阿尔法公社重度帮助创业者的天使投资基金——FPGA芯片

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大力帮助创业者的天使投资基金

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阿尔法公社表示：近日，AMD宣布成功完成对赛灵思（Xilinx）的收购，金额接近500亿美元，目的是为了赛灵思擅长的FPGA芯片。FPGA是一种什么样的芯片，相对于传统的CPU/GPU/ASIC芯片有哪些优势，目前在世界和中国的市场格局和市场机会是什么？欢迎相关领域的朋友参考这篇文章。

黑天鹅飞翔的时候，没有一个芯片是无辜的。2019年，初出茅庐的全球5G产业面临第一次大考验：受美国政策影响，电信设备制造商华为失去了重要的芯片供应商赛灵思，虽然后来恢复了部分供应（主要是28nm芯片），但两者的交易量双方明显下降。对此，EETimes 评论道：Xilinx 不得不考虑“没有华为的未来”[1]。

给全球5G供应链施压的主角是赛灵思的现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array）芯片。它不仅是 5G 宏基站的必需品，也是门槛最高、单芯片限价最高的 IC 产品：电子元器件分销平台 Digi-Key 和 Mouser 分别表明 Xilinx 的三款 FPGA 提供了更多超过100万元人民币，英特尔（Intel）两款FPGA报价超过70万元。

FPGA到底是什么？除了5G还能做什么？国内市场如何？这篇文章回答了你的问题。

在本文中，您将了解FPGA的功能和市场概况，FPGA相比CPU/GPU/ASIC芯片的优势，以及国内外FPGA的格局和现状。

从配角到主角的逆袭

FPGA是数字集成电路中的逻辑芯片。类似的芯片包括众所周知的CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）和ASIC（专用集成电路）。FPGA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（LAB）、输入输出单元（I/O）和内部连接线（Interconnect）组成。

FPGA内部元件，图源丨Camp Consulting

FPGA属于数字集成电路中的逻辑芯片，图片来源丨长普咨询

数据计算包括两种方式：一种是使用基于指令的CPU或GPU架构编写计算所需的软件，另一种是针对特定的计算需求设计制造一套专用电路，即ASIC。

FPGA是ASIC领域的一种半定制电路芯片。它是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它解决了定制电路的缺点可编程片上系统psoc设计指南，克服了原有可编程器件门电路数量有限的缺点。.

1980 年代，Ross Freeman 和他的同事从 Zilog 购买了 FPGA 技术，并共同创立了 Xilinx，推出了第一个真正的 FPGA 芯片 XC2064。该芯片采用2μm工艺，包含64个逻辑模块和85000个晶体管，门数不超过1000个。2009 年，罗斯弗里曼因发明 FPGA 而入选美国发明家名人堂。

XC2064与目前拥有数千万逻辑单元的产品相比，看起来就像一只“丑小鸭”[2]，但却开启了可编程逻辑芯片的历史。

最初，FPGA 只是充当连接每个专用芯片的胶合逻辑（Glue Logic）。直到 SoC-FPGA（Programmable System-on-Chip）发布，在单个 FPGA 芯片中实现完整的电子系统成为现实，FPGA 并没有真正走到舞台的中心 [3]。

从此，FPGA从配角逐渐逆袭到了主角的故事。

FPGA、制表发展史丨果壳科技

既能设计又能计算的芯片

历史的道路是曲折的，但FPGA应用的道路是光明的。

它既可用于芯片设计，也可用于计算。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、功耗和成本之间取得了很好的平衡。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。

设计：可重构通用芯片

FPGA最大的特点是芯片内部的硬件结构可以重新配置，即硬件是可编程的，因此极其灵活，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电路。而且FPGA开发过程中无需布线、掩膜和定制流片，编程后直接使用。

比如集成电路就像一栋高层建筑，建成后主体结构不能改变；FPGA就像建造房屋所需的材料。你可以自由组合任何你想要的房子。可拆可重建，同一芯片可满足各个领域[4]。

在芯片设计中，FPGA是必不可少的：例如ASIC的早期设计验证、CPU的原型验证（流片前确定芯片功能正确性的一种验证方法）、DSP（数字信号处理器）的原型验证、实现单片机（MCU）原型验证等

计算：极其高效的执行

FPGA的内部设计可以简单理解为电路的设计。无论是时序逻辑电路还是组合逻辑电路，只要电路板一上电就可以开始工作。[5]因此，代码执行更类似于“电路直馈”的内部原理，赋予FPGA低延迟、实时性强的特点，比CPU/软件指令架构更高效。显卡。

另外，根据数据包的数量，可以在FPGA内部构建相应数量的流水线，实现数据并行和流水线并行两种并行计算方式，大大降低I/O和计算消耗。与一次只能处理一个指令集的串行计算相比，并行计算可以执行一次执行多条指令的算法。

值得一提的是，一些需要重复构建的功能模块被写成IP核并嵌入到FPGA中，包括片上处理器、收发器I/O、RAM块、DSP引擎，极大地提升了FPGA的计算性能.

