作為一種可編程邏輯器件，FPGA在20多年中已從電子設計的外圍器件逐漸演變為數字系統的核心。隨著云計算、人工智能時代的到來，善長數據并行計算、更加靈活和低延遲的FPGA將受到更多關注，FPGA廠商也推出不同類型的解決方案加以應對——異構計算平臺化、IP化，FPGA正展現出更多新的發展趨勢。

AI應用驅動，FPGA市場快速增長

云計算、人工智能的應用發展，對芯片的計算力提出了更高要求，FPGA可以同時進行數據并行和任務并行計算，具備更大的靈活性。很多使用通用處理器或ASIC難以實現的底層硬件控制操作，利用FPGA可以很方便的實現。因此，近年來FPGA受到越來越多的關注和應用。

“AI推斷需求的指數級增長，需要特定架構(DSA)以達到最大效率。然而，與AI創新的速度相比，固定硬件的DSA開發周期太過漫長。”賽靈思細分核心市場副總裁Yousef Khalilollahi指出：“FPGA提供靈活應變的平臺，支持可隨時根據最新AI技術定制的DSA，而且無需坐等漫長硅片研發周期。”

在此情況下，近年來，FPGA的應用領域正在不斷拓展，市場規模也不斷地擴大。研調機構Global Market Insights的報告稱，2022年FPGA規模有望超過99.8億美元。根據Semico Research預測數據，僅在人工智能應用中，FPGA的市場規模將在未來4年內增長3倍，達到52億美元。

平臺化+異構整合，FPGA展現新趨勢

面對拓展越來越大的應用趨勢，各FPGA廠商也在推出不同的解決方案。這些解決方案反應了不同廠商面對新市場需求形成不同的發展策略，也對FPGA的技術趨勢形成了不同影響。

對于英特爾來說，對FPGA的發展策略則是更多地整合多種處理器產品組合，面向云端提供綜合性計算解決方案。

Achronix公司近日發布的Speedster7t代表了另一種發展趨勢，其力圖將FPGA的可編程性與ASIC的布線結構和計算引擎相結合，通過對二維片上網絡(2D NoC)，以及高密度全新機器學習處理器(MLP)模塊陣列等的集成，簡化用戶設計，以應對人工智能機器學習應用的需求。“Speedster7t系統將數學函數、存儲器和可編程性整合到機器學習處理器中，再結合交叉芯片、二維NoC結構，可以確保整個器件中數據自由流動。而在人工智能機器學習應用中，內存帶寬就是一切，Speedster7t在這方面可以提供令人印象深刻的性能指標。” Achronix Semiconductor總裁兼首席執行官Robert Blake表示。

嵌入式FPGA，市場接受程度提升

不同于CPU、GPU等在移動時代快速實現IP化的發展趨勢，嵌入式FPGA(eFPGA)一直沒有成為市場的主流。不過，隨著云計算、人工智能時代的到來，eFPGA的市場接受度有望進一步提升，成為FPGA產品的主要發展趨勢之一。

對此，Robert Blake指出，FPGA是可以有效地實現IP化。eFPGA具有易用性，大大降低了使用門檻，可以快速滿足用戶多樣化需求，無論是系統級還是芯片級都可以支持。這在人工智能時代非常重要，特別是在邊緣側計算中受到歡迎。事實上，現在有很多用戶在尋問FPGA的IP問題。相信未來將有越來越多IP化的FPGA被應用。

eFPGA是指將一個或多個FPGA以IP的形式嵌入ASIC、ASSP或SoC等芯片中的發展模式。eFPGA的特色之一是易用性，它降低了客戶集成FPGA加速器的門檻。客戶通過定制其邏輯、Ram和Dsp資源需求，可以將多個IP進行組合，以便為特定的應用創建優化的可編程功能。這種發展模式在CPU和GPU等芯片中被大量使用，但在FPGA上卻沒有得到推廣。

“eFPGA是令人興奮的新工具，它使SoC架構師可以使他們的芯片更加靈活和可重新配置。” Robert Blake表示。