大家好，我是张巧龙，这次带来了一篇好文章，作者是我的老熟人，
在下一篇文章中，你会知道:
FPGA功能和市场概况，FPGA相较于CPU/GPU/ASIC国内外芯片的优势FPGA模式和现状。
付斌 | 作者
李拓 | 编辑
果壳硬科技 | 策划
FPGA，它属于数字集成电路中的逻辑芯片，包括广为人知的类似芯片CPU(中央处理器)，GPU(图形处理器)和ASIC(专用集成电路)。
FPGA它是基于通用逻辑电路阵列的集成电路芯片，主要由逻辑阵列块组成（LAB）、输入输出单元（I/O）与内部连接线（Interconnect）构成三部分。
FPGA内部部件，图源，尚普咨询
FPGA属于数字集成电路中的逻辑芯片，上普咨询图源
数据计算包括两种方式：
一种是利用CPU或GPU基于指令的架构编写计算所需的软件，另一种是为特定的计算需求设计和制造一套特殊的电路，即ASIC。
FPGA是ASIC半定制电路芯片是该领域的一种PAL、GAL在可编程器件的基础上进一步开发的产品解决了定制电路的不足，克服了原可编程器件门电路数量有限的缺点。
80年代，Ross Freeman和同事从Zilog 买下FPGA技术，共同创造赛灵思，推出第一个真正意义上的FPGA芯片XC2064。
该芯片采用2μm该工艺包括64个逻辑模块和85000个晶体管，门数不超过1000个。因为发明FPGA，Ross Freeman2009年被列入美国发明家名人堂。
与目前动辄千万逻辑单元的产品相比，XC2064怎么看都像是一只“丑小鸭”[2]，但它开启了可编程逻辑芯片的历史。
最初，FPGA只是连接各种特殊芯片的胶合逻辑（Glue Logic）角色SoC-FPGA(系统芯片在可编程片上发布)FPGA在芯片中实现一个完整的电子系统成为现实的解决方案，FPGA真正走到舞台中央[3]。
此后，便是FPGA故事从配角逐渐反击成主角。
FPGA制表、果壳硬技术的发展历史
历史之路曲折，但是FPGA应用之路是光明的。
它不仅可以用于芯片设计，而且可以用于计算。它具有硬件可编程、集成度高、并行计算能力强、延迟低等特点，在性能、功耗和成本之间有良好的平衡。因此，工业、通信、医疗、消费电子、人工智能、视觉等领域都需要FPGA。
FPGA最大的特点是芯片内部的硬件结构可以重构，即硬件可编程，因此非常灵活，被称为通用芯片。
理论上，FPGA提供的门电路足够大，可以通过编程实现任何逻辑功能。FPGA编程后可直接使用，无需布线、掩模、定制流片等。
比如集成电路就像高层建筑，建成后主体结构无法改变；FPGA就像建房所需的材料一样，你想建什么样的房子可以自由组合，也可以拆除重建，同样的芯片可以满足各个领域的[4]。
芯片设计，FPGA功不可没：
比如实现ASIC前期设计验证，实现CPU原型验证(流片前确定芯片功能正确性的验证方法)DSP（数字信号处理器）的原型验证、实现MCU(单片机)原型验证等。
FPGA内部设计可以简单地理解为电路设计，无论是时间逻辑电路还是组合逻辑电路，都可以在电路板上电的那一刻开始工作。
因此，在代码执行上更类似“电路直给”的内部原理，赋予FPGA本身延迟低、实时性强的特点，比较CPU/GPU软件指令架构执行效率更高。
另外，FPGA内部可以根据数据包的数量构建相应数量的装配线，实现数据平行和装配线平行两种平行计算方法，大大降低I/O并计算消耗。与只能一次处理一个指令集的串行计算相比，并行计算可以一次执行多个指令。
值得一提的是，一些需要重复构建的功能模块被编写成IP核，嵌入FPGA，包括片上处理器和收发器I/O、RAM块和DSP发动机等，大大增强FPGA计算性能。
FPGA制表、果壳硬技术的主要应用领域
哪里有市场，哪里就有竞争。各大厂商经常在新闻发布会上拿走FPGA同属逻辑芯片CPU/GPU/ASIC对比算力。