FPGA主要应用领域、制表丨果壳科技

FPGA 与 CPU/GPU/ASIC

有市场，就有竞争。各大厂商在发布会上经常比较同属一个逻辑芯片的FPGA和CPU/GPU/ASIC的计算能力。在长达数十年的战争中，eFPGA、eASIC等新一代芯片也诞生了。

但随着制程节点越来越接近1nm极限，摩尔定律逐渐放缓，异构计算（不同计算芯片的组合，如“CPU+GPU”和“CPU+FPGA”）成为了不同的逻辑芯片。合作的机会。

CPU、GPU、FPGA、eFPGA、eASIC、ASIC各项指标对比，制表丨坚果技术

FPGA 与 CPU 和 GPU 的比较

CPU和GPU都是冯诺依曼结构的通用处理器，与结构完全不同的FPGA没有关系，但它们的计算用途与FPGA有一定的重叠，所以经常被拿来比较。

CPU适用于标量操作，可以处理来自多个设备的计算请求，可以随时终止当前操作，转而进行其他操作。FPGA 比 CPU 更高效。GPU适用于矢量运算，可以渲染图形，进行并行计算。FPGA 相对于 GPU 更注重能效比。

另外，与 CPU 和 GPU 相比，FPGA 具有更低的延迟：CPU 和 GPU 都使用 SIMD（单指令流多数据流）来执行内存、解码器、算术单元、分支和跳转处理逻辑等。FPGA 是功能和每个逻辑单元的通信要求在编程时就已经确定，不需要额外的指令。

由于 FPGA 出色的浮点计算能力，NVIDIA GPU 的浮点计算能力是其主要目标。学者们认为架构存在差异，单纯比较性能是有偏差的。事实上，两者的专业领域不同：GPU更适合深度学习算法的训练阶段，而FPGA更适合深度学习算法和深度神经网络的推理阶段[6]。

FPGA 与 ASIC

ASIC 在定制算法方面比 FPGA 具有更高的计算性能和更低的功耗，但硬件算法在量产后无法修改，而且定制要求非常高，因此过小流片会导致更高的成本[7]。FPGA不需要改变硬件电路，直接改代码，相当于拥有了“无限的后悔药”。

因此，FPGA是ASIC领域半定制电路的发明。模拟ASIC然后进行掩模加工和批量制造是FPGA的重要任务之一。传统的 ASIC 设计周期平均为 14 到 24 个月。如果使用 FPGA，开发时间可以平均减少 55% [8]。

FPGA芯片成本逐渐降低后，FPGA与ASIC的总拥有成本（TCO）差距越来越小，部分厂商开始直接使用FPGA替代ASIC，避免了一次性工程成本高昂ASIC 的早期阶段，消除了最小起订量等。芯片迭代风险和损失。

FPGA方案与ASIC方案对比，图源丨投宝研究院

FPGA 衍生的 eFPGA 和 eASIC

eFPGA是指将一个或多个FPGA以IP的形式嵌入ASIC、ASSP（Special Standard Product）或SoC（System on Chip）等芯片中的一种开发模式。临界点。目前，eFPGA有大量应用，但尚未成为市场主流，随着云计算和人工智能的发展，其接受度有望进一步提高[9]。

与ASIC类似，eASIC是一种定制类型的芯片，它去掉了FPGA的可重编程功能，以获得更小的芯片尺寸，从而实现低功耗和低成本。eASIC 比 FPGA 具有更低的单位成本和功耗、更快的上市时间和比标准单元 ASIC 更低的一次性工程 (NRE) 成本。

eASIC起源于一家与eASIC同名的公司，该公司已被英特尔收购。Intel将eASIC定位为从FPGA向ASIC过渡的中间选择，将FPGA、eASIC、ASIC连续生命周期的产品组合命名为“定制逻辑连续体”：FPGA具有最快的上市时间和最高的灵活性；eASIC 具有出色的性价比，优化上市时间；ASIC具有最高的性能和最低的功耗和成本。

英特尔的“定制逻辑连续体”，来源丨英特尔

迈向异构计算

FPGA确实具有优异的性能和时延优势，但芯片单价高、峰值算力低、上手难度大等都是悬而未决的问题。

自逻辑芯片发展以来，单一的计算架构已经无法满足当今最流行应用的性能和功耗要求可编程片上系统psoc设计指南，FPGA 正朝着异构计算的方向发展[10]。异构计算是将不同架构的处理芯片集成到一个系统中工作的一种方式。

具体实现方向有两个：一是芯片级集成，即将CPU IP、GPU IP、DSP IP等集成到单个SoC中；另一种是板级集成，将CPU、GPU、FPGA、ASIC等组合集成在板上。

