FPGA四十載：可編程硬件的技術躍遷與AI時代突圍

1985年6月，由賽靈思(Xilinx)打造的全球首款商用FPGA XC2064正式出貨。盡管只有85,000個晶體管、64個可配置邏輯塊和58個I/O塊，與今天集成了1,380億個晶體管、1,850萬個邏輯單元、2,654個I/O塊的全球最先進的AMD Versal Premium VP1902完全不可同日而語，但通過打造“與軟件一樣靈活的硬件”，FPGA帶來的可重編程邏輯改變了半導體設計的面貌。

這意味著，開發人員第一次能夠在設計芯片時，如果規格或需求在中途、甚至在制造完成后發生變化，他們可以重新定義芯片功能以執行不同的任務。這種靈活性令新芯片設計的開發速度更快，從而縮短了新產品的上市時間，并提供了ASIC的替代方案。

全球首款商用FPGA XC2064(圖源：AMD)

40年來，FPGA已經在電子領域無處不在，并深深融入到日常生活中。如今，包括FPGA、自適應SoC和系統模塊(SOM)在內的自適應計算器件已遍布于從汽車、火車車廂與交通信號燈到機器人、無人機、航天器與衛星到無線網絡、醫療和測試設備、智慧工廠、數據中心甚至高頻交易系統等各個領域。

從邏輯模塊到異構計算平臺

FPGA是由已故的賽靈思公司聯合創始人Ross Freeman發明的。他認為，“除了標準的固定功能ASIC器件之外，一定存在一種更好、更經濟高效的芯片設計方法。”

Ross Freeman(右)鳥瞰XC2064布局(圖源：AMD)

后來的事實證明，FPGA不但為工程師提供了隨時更改芯片設計的自由和靈活性，還助力開創了“無晶圓廠”商業模式，徹底改變了整個半導體行業。同時，通過消除對定制掩膜加工和相關的非經常性工程成本的需求，FPGA向行業證明，企業不需要擁有晶圓代工廠來打造突破性的硬件——他們只需愿景、設計技能與FPGA，就能助力加速硬件創新。

“我在FPGA行業工作了超過25年的時間，見證了FPGA從早期簡單的LUT查找表和邏輯模塊，快速發展為集成嵌入式處理能力、高速收發器、以及內存、安全和接口技術的豐富硬IP等復雜功能的異構計算平臺的全過程。”在與《電子工程專輯》的交談中，AMD產品、軟件和解決方案公司副總裁Kirk Saban如是說。

FPGA技術的演變(圖源：AMD)

他強調指出，這種演進并非線性增長，而是在通信、云計算、AI等技術變革中不斷迭代——從早期滿足簡單邏輯需求，到如今支撐數據中心加速、自動駕駛決策等高性能任務，FPGA市場始終保持著每年7-9%的增長率，成為半導體領域韌性十足的技術分支。

AMD 產品、軟件和解決方案公司副總裁Kirk Saban

實際上，僅以AMD為例，過去40年來，AMD已向不同細分市場的超過7,000家客戶交付了超過30億顆FPGA和自適應SoC，并且連續25年位居全球可編程邏輯市場份額領先地位。下圖展示了AMD的一些關鍵創新與產品里程碑：

圖源：AMD

而AMD早在數年前推出的Versal系列產品組合中，便構建了異構計算平臺的雛形——集成嵌入式計算能力與多核心ARM處理器，同步搭載Virtex系列中作為AI引擎的硬核NPU。

歷經技術迭代，現代FPGA已深度融合硬以太網核、硬安全核等硬化IP，在強化異構計算支撐能力的同時，通過可編程邏輯架構為用戶提供靈活適配空間。這種設計不僅實現了編程邏輯、AI引擎與特定應用的深度耦合，更支持Linux等嵌入式操作系統的運行，推動芯片角色分工的顛覆性變革，踐行著AMD將多元技術整合于單一芯片的核心價值主張。

在談及異構計算時代，如何更充分地利用底層硬件的能力時，Kirk回應稱，“這其實就是在談論系統級的設計，以及如何充分器件所具有的存儲架構來實現最大的潛能。”而FPGA非常獨特的亮點之一，就是它擁有獨特的“定制化存儲架構”，使得客戶能夠在該架構基礎上進行差異化設計。同時，合適的軟件開發工具、庫、輔助設計環境也很關鍵，客戶能夠將自己的模型在AMD硬件基礎之上進行編譯。

AI時代的獨特價值

2022年2月14日，AMD順利完成了對賽靈思的并購，并由此構建了包括CPU、GPU、FPGA在內的多元化的計算產品矩陣。這種全棧計算能力使AMD能夠精準匹配不同市場的差異化需求——從云端大規模訓練到邊緣實時推理，從高性能計算到低功耗應用，AMD均可憑借豐富的產品組合，為客戶提供適配其算力需求的最優芯片解決方案，助力解決復雜計算場景下的技術挑戰。

"FPGA最不可替代的優勢之一，就是其邊緣側的實時處理能力。"Kirk Saban強調說，在邊緣計算與AI領域，FPGA憑借實時處理能力和強自適應性占據獨特優勢，既能滿足工業控制、自動駕駛等低時延、無法云上滯后處理的任務需求，又能根據不同應用場景調整，動態調整不同尺寸、功耗、價格及性能的平衡點，從而在AI基礎設施等重要應用場景中實現算力的高效釋放。 

眾所周知，如今，大部分AI工作負載都在數據中心GPU上運行。然而，隨著越來越多的AI處理發生在邊緣，尤其是近來小型生成式AI模型的推出，以及多模態AI模型向邊緣端滲透，“ChatGPT時刻”即將來到邊緣端。這些新的AI模型可以在邊緣設備上運行，無論是在AI PC、汽車、工廠機器人、太空還是任何嵌入式應用中。