几十年的战争也诞生了eFPGA和eASIC这种新一代芯片。
然而，工艺节点越来越接近1nm异构计算(多种不同计算芯片的组合，如极限和摩尔定律逐渐放缓CPU GPU”“CPU FPGA)成为不同逻辑芯片合作的契机。
CPU、GPU、FPGA、eFPGA、eASIC、ASIC各种指标对比，制表丨果壳硬科技
CPU和GPU都为冯·诺依曼结构的通用处理器与结构完全不同FPGA没关系，但两者的计算用途与FPGA有一定的重叠，所以经常被人比较。
CPU适用于标量运算，可处理多个设备的计算要求，可随时终止当前运算，转向其它运算，FPGA相对CPU偏重计算效率；GPU矢量运算适用于图形渲染和并行计算，FPGA相对GPU偏重能效比。
另外，与CPU和GPU相比，FPGA延迟较低：CPU和GPU均使用SIMD执行存储器、译码器、运算器、分支跳转处理逻辑等。FPGA每个逻辑单元的功能和通信要求在烧写时已经确定，不需要额外的指令。
由于FPGA浮点计算能力出众，英伟达GPU浮点计算能力是其主要标杆对象。研究人员认为，结构不同，简单地比较性能是有偏见的。事实上，他们擅长不同的领域：GPU更适合深度学习算法的训练阶段，FPGA推理阶段和深度神经网络[6]更适合深度学习算法。
ASIC在定制算法算法中FPGA计算性能较高，功耗较低，但生产后硬件算法无法修改，定制要求很高，流量过小会导致成本上升[7]。FPGA无需更改硬件电路，直接更改代码，相当于拥有无限后悔药。
因此FPGA作为ASIC半定制电路的发明，模拟ASIC掩码处理和批量制造FPGA重要使命之一。ASIC平均设计周期为14至24个月FPGA，平均开发时间可以减少 55%[8]。
在FPGA芯片成本逐渐下降后，ASIC之间总有成本（TCO）差距越来越小，一些制造商也开始直接使用FPGA取代ASIC，避免ASIC消除最低订单数量和多芯片迭代订单数量和多芯片迭代的风险和损失。
FPGA方案与ASIC对比方案，图源头豹研究院
eFPGA指一个或多个FPGA以IP的形式嵌入ASIC、ASSP(专用标准产品)或SoC(系统级芯片)等芯片的开发模式易用性强，可以减少客户集成FPGA加速器的门槛。
目前eFPGA在云计算和人工智能的发展下，已有大量的应用，但尚未成为市场的主流。
eASIC与ASIC同样，它们都是定制芯片，将是FPGA去除可重复编程的功能，获得更小的晶片尺寸，以实现低功耗和更低的成本。
eASIC比FPGA单位成本和功耗低于标准单位ASIC的上市速度更快、一次性工程 (NRE) 费用更低。
eASIC源于同名eASIC该公司已被英特尔收购，英特尔将eASIC定位为从FPGA向ASIC过渡的中间选择，FPGA、eASIC、ASIC产品组合命名为定制逻辑连续体：FPGA上市速度最快，灵活性最高；eASIC性价比极佳，优化上市时间；ASIC性能最高，功耗最低，成本最低。
英特尔的定制逻辑连体”，图源丨英特尔
FPGA的确拥有绝佳的性能和时延优势，但芯片单价高、峰值计算能力较低、上手难度高是未能解决的问题。
逻辑芯片发展至今，单一计算体系结构已无法满足当今最流行的应用所需性能和功耗要求，FPGA正朝向异构计算的方向发展[10]。异构计算，是将不同架构处理芯片整合到一个系统内工作的方式。
具体实施的方向包括两种：其一为芯片级集成，即将CPU IP、GPU IP、DSP IP等集成到单一SoC内；其二为板级集成，将CPU、GPU、FPGA、ASIC等放在一个板上组合。
将这些不同逻辑器件整合起来，用不同架构去处理不同类型数据，根据处理速度或带宽要求进行优化，发挥CPU、GPU、FPGA、ASIC各自的专长，就能各取所需，打好组合拳。
