2015年6月1日，英特爾與Altera宣布，雙方已達(dá)成最終協(xié)議，根據(jù)該協(xié)議，英特爾將以167億美元的價格收購Altera。這是FPGA行業(yè)的一個重要里程碑，因為Xilinx和Altera是主要的FPGA供應(yīng)商。

在AMD正式宣布收購Xilinx之后，F(xiàn)PGA界對FPGA的未來充滿了擔(dān)憂。

收購Xilinx的主要目標(biāo)是打造業(yè)界領(lǐng)先的高性能計算公司，根據(jù)AMD的說法，“在Xilinx已確立領(lǐng)先地位的各個成長型市場上，大幅擴(kuò)大AMD產(chǎn)品組合和客戶集的廣度”。但Xilinx目前領(lǐng)先的主要市場是什么？

Alveo，VERSAL和Vitis AI

Xilinx 3年前發(fā)布了一個功能強(qiáng)大的FPGA平臺，名為Alveo。Alveo是Xilinx最初開發(fā)的第一塊FPGA板，用作與GPU競爭的加速卡。在此之前，Xilinx主要開發(fā)FPGA芯片，并且依賴其他供應(yīng)商來提供FPGA卡。隨著Alveo卡（以及最近的Versal）的出現(xiàn)，Xilinx希望以其品牌名稱提供功能強(qiáng)大的平臺用作加速卡。賽靈思圍繞Alveo平臺快速開發(fā)了一個令人印象深刻的生態(tài)系統(tǒng)，其中包括多家利用Alveo卡的強(qiáng)大功能來加速機(jī)器學(xué)習(xí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)庫，自然語言處理，基因組學(xué)和定量金融等領(lǐng)域的應(yīng)用的公司。

賽靈思還提供了集成的EDA工具（先是SDAccel，然后是Vitis），該工具允許使用OpenCL和C / C ++等高級編程語言對FPGA進(jìn)行編程，而無需使用VHDL或Verilog。這些工具使軟件開發(fā)人員無需具備FPGA的經(jīng)驗知識即可開發(fā)自己的加速器（盡管需要對FPGA技術(shù)有深入的了解，才能使用OpenCL開發(fā)高效的硬件加速器）。

NVIDIA，ARM和Mellanox

大約一個月前，Nvidia宣布有意以400億美元的價格收購ARM，“創(chuàng)建AI時代的世界頂級計算公司”。收購的原因之一是幫助Nvidia開發(fā)數(shù)據(jù)處理單元（DPU），該單元包括：

軟 件可編程的多核CPU（又名ARM）

高性能網(wǎng)絡(luò)接口（aka SmartNIC）（aka Mellanox）

豐富的靈活和可編程加速引擎集（又名Nvidia GPU）

因此，在從AMD收購Xilinx之后，F(xiàn)PGA的未來將是什么。

英特爾擁有豐富的硬件加速器產(chǎn)品組合，包括功能強(qiáng)大的至強(qiáng)處理器，GPU，F(xiàn)PGA和用于深度學(xué)習(xí)的ASIC。那么FPGA針對英特爾的主要市場是什么？在一份英特爾演講中，英特爾提出旨在在3個特定市場中利用FPGA：

自然語言處理（BERT）

欺詐檢測（LSTM）

智能城市（推理）

因此，似乎英特爾主要致力于低延遲至關(guān)重要的應(yīng)用，與其他平臺相比，F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲。但是，仍然有待觀察這些針對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的FPGA與ASIC深度學(xué)習(xí)平臺（例如基于Habana Labs的平臺）的區(qū)別。英特爾以20億美元的價格收購了Habana Labs，以提供其高性能深度學(xué)習(xí)推理和培訓(xùn)技術(shù)。

FPGA的未來

在進(jìn)行了相關(guān)的收購之后，我認(rèn)為每個人都清楚，我們正邁入異構(gòu)數(shù)據(jù)處理平臺的時代，其中計算平臺將包括 SmartNIC，多核處理器和硬件加速器 ，用戶將不得不選擇完整的解決方案而不是混合使用和匹配。英特爾，AMD和Nvidia將提供具有自己專有的加速器和SmartNIC的完整計算平臺。

好處可能是更易于部署和更好的集成，但是選擇每個領(lǐng)域中最好的選項將不再可行，或者至少會更具挑戰(zhàn)性（例如，從Xilinx選擇FPGA，從Intel Xeon處理器選擇和從Nvidia獲得GPU。）。

例如，對于英特爾和AMD而言，很難在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域推廣FPGA，而其他平臺將以自己的品牌名稱提供。也許FPGA將主要用于其生硬的市場（網(wǎng)絡(luò)和電信，如vRAN和5G），而其他平臺（GPU，ASIC）將被推廣用于深度學(xué)習(xí)。

FPGA的主要優(yōu)點是可編程性，以支持量身定制的架構(gòu)。這意味著它們可以更快地適應(yīng)新算法或應(yīng)用程序。這種競爭優(yōu)勢至關(guān)重要，特別是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，其中由機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)新模型。FPGA可以使用新的量身定制的模型/算法進(jìn)行編程，與其他平臺相比，可以提供更好的性能。尤其是在需要比特級處理的應(yīng)用中，例如數(shù)據(jù)包處理，基因組學(xué)和比特幣挖掘，F(xiàn)PGA表現(xiàn)出比其他平臺更好的性能。在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲和更高的性能，尤其是在使用更少的位數(shù)時。（例如Xilinx FINN）。

無論如何，為了使FPGA成為加速器平臺具有吸引力，我們還需要提供所需的框架，以允許 輕松，可擴(kuò)展的FPGA部署。這就是為什么需要與供應(yīng)商無關(guān)的框架的原因，該框架允許像GPU或CPU一樣容易地部署FPGA。

在嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域，F(xiàn)PGA仍然可以占上風(fēng)。Xilinx和Intel均提供具有ARM內(nèi)核的基于SoC的FPGA，廣泛用于嵌入式應(yīng)用。Nvidia表示，仍將允許第三方使用ARM內(nèi)核，因此Xilinx和Intel將繼續(xù)在基于SoC的FPGA中使用ARM（直到他們切換到RISC-V處理器為止）。

FPGA社區(qū)很大，并且還在不斷增長。像FCCM，F(xiàn)PGA和FPL這樣的幾次會議表明，有一個龐大的社區(qū)支持并促進(jìn)了FPGA的使用。但是， FPGA 是否將繼續(xù)用作通用加速器，或者其應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)和電信應(yīng)用中的局限性還有待觀察。
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