本报记者 秦枭 北京报道
随着近年来数字化转型的推进，各行业对数据中心、人工智能和机器学习需求快速增长，对FPGA（现场可编程阵列芯片）的需求也在持续提高。Frost&Sullivan预测，全球FPGA需求在2025年将达到125.8 亿美元。各厂商也在持续加码中端FPGA，莱迪思Nexus/Avant FPGA平台、英特尔Agilex FPGA系列、AMD ACAP平台陆续推出。近日，在原有平台基础上，莱迪思再次推出莱迪思Avant-G™和Avant-X™平台，分别用于通用设计和高级互连。
莱迪思半导体亚太区总裁徐宏来在接受《中国经营报》记者采访时表示，随着工业、汽车、AI等方面需求的上涨，中端市场在不断发展，莱迪思也不会放弃低端市场或传统的市场，都会不断地投入以及推进，但可能今后几年更多的成长会来自于中端市场上。
创新的中端FPGA
FPGA较少为外界所知，FPGA是一种灵活普适的“万能”芯片，最大的特点是可编程性。无论是CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、DSP（数字信号处理芯片）、Memory（存储芯片），还是各类 ASIC 芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户无法对其硬件功能进行任何修改。而 FPGA 芯片在制造完成后，其功能并未固定，用户可以根据自己的实际需要，将自己设计的电路通过 FPGA 芯片公司提供的专用 EDA 软件对 FPGA 芯片进行功能配置，从而将空白的 FPGA 芯片转化为具有特定功能的集成电路芯片。每颗 FPGA 芯片均可以进行多次不同功能配置，从而实现不同的功能，具有高度灵活性。
根据FPGA的尺寸、功耗和性能等因素可以将市场分为小型、中端和大型，这些因素也决定了它们可以处理的系统和应用类型。一般而言，小型FPGA的ASP介于1美元到10美元之间；中端FPGA大约在几十美元到100美元之间；大型FPGA则每片大约需要数百美元至数千美元价格。
随着AI和机器智能的日益普及，要处理的数据量不断增加，器件的复杂性也不断增加，市场对于FPGA的要求越来越高。
国内外的厂商纷纷嗅到机遇，调整策略布局中端FPGA市场。近几年，英特尔Agilex FPGA系列、AMD ACAP平台相继发布。
去年年底，莱迪思面向网络边缘应用市场，也发布首个超过100K逻辑单元的产品系列——Avant系列，尝试将其擅长的低功耗架构、小尺寸和高性能优势拓展到中端FPGA领域。
彼时，徐宏来强调：“Avant平台的面世不但意味着莱迪思迈入了中端FPGA供应商的行列，还打开了一扇通往30亿美元增量市场的新大门。”
近日，莱迪思再次发布了创新中端 FPGA 系列产品Avant-G™ 和Avant-X™，分别用于通用设计和高级互连。此外，还发布了面向人工智能（AI）、嵌入式视觉、安全和工厂自动化的专用解决方案集合的最新版本，添加了新的特性和功能。
徐宏来表示，随着汽车、工业数据的吞吐量、直通端口的提升，原先市场已有产品已经不能支持那些最新的内存接口。再加上AI算力要求，我们对DSP（数字信号处理器）等结构做了优化，保证低功耗同时能够优化在工业与汽车上的应用。
据悉，未来中端产品在莱迪思整体收入中的占比会越来越高。徐宏来表示，像去年年底发布的Avant-E，在2024年会慢慢增加销量，Avant-G、Avant-X以后得销量也会随之增加。因为这不仅仅是一个硬件的挑战，包括开发工具、软件IP都要跟客户的应用相应配套，所以产品与跟客户和市场之间需要一个磨合的过程。
AI时代迎新机
AI芯片主要分为GPU、FPGA以及ASIC，AI场景需要多核、高并发、高带宽的AI芯片。AI芯片，也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。当前，AI芯片主要分为GPU 、FPGA（现场可编程门阵列），及以TPU、VPU为代表的ASIC（特定应用集成电路）芯片。
目前英伟达主导了全球95%的AI训练领域市场，随着算力需求的激增，以及地缘政治等因素的影响，导致英伟达的GPU“一卡难求”，再加上AI算力成本持续攀升，包括谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、META等大厂先后入局造芯，下场自研AI芯片。
但这对于除GPU外的其他类型AI芯片也是一次难得的契机。
徐宏来认为，技术的管制以及供应链的限制，对FPGA应该说现在是一个机会，因为FPGA的架构对AI的训练有很大的市场。有些应用不一定需要GPU，尤其在边缘计算上，完全可以用FPGA替代。可以更优化地利用不同的GPU、FPGA，甚至于别的一些器件来优化对AI算力的评估、应用。随着AI的兴起，不仅对FPGA，在边缘计算上，各种器件都可以参与进来，对技术的普及、优化都是一个很好的机会。
不过，FPGA与GPU之间并不是非此即彼的关系。
“FPGA应用与GPU之间，我更觉得它是一个协处理器这样的应用。”莱迪思现场技术支持总监蒲小双说道，“我们的边缘AI应用在电脑上，所完成的功能就是设定主GPU没有运作的时候。为了提高安全性，如果有人经过,电脑会发出警告，告诉你后面有人。其实GPU完全可以做到，但是笔记本电脑为了省电，不希望笔记本电脑的GPU完全启动。我相信我们的产品应该是做协作处理，而不是竞争的关系。”
（编辑：张靖超 校对：翟军）