从巨头近几年收购的动作就可看出，行业早已认识到未来计算不可能凭借单独的CPU、GPU、FPGA器件独领市场：x86架构的英特尔收购Altera FPGA，x86架构的AMD计划收购赛灵思FPGA，GPU“大王”NVIDIA瞄准Arm架构（旗下拥有CPU IP）。
FPGA正在迈向异构系统的时代。
FPGA设计发展阶段，图源丨尚普咨询
资料来源丨电子工业出版社《集成电路产业全书》 2018年9月第1版
据知名咨询机构Frost&Sullivan预计，全球FPGA市场将从2021年的68.6亿美元增至2025年的125.8亿美元，年均复合增长率约16.4%。
经过几十年的寡头垄断和行业整合，目前全球形成以赛灵思和英特尔占据70%~80%的市场份额，莱迪思（Lattice）、微芯科技（Microchip）瓜分低功耗或细分子市场份额的局面[11]。
反观国产FPGA，目前在中国市场份额仅约4%。
国外FPGA主要公司基本情况，制表丨果壳硬科技 信息来源丨各公司官网
FPGA的比拼分为硬件和软件两个舞台，四大厂商的策略也各不相同。
FPGA的硬件技术指标包括LUT数量、DSP数量、RAM容量、User I/O数量、制造工艺、DSP工作频率、动态功耗、SerDes速率、DDR速率等。
国外厂商主要在制程、LUT（基于查找表的逻辑单元）数、SerDes（串行收发器）速率三大硬件性能指标上角逐：制程决定了芯片的晶体管密度，单位面积内晶体管越多性能越强；LUT数是FPGA基本容量单位，同样芯片大小LUT数量越多越强；SerDes速率决定着芯片与光模块间、芯片与芯片间、以太网的速度。
FPGA产品关键技术指标，图源丨安路科技招股书[12]
在硬件性能比拼上，赛灵思和英特尔一直是宿敌。虽然两家交锋的火药味儿十足，但竞争的产物也成为FPGA行业的标杆。
先是争夺全球最大FPGA：2019年8月，赛灵思宣布拥有900万个系统逻辑单元和超过2000个用户I/O的Virtex UltraScale+ VU19P FPGA。相隔仅三个月，英特尔就宣布推出拥有1020万个逻辑单元和2304个用户I/O的Stratix 10 GX 10M FPGA。
继而竞争最先进FPGA：赛灵思先于2020年3月发布Versal Premium ACAP平台，采用台积电（TSMC）7nm FinFET制程工艺、112 Gbps PAM4收发器，在逻辑密度上相当于22个16nm的FPGA；相隔一年，英特尔就宣布Agilex系列大规模量产出货，采用10nm SuperFin制程工艺，116Gps PAM4收发器（最高可达224Gbps），逻辑结构性能、功耗比相比7nm的FPGA高约2倍。
反观莱迪思和微芯科技则是坐看两巨头龙争虎斗，不与世争，不做最强，但做精巨头“看不起”的28nm制程中低端市场。FPGA专家曾向笔者表示，实际上28nm制程就能满足大部分需求，16/14/10/7nm虽然性能参数强，但成本和功耗并不划算。
相比传统bulk CMOS，莱迪思选择采用FD-SOI（耗尽型绝缘层上硅）这种工艺平衡FPGA的性能和功耗。目前莱迪思已基于三星28nm FD-SOI的Lattice Nexus技术平台，推出Certus-NX、CrossLink-NX等产品。
微芯科技主要聚焦在低功耗、低成本的28nm FPGA，并提供非易失闪存和SRAM（静态随机存取存储器）两种选择。
国外厂商代表产品部分参数对比，制表丨果壳硬科技
信息来源丨各公司官网、公司新闻
硬件是FPGA的基础，软件工具链是产品立足的根本，脱离软件工具链的FPGA芯片，只能看不能用。
EDA（电子设计自动化，集成电路设计的一种平台）和IP核（知识产权核，设计中可直接使用的功能模块）是两个重要工具。如果把芯片比作电脑，EDA就相当于Windows/Linux，IP核就相当于应用软件。未来EDA工具和IP核的全面性将会是FPGA厂商竞争的关键所在。
