FPGA 自誕生以來就存在著極端的兩面性，一面幫助各技術突破瓶頸，一面又對各技術和多領域造成了成本等因素的困擾?？梢哉f，FPGA 在發展的道路上，總有博弈發生。

提供捷徑，代價是昂貴

FPGA 自誕生以來，就一直沖擊著眾多的集成電路的神經，尤其是 ASIC 芯片，得到了較大的發展，尤其是在電信領域。

因為電信領域與其它行業不一樣，電信的標準是在不斷變化的，那么相關的設備也會不斷變化，如果你生產的設備自生產之后就定型了，一成不變了，肯定是不符合的。

而 FPGA 可以重新編程則讓電信設備即使在生產出來之后，也能夠進行改變，所以電信行業一直是 FPGA 最大客戶。

由于 ASIC 需要很長時間才能完成，FPGA 提供了捷徑。電信設備的最初版本一般采用 FPGA，但 FPGA 高昂的價格引發了沖突，對電信行業而言，芯片的價格卻很重要。

如今，華為已成為 FPGA 的最大客戶。華為兩年前即提供了世界上最早的 5G 電信設備解決方案，相較于其他供應商處于明顯優勢，但中美之間最近的緊張關系很可能會導致產于美國的 FPGA 影響華為提供 5G 電信設備。

當然，FPGA 雖然很重要，但在集成電路中的占比并不高，以 2018 年的數據為例，全球集成電路規模高達 4688 億美元，但 FPGA 僅占 69 億美元，只有 1.5%左右。

不過隨著 5G、物聯網、AI 等發展，未來 FPGA 由于其靈活性及高速運算能力，潛力非常大，甚至有機構預測未來五年復合增速達 38.4%，地位越來越重要。

搭建橋梁，如今持續敏感

從廣義定義上看，SDR 就是通訊的物理層可以通過軟件去定義一部分或者全部通過軟件定義；從應用上看，基本所有的商用基站包括終端都是 SDR 的設備，這些系統中包含通用 FPGA，可以對物理層做相關的更改。

在 5G 的原型化階段，毫米波通道探測、Massive MIMO、超高密度網絡，以及多載波濾波等關鍵技術的驗證面臨巨大的挑戰，這需要在測試設備上做出快速相應協議的變化，推出可以靈活擴展通道數量，自定義測試 IP，靈活覆蓋射頻頻段的需求。

SDR 技術中的 DSP 和 FPGA 具有可編程性，可以為 5G 技術驗證帶來極大的靈活性。

SDR 在手機上的成功應用，也意味著一個無線新時代的到來。SDR 正在逐步應用到更多的產品和領域，芯片技術的發展是 SDR 技術發展的推動力。

SDR 可以支持無限量的通訊協議和多媒體應用，這得益于 SDR 芯片的計算能力；物聯網、5G 等網絡的發展會給 SDR 帶來新的發展空間。

FPGA 給 SDR 應用搭建了橋梁，FPGA 利用并行硬件的優勢來完成一些高密度處理功能（如 DDC），利用可編程優勢適應 DSP 的一些解碼和分析功能。雖然這些優勢以增加功耗和成本為代價，但是這些對于器件的性能來說往往是次要的。

但是 SDR 技術的實施方式存在分歧，商業供應商開發了經濟高效的解決方案，如今地球上的每個基站都有 SDR 技術。

另一方面，在國防界，SDR 是由大型國防承包商建造的，他們用有利可圖的傳統產品線來建造。

其結果是基于 FPGA 的無線電產品價格非常高，以至于美國部分國防市場對使用 FPGA 產生了持續的過敏反應。

速度成本的博弈，布局和布線成障礙

FPGA 沒有標準、開源、友好的編程模型，因此對于在所有 FPGA 芯片上均可工作或易于交叉編譯的 FPGA 程序，也沒有標準的市場。

數據中心中新 CPU 和 FPGA 進入的主要障礙不僅在于速度和成本，還在于所有可能的 I/O 設備的軟件和驅動程序的可用性。

在數據中心使用 FPGA 時，目前的主要障礙是布局和布線。運行專有 FPGA 供應商軟件將電路映射到 FPGA 元件所花費的時間，在大型 FPGA 和高速 CPU 服務器上，布局和布線需要長達三天，而且即使在使用三天后，很多軟件仍無法解決映射問題。

盡管如此，FPGA 仍然是一種快速進入市場的方式，是獲得競爭優勢的簡單方法以及在許多關鍵任務情況下必不可少的技術。盡管與 ASIC 相比，芯片價格昂貴。

然而，在與 CPU 或 GPU 上運行軟件相比，在 HPC 和數據中心中，FPGA 的運營成本大大降低。與 CPU 和 GPU 相比，所需的 FPGA 更少，所需的冷卻也更少。

與 GPU 競爭，或三十年河東三十年河西

使用 FPGA 的另一種方法是增強 ASIC，構建 ASIC 的目的是保持固定功能，同時添加 FPGA，為產品的最新更改或適應不同市場提供一定的靈活性。

現代 FPGA 集成了越來越多的硬功能，變得越來越像 ASIC，而 ASIC 有時會在其設計中添加一些 FPGA 結構，用于調試、測試、現場修復以及根據需要靈活地添加少量功能。

由于算法不斷變化，并且法律法規可能會在汽車進入市場時發生變化，需要駕駛員更新，因此解決方案需要靈活。

FPGA 的時鐘頻率較低，散熱片較小，因此物理尺寸比 CPU 和 GPU 小；更低的功耗和更小的尺寸使 FPGA 成為顯而易見的選擇。

盡管如此，GPU 易于編程，并且不需要三天時間來實現布局和路線，因此對 FPGA 形成了一定挑戰。

此外，至關重要的是能夠在汽車和云中運行相同的代碼（主要用于模擬和測試），因此 FPGA 必須先在云中使用，然后才能在汽車中使用。由于這些原因，許多開發人員更喜歡 GPU。

未來或許當放棄數據流優化以使 FPGA 易于編程時，FPGA 的性能將降低，因此它們將不再與 CPU 競爭，而 CPU 總是更易于編程。

不斷發展，但效率降低

現代接口正試圖使 FPGA 更易于編程，更加模塊化，并與其它技術更加協作。FPGA 支持 AXI（高級可擴展接口）總線，這使它們更易于編程，但也帶來了極大的效率低下，使得 FPGA 的性能降低，最終競爭力大大降低。

通常，對于 NFV 和虛擬機加速而言，FPGA 必須直接連接到 CPU，并可能使用緩存一致性作為一種通信機制。

當然，關鍵的功能是具備 FPGA 崩潰時 CPU 不崩潰的能力，反之亦然。超標量技術公司正在重新發現 IBM 大型機的時代需求，從而將越來越多的復雜性帶入標準化平臺。

結尾：市場競爭集中，創新速度加快

全球 FPGA 芯片市場競爭高度集中，頭部廠商占領話語權，新入局企業通過產品創新為行業發展提供動能，智能化市場需求或將 FPGA 技術推向主流。

產品創新為行業發展提供動能，除傳統可編程邏輯裝置（純數字邏輯性質），新型可編程邏輯裝置（混訊性質、模擬性質）創新速度加快，AI 領域多通道計算任務需求推動 FPGA 技術向主流演進。
責任編輯：tzh