引言：芯片是智能產品的核心，以FPGA來實現智能應用，具有非常大的優勢，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的智能算法。隨著智能產品的廣泛應用，FPGA進入嶄新的黃金時代。

FPGA市場前景

FPGA由六部分組成：可編程輸入/輸出單元、基本可編程邏輯單元、嵌入式塊RAM、豐富的布線資源、底層嵌入功能單元和內嵌專用硬核。

自Xilinx在1984年創造出FPGA以來，這種可編程邏輯器件憑借性能、上市時間、成本、穩定性和長期維護方面的優勢，在通信、醫療、工控和安防等領域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而近幾年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優勢的FPGA的關注度更是到達了前所未有的高度。

2014年，全球FPGA市場總規模達到50億美金，其中，中國的市場份額有15億美金，中國市場占全球市場的三分之一。分析機構預計2015年至2020年全球FPGA市場的年復合增長率為9%，到2020年，全球FPGA市場規模將達84億美金。目前FPGA正處于一個加速增長的市場勢態中，增長幅度遠大于其他芯片市場；同時，FPGA行業平均毛利可觀，據市場數據分析表明其行業平均毛利大于60%。FPGA行業也需要更大的市場規模，以吸引更多的使用者。隨著FPGA產量逐步增加，成本的進一步降低，其市場份額將會持續增大。

FPGA處理器整合成趨勢

一直以來，FPGA可編程器件都主要應用在通訊設備或工業控制等較為專業的應用領域，但隨著不同行業使用需求的提升，FPGA器件的應用層面不斷拓展。

隨著微電子技術和軟件技術的發展，嵌入式處理器、專用數字器件、外設和DSP算法正在以IP核的方式嵌入到FGPA中，以單芯片可編程FPGA完成整個嵌入式系統設計已成為現實。眾多FPGA公司都具有這樣的芯片產品，并在通信、工業控制等領域具有廣泛的應用。

FPGA處理器整合SoC以其低功耗、高性能、低成本、高可靠性等優點成為嵌入式系統的發展趨勢。不過，對于一些設計者來講這還是新鮮事物。

Xilinx Zynq-7000的ARM處理系統

Intel/Altera汽車安全駕駛前置攝像方案

Microsemi SmartFusion2 SoC FPGAs

通用處理器在計算性能和能效上越來越難以滿足日益龐大、多樣化的數據處理需求。比如機器人是復雜的機電一體化裝置，綜合運用了機械與精密機械、微電子與計算機、自動控制與驅動、傳感器與信息處理以及人工智能等多學科的最新研究成果。為了將這些成果融合起來，真正形成認知、感受和行動的能力，使機器人能夠理解并應對真實的世界，準確完成操作任務，其搭載的計算平臺需滿足多種要求，包括感知能力、控制能力、計算能力、功耗控制、易用性。現有的計算平臺很難滿足以上需求，搭建適用于機器人的異構計算平臺已經迫在眉睫，CPU+FPGA的方案以其獨特的優勢進入我們眼簾。

借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等協處理器與CPU一起組成的異構計算平臺來提升計算性能，已成為當下學術界和工業界的研究熱點。異構計算作為一種特殊的并行計算方式，能夠根據每個計算子系統的結構特點為其分配不同的計算任務，在提高計算性能、能效比和實時性保障方面體現出傳統架構所不具備的優勢，逐漸在各種計算需求量較大的場合得到應用。

FPGA在一些關鍵的機器人應用中發揮極大的價值。英特爾通過Xeon+FPGA平臺和XeonPhi系列產品來推動異構計算的實施。新的Arria10系列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有業界唯一的硬核浮點數字信號處理（DSP）模塊，其速率高達每秒1.5萬億次浮點運算（1.5TFLOPS）。

智能時代，FPGA的“芯”機遇

FPGA問世以來，在復雜邏輯電路以及數字信號處理領域中扮演著越來越重要的角色，憑借性能、上市時間、成本、穩定性和長期維護方面的優勢，在通信、醫療、工控和安防等領域占有一席之地，在過去幾年也有極高的增長率。而近幾年，由于云計算、高性能計算和人工智能的繁榮，擁有先天優勢的FPGA的關注度更是到達了前所未有的高度。

人工智能是當前整個科技產業探索的未來方向，也是互聯網領域的下一個浪潮。芯片處于的人工智能產業鏈的最上游，為中下游產業鏈提供計算處理能力及相關解決方案，芯片決定了智能設備發展的深度。以FPGA來實現人工智能應用，具有非常大的優勢，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的人工智能算法。

越來越多的輔助駕駛、無人機、虛擬現實/增強現實、醫學診斷、工業視覺等應用，為了追逐更高性能/差異化，紛紛對機器學習產生濃厚的興趣。

已有幾家初創企業在開發專門的機器學習芯片，但上述這些應用不僅僅要集成機器學習，還有計算機視覺，傳感器融合和連接。如果要開發這么一整套獨特的性能組合，可能要花費幾億美元才能推出第一款芯片，而且從各種規格的確定落實到推出樣片，可能需要三年以上。

神經網絡、算法和傳感器等都還是處于不斷演化的過程，一款固定的、標準的設計平臺面對這些風云變幻的演進根本無力招架。此時此刻，FPGA技術成為數百家嵌入式視覺企業開發的首選，其中用于機器學習領域的已經超過40家。

人工智能領域的演進非常快速，具備可重組以及支持所有形式鏈接等優勢的FPGA，可以很輕松地進行各種修改或升級，以便在最短時間內支持新的人工智能算法。類神經網絡、算法、傳感器技術與接口標準都會持續加速演進，可重組特性對于“支持未來需求”的智能視覺系統至關重要。

結語：一些大規模工作負載的擴展（如機器學習，某些網絡功能）吸引了越來越多的人關注。為FPGA從數據中心應用程序中移植到更多適合的、廣泛發展領域的提供了良好機會，FPGA進入黃金時代。