带你宏观了解一下FPGA的市场，潜力？！

带你宏观了解一下FPGA的市场，潜力？！

首先，先带大家看一下数据。
1. 2014年国家开始大力规划以及发展集成电路产业，国内的集成电路行业发展突飞猛进，与此同时，FPGA的发展也突飞猛进。2014年FPGA市场规模为52.7亿美元，据Green Mountain Outlook报导，研调机构Global Market Insights的报告显示，FPGA市场在2015~2022年间将出现8.4%的年复合成长率，届时规模可望超过99.8亿美元.

2. 2015年6月1日，英特尔以每股54美元（总额约167亿美元）现金收购全球第二大FPGA厂商Altera，这是英特尔收购历史上最大的一笔。英特尔全球执行副总裁表示：“微软为了处理海量数据用了许多的FPGA，这无疑将改变全球芯片市场。到2020年，全球三分之一的服务器也将使用FPGA。

3. 2016 年半导体市场的整体增长率为 1.5%，相比之下，FPGA 市场增长率为 6%。2016年9月9日，iphone7发布。iPhone7中出现FPGA芯片，可能意味着苹果正准备用它来运行机器学习算法，联想到苹果日前对医疗健康领域的重视，未来我们可能看到苹果会将人工智能技术更好地贴近用户的生活。

4. 2017年起始，腾讯推出的FPGA云服务器，可为用户提供FPGA云租用服务。

5. 2017年10月19日，由传统硬件开发拓展为硬件开发、应用软件开发、嵌入式软件开发的2017赛灵思开发者大会在北京召开。赛灵思软件和IP产品开发部高级副总裁Salil Raje（右）、战略市场开发总监Andy Walsh（左），FPGA成为AI的智能加速器。

直到2017年的FPGA厂商份额

FPGA应用领域的拓展。
1.  5G开拓新应用
   Xilinx在2017年2月发布了RFsoc，也就是SoC中集成了ADC/DAC等模拟子系统，即FPGA+ARM处理器+软件+RF模拟等，定位5G射频级模拟。也称集成式数模转换子系统。RFSoc的高速ADC/DAC性能达到了4~5GSPS，我们知道，能够做到独立芯片5GSPS的芯片厂家都凤毛麟角，而且RFsoc还有8通道的，在16nm工艺下，和数字电路同在一个die(晶圆上的芯片)上，不得不佩服Xilinx的创新能力真的很强。

2.  深度学习
   深度学习属于人工智能的范畴。深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。自从2006年Hinton等人提出来之后，深度学习高速发展，在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都取得了非凡的成就，受到了巨大的关注。
   相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。

3. 抢占ARM+SOC的市场
   Xilinx和Altera推出来的SOC器件，一开始大家不太看好，但是实际上现在也都开始了井喷式应用，其优势在于降低了软件开发的难度，不用费很大的力气就能用上ARM，而且Xilinx在自己的工具中对IP驱动以及Linux内核等等做好了软件支持，一站式用Linux，方便地融入ARM的软件生态系统。传统方式用带ARM的SOC的话，PCB设计难度还加大了；而传统的Xilinx的解决方案那种用Microblaze的CPU的话，性能很渣。所以基于ARM的SOC会蚕食很多传统ASIC芯片市场，比如在图像、测试等领域。

4. 云服务器
      腾讯、亚马逊、百度都发布了基于FPGA的云服务器，FPGA在云服务器有哪些优势呢？基本总结如下几点：
   （1）. CPU本身无法满足高性能计算应用软件的性能需求，导致需求和性能之间出现了缺口。在新的芯片材料等基础技术没有取得突破前，一种有效的解决方法就是采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能，而FPGA不仅有了软件的可编程性和灵活性，同时又有ASIC高吞吐和低延时的特性，自然填补了CPU的上述缺陷。这也就是一开始将Intel收购Altera的原因了。
   （2）. FPGA在数据中心最大的特点就在高吞吐的同时能做到低延时。FPGA内部的资源都是可以重配置的，因此它可以很容易进行数据并行和流水并行，且易于在数据并行和流水并行之间平衡。而GPU几乎只能做数据并行
   （3）. 接口优势，FPGA在通信领域应用积累了丰富的接口，而在云服务器领域，更需要这些高速接口实现设备之间的数据高速传输，也成为其天然优势。

   国内各大企业对FPGA的需求以及应用实例
1.  FPGA为计算加速
（1）.浪潮HPC“加速”。
   英特尔、紫光、浪潮等企业均已开始布局FPGA。早在SC2015大会上，浪潮就联合Altera，以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞，共同发布了一套面向深度学习、基于Altera Arria 10 FPGA平台。

