日前，半導體公司Achronix的數據顯示，其2017年的營收將較2016年增長700%，這對FPGA產業來說是一個利好。因為在Altera被Intel收購之后，曾有專家提出誰將會是Xilinx的挑戰者，給FPGA產業帶來競爭，共同進步?，F在看來這個競爭者會是Achronix。

　　Achronix的營收增長（source: semiwiki）

　　聯想到FPGA老大Xilinx在過去一年里股票的飛漲，老二Altera之前被Intel用百億身價收入囊中，也許對整個FPGA產業來說，屬于他們的時代終于要回來了，曾幾何時，在Fabless剛出現的那段日子，FPGA的發明廠商Xilinx曾經雄霸全球半導體設計公司榜首的位置?，F在的表現可謂是一個循環。

　　Xilinx 過去一年的股價走勢（source：Yahoo Finance）

　　至于推動這波FPGA熱潮的原因，正如Achronix CEO Robert Blake所說，FPGA技術能夠加速人工智能、機器學習、軟件定義網絡和5G基站的應用，FPGA市場開始變得有趣起來。

　　借勢新應用增長700%，eFPGA是賣點

　　Achronix成立于2004年，是一個專注于高性能FPGA產品的公司。該公司剛成立的時候是作為美國常春藤名?？的螤柎髮W的附屬公司而存在的，而公司的產品也是來源于康奈爾大學的授權。

　　從Achronix的產品線來看，目前他門擁有了Speedster 22i FPGA、Speedcore eFPGA（嵌入式FPGA）、ACE軟件和加速版這幾類產品。其中Speedster 22i FPGA是基于22nm FinFET技術開發的一系列高性能和高密度產品，根據官網描述，這是一系列面向通信應用的產品。

　　而ACE軟件則是Achronix FPGA的設計工具，而加速板則是Speedster22i的評估板。剩下的一項產品線就是Achronix獨具優勢的eFPGA IP產品。官方描述，這是業界僅有的，經過硅驗證的eFPGA技術，能夠讓你的SoC擁有更強勁的性能。

　　該公司也曾公開表示，與獨立FPGA芯片相比，Speedcore eFPGA提供了更高的加速能力，可實現10倍的低延遲和10倍的高帶寬。目前正被應用于或正被評估用于更高性能的，包括數據中心加速、汽車ADAS、數據庫加速和5G無線基礎設施在內的加速系統，這也許會是Achronix未來成長猛增的利器。

　　在過往的SoC設計中，工程師塞進了GPU、GPU和DSP等各種核心，但就從來沒見過FPGA。從FPGA的特點來看，他擁有極高的并行處理性能，但是如果被制成獨立的芯片，雖然處理能力比CPU快，但是會面臨功耗大，成本高的劣勢。再加上沒有一個完善的配套FPGA產業鏈助力，造成了FPGA產業只剩下幾家寡頭的現狀。（關于eFPGA的介紹，可以參考我們之前發布的文章 《eFPGA逐漸成為主流，SoC又有新玩法》 ）

　　而根據廣東高云產品研發總監王添平之前在一個關于FPGA的分享中提到，在高峰時期，全球曾經擁有四十多家從事FPGA設計的公司，其中不乏像TI, AMD,IBM, Toshiba, Samsung, Motoroa這樣的大企業。相信他們的退出，與FPGA芯片的天然劣勢不無關系。為了兼顧高性能需求，又避免FPGA的天然劣勢，eFPGA應運而生。

　　另外，傳統的芯片設計人員會面臨重新配置RTL的可能，那就會造成巨大的成本損失，而eFPGA的出現則可以提高了RTL配置的靈活性，這種便利和成本節約，是以前不具備的，這是eFPGA發展的另一個推動力。加上之前談到新市場帶來的新機遇，于是包括Quicklogic、Flex Logix、Menta、NanoXplore、ADICSYS和Achronix在內的眾多公司正在投入了eFPGA的研發。

　　人工智能和大數據讓FPGA煥發第二春

　　在看到FPGA芯片和eFPGA讓Achronix成為業界關注的熱點的同時，我們也要看到FPGA在過去一年里的關注度的升溫，這得益于機器學習和大數據的火熱。在談及FPGA現在的當紅之前，我們先要回顧一下他們曾經的輝煌。

　　上世紀八十年代，在微處理器公司Zilog工作的Ross Freeman發明了一種可編程的的邏輯電路，這種新產品單用一個硅片，就能滿足所有ASIC客戶的需求，更重要的是開發者可能只用一天就能實現客戶需求。在當時，一顆ASIC開發要幾個月甚至一年的時間，所以賽靈思的XC2064面世，給產業界帶來的震撼是不能想象的。

　　全球第一顆FPGA XC2064

　　前面也有提到，由于FPGA的成本、功耗和體積等問題，讓FPGA沒能像ASIC一樣大紅大紫，但多年來也保持著不錯的增長，并且在經歷了多年的大浪淘金之后，在最近兩年邁入了一個新時代。人工智能和大數據引爆的服務器需求，給FPGA帶來了“第二春”。

　　首先在人工智能領域，從最初用串行處理器做機器學習，到利用GPU的多核心來執行并行計算，再到ASIC方案，最后到FPGA。關于人工智能大家都做了很多的嘗試，在各種方案中都有其優劣勢，而具有配置靈活性和計算有事的FPGA就成為了人工智能方案的重要的選擇。

　　據介紹，FPGA在GPU和ASIC中取得了權衡，很好地兼顧了處理的速度和控制能力。一方面，FPGA是可編程重構的硬件，因此相比GPU有更強大的可調控能力；另一方面，與日增長的門資源和內存帶寬使得它有更大的設計空間。更方便的是，FPGA還省去了ASIC方案中所需要的流片過程。FPGA的一個缺點是其要求使用者能使用硬件描述語言對其進行編程。

　　于是一些機器學習的公司在FPGA上做訓練，Xilinx等公司也推出相關的產品，引爆市場的需求。Intel的CEO Krzanich曾說過：“你可以把FPGA想象成一堆gate，且能夠隨時編程”。

　　根據他的想法，其算法會隨著時間的推移和學習變得更聰明。FPGA可以用作多個領域的加速器，可以在進行加密的同時進行面部搜索，而且能在基本上在微秒內重新編程FPGA。這比大規模的單個定制部件的成本低得多且具備更高的靈活性。”

　　在人工智能方面，英特爾的技術路線表現為，從現在分立的 CPU 芯片+ 分立的 FPGA 加速芯片，過渡到統一封裝內的 CPU 芯片+FPGA 芯片，到最終 的集成 CPU+FPGA 芯片，以擁有更高的單位功耗性能、更低時延和更快加速性能，沖擊 CPU+GPU 的主導地位。大家怎么看？

　　而在數據中心領域，微軟之前做的一次嘗試，可以看作FPGA未來在這個領域的一個方向。

　　微軟方面認為，現在網絡各類的服務需求已經超過了摩爾定律，大家發現，單純靠增加CPU的數量已經不能解決問題了。但另一方面，如果為每個新難題打造定制化專用芯片又太過昂貴，FPGA正好填補了其中的鴻溝。他們讓工程師打造比流水線型通用CPU速度更快（因為FPGA是真并行）、功耗更低的芯片?？啥ㄖ苹屗軌驈娜菝鎸λ蚕⑷f變的技術和商業模式。（關于FPGA的發展，可以看這篇文章 《FPGA的過去，現在和未來》 ）

　　未來的人工智能和服務器中心的增量市場無疑是巨大的，加上5G和SDR的助力，一個時代正在開啟。