除此之外，FPGA还需要降低开发难度，来开拓市场。一直以来，设计是FPGA广被诟病的缺点。FPGA所使用的Verilog、VHDL或SystemVerilog等硬件描述语言非常难上手，相关领域的人才更是寥寥无几。
英特尔和赛灵思的思路一致，均推出一体化平台，不仅整合了旗下产品，还对不同层次的开发者提供更多简单开发选择：
传统硬件工程师继续使用硬件编程语言；
软件工程师可调用预先定义的硬件库，使用自身熟悉的C/C++/Python语言开发；AI科学家可直接使用高层次框架训练模型，使用自身熟悉的Tenserflow、Caffe开发。
莱迪思和微芯科技也正在尝试利用多种手段降低FPGA开发难度。
国外厂商软件部分内容对比，制表丨果壳硬科技
信息来源丨各公司官网、公司新闻
据创道咨询统计，目前国内与FPGA相关研发企业数量在27家以上，其中已在A股上市的企业包括复旦微电子、安路科技、航锦科技，成都华微电子拟在科创板上市[13]。2021年，至少有3家企业成为FPGA市场新玩家。
国内FPGA主要公司基本情况，制表丨果壳硬科技
信息来源丨各公司官网、公司新闻、招股书
国内FPGA设计始于20世纪90年代，真正技术发展于2000年以后，起步比国外晚十多年。通过对比国际尖端产品，核心参数差距依然较大。
国内外代表厂商部分FPGA产品对比，制表丨果壳硬科技
信息来源丨各公司官网、公司新闻、招股书
芯片自主研发之路上难啃的“硬骨头”很多，特别是FPGA这种高端复杂芯片，而国内企业也正在追赶巨头。
研发设计FPGA有许多难点：
第一，内核架构设计、逻辑单元设计、异构单元设计、互连结构设计的难点；
第二，异构单元的芯片结构定义与设计问题；
第三，综合映射、布局布线等软件的设计难点；第四，在面积、速度、功耗上实现最优的难点[14]。
纵观安路科技、紫光同创、复旦微的关键业务数据，由于研发费用占比一度超100%，导致它们有一段时期净利为负。
事实上，国外企业长期占据大部分市场份额，通过规模效应分摊研发成本。国内企业的相关抗风险就会较为薄弱。不过，得益于政策倾斜和科研项目经费补贴，这种窘境一定程度上得以缓解。
安路科技、紫光同创、复旦微三家关键业务数据，图源丨安陆科技招股书
FPGA想要有所突破，不但需要在芯片上创新，相应的生态也要跟得上。
事实上，复旦微就曾吃过生态的亏。复旦微创始人施雷曾表示，2007年的他们的第一代FPGA性能很高，但由于没有配套软件工具链支持，很难在应用中使用。这种情况下，性能反而恰恰是最不重要的参数，对一颗FPGA芯片而言，更重要的是能与软件很好地配合。复旦微推出的第二代FPGA，重新考虑了在软硬结合上的实施，最终才得以被成功规模应用。
纵观国内知名的FPGA厂商，基本也都拥有自家的EDA软件和工具链。比如复旦微的自主研发EDA软件Procise、中科亿海微的全新软件架构和高性能算法的EDA软件eLinx1.0。
另外，国内EDA软件厂商也开始涉足自主知识产权FPGA工具。比如芯华章推出的桦捷（HuaPro-P1） 高性能FPGA原型验证系统、穹景（GalaxPSS）新一代智能验证系统等。EDA软件公司这一有利外援，能够有效增强国产FPGA的可用性和易用性。
目前国产的民用FPGA起步于消费市场，主打10K~100K逻辑单元的中低端芯片产品，逐渐涉足通信和汽车领域，并向500~1000K逻辑单元的下一目标进发。
与莱迪思和微芯科技思路类似，国产FPGA也主要集中在28nm制程节点上。现阶段赛灵思和英特尔太过强势，先进制程并不是一个好的切入点。
另外，易灵思对此解释，一颗最小的16nm FPGA NRE（一次性工程费用）就已超过一千万美元，10nm/7nm这种工艺反而会导致NRE急速上升；高性能工艺芯片功耗迟迟没有降下来，芯片尺寸也越来越大[15]。