整合这些不同的逻辑器件，使用不同的架构处理不同类型的数据，根据处理速度或带宽要求进行优化，利用CPU、GPU、FPGA、ASIC各自的专长，就可以得到你所需要的，做出一个很好的组合。

从近几年巨头的收购中可以看出，业界早就认识到未来的计算不能靠单独的CPU、GPU、FPGA器件独霸市场：x86架构的Intel收购了Altera FPGA，x86架构的AMD计划收购赛灵思FPGA，GPU“王者”英伟达瞄准Arm架构（拥有CPU IP）。

FPGA正在走向异构系统时代。

FPGA设计开发阶段，图片来源丨Camp Consulting

来源丨电子工业出版社《集成电路产业书籍》2018年9月第1版

四大巨头主导的全球市场

据知名咨询公司 Frost & Sullivan 预测，全球 FPGA 市场将从 2021 年的 68.6 亿美元增长到 2025 年的 125.8 亿美元，年复合增长率约 16.@ >4%。

经过数十年的寡头垄断和行业整合，Xilinx 和 Intel 目前占据了全球 70% 到 80% 的市场份额，而 Lattice 和 Microchip 共享低功耗或小分子市场份额的局面 [11]。相比之下，国产FPGA目前在中国的市场份额只有4%左右。

国外主要FPGA公司、制表基本情况丨果壳硬科技

信息来源丨各公司官网

FPGA的竞争分为硬件和软件两个阶段，四大厂商的策略也各不相同。

硬件：“二大二小”的革命

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。

国外厂商主要竞争三个硬件性能指标：工艺、LUT（基于查找表的逻辑单元）数量和SerDes（串行收发器）速率：工艺决定了芯片的晶体管密度，每单元的晶体管越多区域，性能越强。; LUT个数是FPGA的基本容量单位，相同芯片尺寸的LUT个数越多越强；SerDes速率决定了芯片与光模块之间、芯片与芯片之间、以太网之间的速度。

FPGA产品关键技术指标，图片来源丨安陆科技招股书[12]

在硬件性能的竞争中，赛灵思和英特尔一直是对手。两次交锋虽然火药味十足，但比拼的产品也成为了FPGA行业的标杆。

而另一方面，莱迪思和微芯科技却是坐视两大巨头竞争，不是与世界比拼，不是最强，而是做精化巨头“看不起”的28nm工艺的低端市场。FPGA专家曾告诉笔者，其实28nm工艺可以满足大部分需求。16/14/10/7nm的性能参数虽然强，但成本和功耗并不划算。

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

软件：轻量级编程可继续占领市场

硬件是FPGA的基础，软件工具链是产品的基础。脱离软件工具链的FPGA芯片只能看到，不能使用。

EDA（电子设计自动化，集成电路设计平台）和IP核（知识产权核，可直接用于设计的功能模块）是两个重要的工具。如果把芯片比作电脑，EDA相当于Windows/Linux，IP核相当于应用软件。未来，EDA工具和IP核的全面性将是FPGA厂商竞争的关键。

此外，FPGA还需要降低开发难度来开拓市场。设计长期以来一直是 FPGA 的一个广受诟病的缺点。FPGA使用的Verilog、VHDL或SystemVerilog等硬件描述语言非常难用，相关领域的人才也很少。

英特尔和赛灵思的思路相同，都推出了集成平台，不仅集成了各自的产品，还为不同层次的开发者提供了更简单的开发选择：传统硬件工程师继续使用硬件编程语言；软件工程师可以调用预定义的硬件库，使用熟悉的C/C++/Python语言开发；AI 科学家可以直接使用高层框架训练模型，使用熟悉的 Tensorflow 和 Caffe 进行开发。

Lattice 和 Microchip 也在尝试用多种手段来降低 FPGA 的开发难度。

国外厂商部分软件内容对比，制表丨果壳硬科技

信息来源丨各公司官网、公司新闻

国内企业追赶之路

据创道咨询统计，目前国内FPGA相关研发企业超过27家。其中，已在A股上市的公司包括复旦微电子、安陆科技、杭锦科技、成都华为电子拟在科创板挂牌。[13]。2021年，至少有3家公司将成为FPGA市场的新玩家。

国内主要FPGA公司基本情况、制表业丨果壳硬科技

信息来源丨各公司官网、公司新闻、招股书

国内的FPGA设计始于1990年代，真正的技术发展是在2000年以后，比国外起步晚十余年。与国际前沿产品相比，核心参数仍有较大差距。

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

在芯片自主研发的道路上，有许多难以破解的“硬骨头”，尤其是FPGA等高端复杂芯片，国内企业也在追赶巨头。

“氪金”只能变强

FPGA的研发设计难点很多：一是核心架构设计难点、逻辑单元设计难点、异构单元设计难点、互连结构设计难点；二、异构单元芯片结构的定义与设计；第三，综合测绘、布局布线等软件设计难点；第四，在面积、速度和功耗方面难以达到最优[14]。

