日前，半導體公司Achronix的數據顯示，其2017年的營收將較2016年增長700%，這對FPGA產業來說是一個利好。因為在Altera被Intel收購之后，曾有專家提出誰將會是Xilinx的挑戰者，給FPGA產業帶來競爭，共同進步。現在看來這個競爭者會是Achronix。

　　Achronix的營收增長（source: semiwiki）

　　聯想到FPGA老大Xilinx在過去一年里股票的飛漲，老二Altera之前被Intel用百億身價收入囊中，也許對整個FPGA產業來說，屬于他們的時代終于要回來了，曾幾何時，在Fabless剛出現的那段日子，FPGA的發明廠商Xilinx曾經雄霸全球半導體設計公司榜首的位置。現在的表現可謂是一個循環。

　　Xilinx 過去一年的股價走勢（source：Yahoo Finance）

　　至于推動這波FPGA熱潮的原因，正如Achronix CEO Robert Blake所說，FPGA技術能夠加速人工智能、機器學習、軟件定義網絡和5G基站的應用，FPGA市場開始變得有趣起來。

　　借勢新應用增長700%，eFPGA是賣點

　　Achronix成立于2004年，是一個專注于高性能FPGA產品的公司。該公司剛成立的時候是作為美國常春藤名校康奈爾大學的附屬公司而存在的，而公司的產品也是來源于康奈爾大學的授權。

　　從Achronix的產品線來看，目前他門擁有了Speedster 22i FPGA、Speedcore eFPGA（嵌入式FPGA）、ACE軟件和加速版這幾類產品。其中Speedster 22i FPGA是基于22nm FinFET技術開發的一系列高性能和高密度產品，根據官網描述，這是一系列面向通信應用的產品。

　　而ACE軟件則是Achronix FPGA的設計工具，而加速板則是Speedster22i的評估板。剩下的一項產品線就是Achronix獨具優勢的eFPGA IP產品。官方描述，這是業界僅有的，經過硅驗證的eFPGA技術，能夠讓你的SoC擁有更強勁的性能。

　　該公司也曾公開表示，與獨立FPGA芯片相比，Speedcore eFPGA提供了更高的加速能力，可實現10倍的低延遲和10倍的高帶寬。目前正被應用于或正被評估用于更高性能的，包括數據中心加速、汽車ADAS、數據庫加速和5G無線基礎設施在內的加速系統，這也許會是Achronix未來成長猛增的利器。

　　在過往的SoC設計中，工程師塞進了GPU、GPU和DSP等各種核心，但就從來沒見過FPGA。從FPGA的特點來看，他擁有極高的并行處理性能，但是如果被制成獨立的芯片，雖然處理能力比CPU快，但是會面臨功耗大，成本高的劣勢。再加上沒有一個完善的配套FPGA產業鏈助力，造成了FPGA產業只剩下幾家寡頭的現狀。（關于eFPGA的介紹，可以參考我們之前發布的文章 《eFPGA逐漸成為主流，SoC又有新玩法》 ）

　　而根據廣東高云產品研發總監王添平之前在一個關于FPGA的分享中提到，在高峰時期，全球曾經擁有四十多家從事FPGA設計的公司，其中不乏像TI, AMD,IBM, Toshiba, Samsung, Motoroa這樣的大企業。相信他們的退出，與FPGA芯片的天然劣勢不無關系。為了兼顧高性能需求，又避免FPGA的天然劣勢，eFPGA應運而生。

　　另外，傳統的芯片設計人員會面臨重新配置RTL的可能，那就會造成巨大的成本損失，而eFPGA的出現則可以提高了RTL配置的靈活性，這種便利和成本節約，是以前不具備的，這是eFPGA發展的另一個推動力。加上之前談到新市場帶來的新機遇，于是包括Quicklogic、Flex Logix、Menta、NanoXplore、ADICSYS和Achronix在內的眾多公司正在投入了eFPGA的研發。

　　人工智能和大數據讓FPGA煥發第二春

　　在看到FPGA芯片和eFPGA讓Achronix成為業界關注的熱點的同時，我們也要看到FPGA在過去一年里的關注度的升溫，這得益于機器學習和大數據的火熱。在談及FPGA現在的當紅之前，我們先要回顧一下他們曾經的輝煌。

　　上世紀八十年代，在微處理器公司Zilog工作的Ross Freeman發明了一種可編程的的邏輯電路，這種新產品單用一個硅片，就能滿足所有ASIC客戶的需求，更重要的是開發者可能只用一天就能實現客戶需求。在當時，一顆ASIC開發要幾個月甚至一年的時間，所以賽靈思的XC2064面世，給產業界帶來的震撼是不能想象的。

　　全球第一顆FPGA XC2064

　　前面也有提到，由于FPGA的成本、功耗和體積等問題，讓FPGA沒能像ASIC一樣大紅大紫，但多年來也保持著不錯的增長，并且在經歷了多年的大浪淘金之后，在最近兩年邁入了一個新時代。人工智能和大數據引爆的服務器需求，給FPGA帶來了“第二春”。

　　首先在人工智能領域，從最初用串行處理器做機器學習，到利用GPU的多核心來執行并行計算，再到ASIC方案，最后到FPGA。關于人工智能大家都做了很多的嘗試，在各種方案中都有其優劣勢，而具有配置靈活性和計算有事的FPGA就成為了人工智能方案的重要的選擇。

　　據介紹，FPGA在GPU和ASIC中取得了權衡，很好地兼顧了處理的速度和控制能力。一方面，FPGA是可編程重構的硬件，因此相比GPU有更強大的可調控能力；另一方面，與日增長的門資源和內存帶寬使得它有更大的設計空間。更方便的是，FPGA還省去了ASIC方案中所需要的流片過程。FPGA的一個缺點是其要求使用者能使用硬件描述語言對其進行編程。

　　于是一些機器學習的公司在FPGA上做訓練，Xilinx等公司也推出相關的產品，引爆市場的需求。Intel的CEO Krzanich曾說過：“你可以把FPGA想象成一堆gate，且能夠隨時編程”。

　　根據他的想法，其算法會隨著時間的推移和學習變得更聰明。FPGA可以用作多個領域的加速器，可以在進行加密的同時進行面部搜索，而且能在基本上在微秒內重新編程FPGA。這比大規模的單個定制部件的成本低得多且具備更高的靈活性。”

　　在人工智能方面，英特爾的技術路線表現為，從現在分立的 CPU 芯片+ 分立的 FPGA 加速芯片，過渡到統一封裝內的 CPU 芯片+FPGA 芯片，到最終 的集成 CPU+FPGA 芯片，以擁有更高的單位功耗性能、更低時延和更快加速性能，沖擊 CPU+GPU 的主導地位。大家怎么看？

　　而在數據中心領域，微軟之前做的一次嘗試，可以看作FPGA未來在這個領域的一個方向。

　　微軟方面認為，現在網絡各類的服務需求已經超過了摩爾定律，大家發現，單純靠增加CPU的數量已經不能解決問題了。但另一方面，如果為每個新難題打造定制化專用芯片又太過昂貴，FPGA正好填補了其中的鴻溝。他們讓工程師打造比流水線型通用CPU速度更快（因為FPGA是真并行）、功耗更低的芯片。可定制化讓它能夠從容面對瞬息萬變的技術和商業模式。（關于FPGA的發展，可以看這篇文章 《FPGA的過去，現在和未來》 ）

　　未來的人工智能和服務器中心的增量市場無疑是巨大的，加上5G和SDR的助力，一個時代正在開啟。