FPGA將成為主流，從數(shù)據(jù)中心到云再到邊緣

Xilinx在1984年引入第一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)，盡管到Actel在1988年普及這個(gè)術(shù)語它們才被稱為FPGA。Achronix產(chǎn)品規(guī)劃和業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁Manoj Roge談過去三十年來發(fā)生的三波FPGA浪潮，Achronix成立于2004年，并于2007年將其第一批產(chǎn)品投入該領(lǐng)域，但與可編程邏輯行業(yè)的先驅(qū)Altera(現(xiàn)已成為Intel的一部分)，Xilinx和Lattice Semiconductor相比，這是市場(chǎng)的新貴，而后者早在20年前就已成立。

但是羅格(Roge)在賽普拉斯半導(dǎo)體(Cypress Semiconductor)擔(dān)任產(chǎn)品線經(jīng)理十年，然后在Altera擔(dān)任了五年的FPGA產(chǎn)品管理工作，然后在Xilinx做了七年的相同工作，然后加入了更具進(jìn)取心的Achronix兩年多一點(diǎn)。

Roge對(duì)數(shù)據(jù)中心和邊緣FPGA的前景看好，并在2020年1月22日舉行的Next FPGA Platform活動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)采訪中解釋了有關(guān)下一波采用這些可編程器件的更多信息以及這是如何實(shí)現(xiàn)的不同。

Roge解釋說：“我們相信FPGA將充當(dāng)從云到邊緣到IoT部署的可編程加速器?！? “以這種觀點(diǎn)，五年前，我們建立了一種業(yè)務(wù)模型，以許可將我們的IP集成到客戶的SoC或ASIC中，我們認(rèn)為這可能是第四次浪潮。我們已經(jīng)看到了這個(gè)開始?！?

我們建議Achronix可能會(huì)與Nvidia獲得FPGA許可協(xié)議，后者可能想考慮將可編程邏輯嵌入其GPU加速器以及可能基于Mellanox Technologies銷售的“ BlueField”多核Arm處理器的SmartNIC中。

自去年3月宣布以69億美元的收購交易以來，尚未成為Nvidia的一部分。“ Volta” GPU是具有硬編碼整數(shù)和浮點(diǎn)單元的ASIC，并且考慮到AI框架和HPC工作負(fù)載的變化速度有多快，我們可以預(yù)見到GPU的某些部分在比特性方面可能更具延展性和相互之間的聯(lián)系。從理論上講，至少。

正如我們之前提到的，四大FPGA供應(yīng)商的總收入約為65億美元左右，F(xiàn)PGA的總可尋址市場(chǎng)相當(dāng)大–由于FPGA能否在從理論上講，可以完成CPU和GPU以及自定義ASIC的大量工作。我們將Roge擺在現(xiàn)場(chǎng)，討論包括許可的FPGA邏輯以及整個(gè)器件在內(nèi)的第四次浪潮將如何擴(kuò)展TAM，因此，大概是收入流向了數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的FPGA制造商。

“我們采取自上而下的方法，”羅格說?！叭绻匆幌聰?shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施支出，這是一個(gè)龐大的數(shù)字，大約為1000億美元左右。其中很大一部分是在技術(shù)支出上。即使我們能得到一小部分，正如其他人之前所討論的，您也不能僅僅部署CPU來滿足計(jì)算需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。隨著新一輪的數(shù)據(jù)中心加速，我們預(yù)計(jì)將增加100億美元，再加上TAM?！?

因此，這就產(chǎn)生了一個(gè)問題，即來自網(wǎng)絡(luò)，通信，航空航天，國防和消費(fèi)市場(chǎng)的現(xiàn)有TAM加上不斷擴(kuò)展的數(shù)據(jù)中心TAM是否足以支持四個(gè)主要的FPGA廠商和許多較小的廠商。

我們肯定已經(jīng)在CPU市場(chǎng)上看到了這種情況，CPU市場(chǎng)上有一個(gè)主要供應(yīng)商(Intel)，一個(gè)回頭大供應(yīng)商(AMD)，一個(gè)尚存的專有和RISC芯片供應(yīng)商，它們的數(shù)量相對(duì)較少，但系統(tǒng)卻利潤很高(IBM)，并且兩個(gè)Arm新貴(Ampere和Marvell)。

在Nvidia占主導(dǎo)地位的GPU方面也是如此，AMD是一種越來越可信的替代方案，英特爾也是PC上的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，但對(duì)數(shù)據(jù)中心抱有厚望。三到四名球員，其中一名統(tǒng)治者，似乎是魔術(shù)的分配。

另一個(gè)尚未解決的問題是如何在數(shù)據(jù)中心中部署FPGA。借助Nvidia創(chuàng)建的GPU和CUDA混合CPU-GPU計(jì)算環(huán)境，世界上一半的臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦都可以在其中裝有Nvidia GPU來運(yùn)行CUDA。

我們不希望將FPGA自動(dòng)添加到PC或服務(wù)器中，因此開發(fā)人員沒有內(nèi)置的方式來學(xué)習(xí)如何對(duì)FPGA進(jìn)行編程，并測(cè)試出他們?nèi)绾螌⑵浼傻綉?yīng)用程序和數(shù)據(jù)工作流程中的想法。

但是，正如Roge所指出的和我們同意的那樣，在Amazon Web Services和Microsoft Azure云上提供可用的FPGA實(shí)例是進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的合理替代，現(xiàn)在，由于服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)的互連具有所有靈活性，

Roge相信：“一旦軟件堆棧成熟，我們認(rèn)為FPGA將會(huì)成為主流，從數(shù)據(jù)中心到云再到邊緣?！?