國產FPGA廠商也開始面向AI進行創新。京微齊力近期就宣布在其FPGA中采用了Imagination的Series3NXAI核，以適用于AIoT應用、邊緣端AI視頻分析處理應用等。京微齊力這一做法是將FPGA、CPU、AI等多種異構計算單元集成在同一個芯片上，強調了“硬件的可重構特性”，這種混合架構的平臺芯片比單一架構更能支持高定制水平和能效提升。

04.

寫在最后

FPGA的關鍵價值在于可編程性、靈活性，AI發展初期，很多新興應用還在醞釀中，各類標準仍在演進，AI算法也在不斷推陳出新，對于硬件的算力和靈活度要求很高，FPGA剛好契合這些需求。此外，在推理環節的小批量數據處理中，FP