Kirk表示，FPGA和自適應SoC能實時提供針對傳感器數據的低時延處理，加速邊緣端AI推理，居于各行各業AI融合應用快速增長的前沿并不令人感到意外。

“AMD致力于構建一體化軟件框架，賦能客戶在AMD硬件平臺上完成從模型訓練到推理部署的全流程開發。“在他看來，這一框架的核心優勢在于將適配的神經網絡處理器與可編程邏輯塊深度整合，通過Versal系列產品的AI引擎硬件及靈活邏輯架構，實現NPU與各類模型的精準匹配，為客戶提供兼具算力效率與架構靈活性的解決方案。

打破硬件編程的壁壘

不過，盡管FPGA優勢很多，但長期以來，FPGA開發工具和流程的復雜性，在一定程度上影響了其在邊緣智能領域的普及速度。FPGA廠商當然意識到了這一點，并一直在進行大量的投入，意在不斷提升產品易用性，降低開發門檻、提高開發效率。比如AMD Vivado和Vitis軟件的推出，就對推動市場擴張具有重要意義。

Vivado軟件側重于硬件開發人員，通過高層次綜合、機器學習優化和無縫IP核集成等高級功能，支持開發人員簡化工作流程、縮短開發周期并實現更高的性能。

面向軟件開發流程的Vitis開發環境帶來了預優化的工具和抽象層，以助力加速AI推理。最新版本(2024.2)包含多項新功能，例如，面向嵌入式C/C++設計的獨立工具，以及簡化搭載AI引擎的AMD Versal自適應SoC的使用的增強功能，算法工程師無需深入硬件細節即可開發相關應用。

“我們持續投入于這些工具領域，令用戶工作更加高效，同時能夠利用新的和日益演進的數據類型與AI模型。”Kirk認為，Vivado與Vitis雙工具鏈體系實現了與AMD CPU、GPU的軟件棧協同，能夠給開發人員帶來"一次開發，多平臺部署"的開發體驗。 

在生態建設上，AMD同樣呈現出開放姿態。通過與Yocto項目合作、向開源社區貢獻源代碼，以及推動ROCm在GPU軟件領域的開源生態，AMD正在構建跨硬件平臺的開發者生態。

“開源不僅能加速開發效率，更能確保我們的工具鏈具備世界級的魯棒性。”Kirk Saban強調，這種策略在邊緣智能時代尤為重要——當開發者需要快速適配傳感器接口、通信協議等定制化需求時，開源社區的資源能大幅縮短創新周期。

從萬物互聯到場景深耕

Kirk Saban認為邊緣智能，將有望成為未來FPGA增長的核心驅動力。支持他做出上述判斷的理由，是“萬物互聯”趨勢正在催生海量邊緣節點，這些節點不僅需要連接網絡，更需要本地智能處理能力。

例如在醫療遠程手術中，FPGA可同時處理影像實時渲染與機械臂控制，確保低時延與高可靠性；在工業物聯網中，它能適配不同傳感器協議，并根據生產流程變化重新配置數據處理路徑；在汽車領域，現代新能源汽車如同“車輪上的電腦”，從ADAS到車載娛樂系統，FPGA正在成為電子架構中的關鍵節點。

他進一步解釋說，“對于FPGA而言，擁有靈活的現場可編程、可升級能力，是一個關鍵的價值主張。”也正是得益于此，FPGA在邊緣側實現“AI算力按需部署”時將更具優勢。

為此，AMD在產品矩陣中既布局了最低功耗的Spartan UltraScale+，也有高性能的Virtex系列，可滿足包括數據中心、汽車、測試測量與仿真、工業與視覺、醫療和科學、航空航天、廣播與專業音視頻在內的全場景需求。

與此同時，AMD還有非常廣泛的針對不同的功耗和性能需求的廣泛產品。即便當客戶在選擇了相應的器件之后，如果還需要嵌入式的處理能力，那么“Zynq 7000”和“Zynq MPSoC”這樣的產品線就非常合適。

在技術演進層面，FPGA接下來將有望沿著三條主線突破：一是進一步SoC化，整合更多硬核IP 如以太網核、安全核；二是通過多芯粒(Multi-Chiplet)設計提升算力密度；三是引入AI 輔助開發工具，例如通過自然語言處理幫助工程師快速理解技術文檔，或自動優化硬件編譯流程。

在Chiplet技術上，AMD繼承了2011年起源于臺積電Virtex-7的創新基因，將其廣泛應用于現代GPU與FPGA的結合中。這種技術路線不僅能降低先進制程的成本壓力，更能通過異構集成釋放FPGA的靈活計算潛力。未來，AMD還會推出更多基于Chiplet技術的新產品。

“我們已經在探索AI助理在開發工具中的應用，這將是提升生產力的下一個突破口。”Kirk Saban透露，AMD正在將生成式AI技術融入FPGA開發流程，讓復雜的硬件編程變得更加智能。

結語

按照Kirk的說法，“與人們耳熟能詳的CPU/GPU相比，FPGA可能是最不為人知的半導體技術了。”但40年來，基于FPGA的自適應計算持續推動著邊緣AI、自動駕駛、機器人和工業自動化、6G網絡、氣候變化、藥物研發、科學研究以及太空探索等領域的進步，運用FPGA技術推動創新芯片設計、支持硬件輔助驗證并加快產品上市時間，將成為開發人員持續開發尖端和市場領先產品的動能所在。