在Efinix公司聯合創始人看來，他們研發的可編程芯片應該在正確的時間出現在了正確的地方。如今，工程師們正在努力將人工智能技術（特別是深度學習變體）“壓榨”進芯片里，但是卻一直受到成本和能耗的限制。

Efinix 公司總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市，他們計劃用一種全新的現場可編程門陣列（FPGA）技術來設計芯片，不僅芯片尺寸只有現在的四分之一，而且能耗只有傳統芯片的一半，結構也沒有過去那么復雜了。Sammy Cheung 是該公司聯合創始人、總裁兼首席執行官，他表示，Efinix 公司把此技術稱為量子可編程技術。過去，訓練人工智能和深度學習需要依賴中央計算機和服務器產生大量數據，而現在，依靠這一系列優化功能組合，可以推動人工智能和深度學習更加輕松。

在過去的幾十年時間里，現場可編程門陣列技術的基本架構一直沒有任何變化。從高層角度來看，現場可編程門陣列技術的基本架構看起來就像是一個棋盤，交替的部分要么用于路由，要么用于邏輯判斷。Tony Ngai 是現場可編程門陣列技術專家，他和Efinix 公司聯合創始人 Cheung 共同提出了一個全新的理念：在擯棄了具有專用功能的每個電路板格（這些電路板格被稱為可交換邏輯和路由處理器）的基礎上，每一個電路板格都可以根據特定目的被編程。

在設計的傳統現場可編程門陣列路由塊時候，設計師往往希望它能夠應對最糟糕的問題場景——最復雜的互連集合可能性。正因為如此，現代傳統現場可編程門陣列需要一整套10-14個金屬層才能實現所有的互連功能。這些金屬層及其附帶的絕緣層扮演了一個“寄生電容器”的角色，但由此帶來的問題，就是對能耗的要求太高。

不過現在，Efinix 公司研發的量子可編程技術讓每個現場可編程門陣列路由塊的角色變得非常靈活，全新設計根本不需要去考慮應對最糟糕的問題場景。如果一個邏輯塊需要特別復雜的路由，你需要做的，就是分配一個相鄰的、額外的現場可編程門陣列路由塊進行路由即可。

這意味著，Efinix 量子系統本身體積會變得更小，而且它只需要七個金屬層就能實現互連。隨著金屬層數量的減少，也大大降低了寄生電容器的功率消耗，同時也讓Efinix 的可編程芯片集成到其他芯片架構的操作變得更加便捷，比如片上芯片系統（System-on-Chip ）和應用型專用集成電路（ASIC）。

得益于上周獲得了賽靈思、三星電子和香港X科技基金投資一筆 920 萬美元融資，Efinix 公司計劃從2018年開始，與合作伙伴一起生產新款芯片產品。有趣的是，給Efinix 公司投資的最多的竟然是現場可編程門陣列行業巨頭賽靈思（Xilinx）。Salil Raje 是賽靈思公司軟件即IP產品高級副總裁，他說道：“Efinix 公司的解決方案，可以解決很多應用問題，而這些問題，基本上使用當前的現場可編程門陣列芯片是無法解決的。”

Efinix 公司聯合創始人 Cheung 補充說道：“我們不會與賽靈思公司競爭，相反，我們會攜手拓展現場可編程門陣列芯片市場。”事實上，如今現場可編程門陣列芯片市場規模已經達到了 50 億美元，而且還在快速增長，預計未來市場規模會突破 100 億美元。