市场进化过程中，国产FPGA厂商将提升产品的性能列为首要目标，缩小与国外厂商的差距。
根据器件发展历程以及市场应用需求发展趋势，国产自研FPGA的目标还包括：高密度、高速度、宽频带、高保密、低电压、低功耗、低成本、低价格、IP核复用、系统集成、动态可重构及单片集群。
对此，一位国产FPGA的代表认为：“[16]。”
References：
[1] Barbara Jorgensen:Xilinx Envisions its Future Without Huawei
.EEtimes.2019.10.24.https://www.eetimes.com/xilinx-envisions-its-future-without-huawei/
[2] 孙俊杰.高云半导体:FPGA市场的搅局者[J].中国工业评论,2017,(Z1):98-105.
[3] 王薇,杨静文,林海涛,华松逸.FPGA设计专利最新进展[J].电子元器件与信息技术,2021,5(08):69-73+78.
[4] 刘明. 国产FPGA的创新之路[J]. 科协论坛, 2015(6):10-11.
[5] 王莹莹,牟军,周鹏.FPGA技术优势及编程实践经验总结[J].信息记录材料,2020,21(09):83-84.
[6] 吴艳霞,梁楷,刘颖,崔慧敏.深度学习FPGA加速器的进展与趋势[J].计算机学报,2019,42(11):2461-2480.
[7] 王俊博. FPGA器件设计技术发展综述[J]. 科技传播, 2013(18):2.
[8] 奥利薇娅:FPGA 市场格局及国产机会.AI电堂.2021.12.07.https://mp.weixin.qq.com/s/SZ5e23xltNEVPMbAlhv3tQ
[9] 许子皓.瑞萨入场 FPGA市场格局或迎来变数[N].中国电子报,2021-11-23(008)
[10] 异构化、平台化、IP化人工智能时代FPGA展现新趋势[J].电子技术与软件工程,2019,(12):12-13.
[11] 易灵思官微:易灵思总经理：本土FPGA易灵思看本土发展与芯片短缺.2021.12.10.https://mp.weixin.qq.com/s/0zyrsaAGVIhJGRAZ46JCzA
[12] 上海安路信息科技股份有限公司：首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书.2021.11.09.http://www.cninfo.com.cn/new/disclosure/detail?orgId=9900048391&announcementId=1211530537&announcementTime=2021-11-09
[13] 沐遥：风口上的FPGA：国内厂商现状及未来趋势.创道硬科技.2021.11.10.https://mp.weixin.qq.com/s/6c88HnfAyL2Sod8gJ3Pdig
[14] 王海力. 浅谈国产FPGA芯片的产业化之路[J]. 中国电子商情(基础电子), 2013, 000(005):60-65.
[15] 易灵思张永慧：如何孕育中国FPGA的生态.2022.1.24.https://mp.weixin.qq.com/s/6PfeJ6a4_fjhPQGZc1PAhA
[16] 包永刚：从进口替代到全球一流！中国第一家上市的芯片设计公司，成立仅用“5分钟”.雷峰网.2021.11.23.https://mp.weixin.qq.com/s/q9rj3Xyj6zV5X3cWBdmrUA
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