（2）阿里云加速
阿里云异构计算人员宣称：“阿里云正在以异构计算为核心构建业务永续、高性能、高性价比、弹性的人工智能引擎。”并强调：FPGA具有能耗比、低延迟、高带宽、常规浮点运算力迅速迭代提升等突出优势，正在异构计算中扮演越来越重要的角色。此外，FPGA作为硬件加速+硬件可编程的技术，可以“在云上运行硬件自定义逻辑”来满足不同的应用定制化需求，是“专用计算中的多面手”。

（3）FPGA----AI的智能加速器。
深鉴科技利用FPGA进行机器学习推断的云识别，加速倍数是40倍。Ngcodec是做视频解码的企业，编码追诉率方面达到10倍加速。Ryft做大数据分析，这里提速是90倍。还有edico genome做基因组分析，用FPGA加速后，基因组分析的速度提升了一百倍。

2. Xilinx的FPGA被用于百度数据中心，未来会对百度的无人驾驶汽车提供支撑

3. 工业、自动化领域的FPGA
在工业自动化4.0时代，拥有更先进的计算能力和机器学习算法的物理世界将更接近于云计算。英特尔可编程门阵列（FPGA）技术将在这个软件定义的自动化环境中实现工业系统所要求的价值。
英特尔FPGA和SOC工业自动化解决方案使工业系统设计人员能够为工厂自动化系统设计降低成本和时间。例如机器视觉、视频监控、智能电网等。

4. 越来越多的应用

总结

FPGA最初的应用场景是在接口逻辑应用，后来在通信行业，其高通信带宽以及实时性处理能力一直为其优势，所以拓展了信号处理、图像、雷达等领域，当前，FPGA可以在IDC大显神威，例如低延时网络架构、网络虚拟化、高性能存储以及网络安全等等，FPGA技术依靠不断创新的能力不断为我们带来新的机遇，同时也在改变着我们的生活。

骨傲天

2018-3-29 10:06:59

不知是否楼主自己写的，不过分析的比较全面，AI领域上半场应该就是GPU和FPGA之间的较量了，然到了下半场，可就不好说了。。。

晓灰灰

2018-3-29 10:50:11

引用: 骨傲天发表于 2018-3-29 10:06
不知是否楼主自己写的，不过分析的比较全面，AI领域上半场应该就是GPU和FPGA之间的较量了，然到了下半场，可就不好说了。。。

GPU和FPGA的方向还是有差别的，对于GPU做图像处理比较专一，处理比较简单，尤其是做算法类，FPGA做起来就比较复杂，但是FPGA的可编程是其他处理的软硬件望尘莫及的地方，而且加速计算领域也是比较强，所以说各有千秋吧，但是本人觉得FPGA还是个比较好方向，拭目以待吧

骨傲天

2018-3-29 14:04:46

引用: 晓灰灰发表于 2018-3-29 10:50
GPU和FPGA的方向还是有差别的，对于GPU做图像处理比较专一，处理比较简单，尤其是做算法类，FPGA做起来就比较复杂，但是FPGA的可编程是其他处理的软硬件望尘莫及的地方，而且加速计算领域也是比较强，所以说各有千秋吧，但是本人觉得FPGA还是个比较好方向，拭目以待吧 ...

是的，目前很多高端甚至站在金字塔顶端的行业如航天事业，军事国防都是应用FPGA的技术，但就目前来说成本造价太高，就目前的产能在量产的情况下，造假成本太高昂了，也因此容易导致市场份额的极限，其实很期待FPGA在后续能有更好的表现，互勉共进！

骨傲天

2018-3-29 14:05:21

引用: 晓灰灰发表于 2018-3-29 10:50
GPU和FPGA的方向还是有差别的，对于GPU做图像处理比较专一，处理比较简单，尤其是做算法类，FPGA做起来就比较复杂，但是FPGA的可编程是其他处理的软硬件望尘莫及的地方，而且加速计算领域也是比较强，所以说各有千秋吧，但是本人觉得FPGA还是个比较好方向，拭目以待吧 ...

是的，目前很多高端甚至站在金字塔顶端的行业如航天事业，军事国防都是应用FPGA的技术，但就目前来说成本造价太高，就目前的产能在量产的情况下，造假成本太高昂了，也因此容易导致市场份额的极限，其实很期待FPGA在后续能有更好的表现，互勉共进！

晓灰灰

2018-3-30 10:35:10

引用: 骨傲天发表于 2018-3-29 14:04
是的，目前很多高端甚至站在金字塔顶端的行业如航天事业，军事国防都是应用FPGA的技术，但就目前来说成本造价太高，就目前的产能在量产的情况下，造假成本太高昂了，也因此容易导致市场份额的极限，其实很期待FPGA在后续能有更好的表现，互勉共进！ ...

共勉，哈哈哈，加油，相互学习，共同进步

晓灰灰

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骨傲天

晓灰灰

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晓灰灰

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