怎么会这么难？扔钱，扔钱，扔钱。

从安陆科技、紫光同创、复旦微的关键业务数据来看，由于研发费用占比一度超过100%，有一段时间净利润为负。

事实上，外资企业长期占据大部分市场份额，通过规模经济分担研发成本。国内企业的相关抗风险能力相对较弱。不过，得益于政策倾斜和科研项目资金补贴，这一困境在一定程度上得到缓解。

安陆科技、紫光同创、复旦微三大关键业务数据，图片来源丨安陆科技招股书

生态建设的坑

FPGA要想有所突破，不仅需要在芯片上进行创新，相应的生态也必须跟上。

事实上，复旦微已经遭受了生态损失。复旦微创始人石磊曾表示，他们2007年的第一代FPGA性能很高，但由于没有配套的软件工具链支持，很难在应用中使用。在这种情况下，性能是最不重要的参数。对于 FPGA 芯片来说，与软件配合得很好更重要。复旦微推出的第二代FPGA重新考虑了软硬件结合的实现方式，最终成功大规模应用。

纵观国内知名的FPGA厂商，基本上都有自己的EDA软件和工具链。比如复旦微自主研发的EDA软件Procise，中科亿海微的全新软件架构和高性能算法EDA软件eLinx1.0。

此外，国内的EDA软件厂商也开始涉足拥有自主知识产权的FPGA工具。如新华章推出的HuaPro-P1）高性能FPGA原型验证系统、GalaxPSS新一代智能验证系统等。EDA软件公司的有利外援，可以有效提升国产FPGA的可用性和易用性。

进入市场的机会

目前，国产民用FPGA从消费市场起步，以10K~100K逻辑单元的中低端芯片产品为主，逐步进入通信和汽车领域，迈向500~1000K逻辑的下一个目标细胞。

与莱迪思和Microchip的思路类似，国产FPGA也主要集中在28nm工艺节点上。现阶段赛灵思和英特尔太强了，先进的制程也不是很好的切入点。此外，易灵思解释说，最小的 16nm FPGA NRE（一次性工程成本）已经超过 1000 万美元，10nm/7nm 工艺将导致 NRE 快速增长；延迟高性能工艺芯片的功耗。它还没有下来，而且芯片尺寸越来越大[15]。

在市场演进过程中，国内FPGA厂商将提升产品性能作为缩小与国外厂商差距的首要目标。根据器件的发展历史和市场应用需求的发展趋势，国产自研FPGA的目标还包括：高密度、高速、宽频带、高安全、低电压、低功耗、低成本、价格低、IP 核重用、系统集成、动态可重新配置和单片集群。

市场上总会有人唱国内市场，认为国产芯片不够先进。对此，一位国产FPGA的代表认为：“没有竞争力的芯片卖不出去，只要客户买了，就值得尊重[16]”。

参考：

[1] Barbara Jorgensen：Xilinx 展望没有华为的未来

.EEtimes.2019.10.24.

[2] 孙俊杰. 高云半导体：FPGA市场的颠覆者[J]. 中国工业评论，2017，(Z1):98-105.

[3] 王伟，杨静文，林海涛，华松毅。FPGA设计专利的最新进展[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，穆军，周鹏．FPGA技术优势与编程实践经验总结[J]. 信息记录材料, 2020, 21(09):83-84.

[6] 吴艳霞，梁凯，刘英，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] 王俊波. FPGA器件设计技术发展综述[J]．科技传播，2013(18):2.

[8] Olivia：FPGA市场结构与国内机遇。艾点堂。2021.12.07.

[9] 徐子豪. 瑞萨进军FPGA市场或将迎来变数[N]。中国电子报, 2021-11-23 (008)

[10] FPGA在异构化、平台化、基于IP的人工智能时代展现新趋势[J]. 电子技术与软件工程, 2019, (12):12-13.

[11] 依灵思官方微信：依灵思总经理：本土FPGA 依灵思看到本土发展，芯片紧缺。

[12] 上海安陆信息科技股份有限公司：招股书并在科创板上市。2021.11.09.

[13] 穆遥：风口上的FPGA：国内厂商的现状与未来趋势。创道硬科技。2021.11.10.

[14] 王海丽. 浅谈国产FPGA芯片的产业化[J]. 中国电子商务（基础电子）, 2013, 000(005):60-65.

[15]易灵思张永辉：如何孕育中国FPGA生态。2022.1.24.

[16]包永刚：从进口替代到全球一流！短短“5分钟”，中国第一家上市芯片设计公司成立。雷锋.2021.11.23.