FPGA的中场战事
2023-10-23 16:36

FPGA的中场战事

本文来自微信公众号:半导体行业观察 (ID:icbank),作者:forgeda,题图来自:视觉中国

文章摘要
本文讨论了FPGA(现场可编程门阵列)在半导体行业中的发展和应用。文章提到了英特尔收购阿尔特拉和AMD收购赛灵思的情况,并分析了FPGA在数据中心和人工智能领域的应用。此外,文章还介绍了EDA硬件辅助验证在FPGA领域的重要性和发展趋势。

• FPGA在数据中心和人工智能领域的应用前景广阔

• EDA硬件辅助验证在FPGA领域的市场规模不断增长

• 国内FPGA厂商快速崛起,市场竞争激烈

10月3日,英特尔宣布由桑德拉·里维拉(Sandra Rivera)担任“分拆”后独立运营的可编程事业部首席执行官。


从数据中心和人工智能(DCAI)部门总经理,转身为执掌该业务的CEO,对她取得像AMD掌门人苏姿丰博士类似的成功,无疑抱以厚望。


8年前,英特尔花费167亿美元真金白银、以纯现金方式收购阿尔特拉(Altera),整合为旗下Intel(PSG)部门。大树底下好乘凉,顺势把行业并购量级推向新高度。


新型数据中心进入异构计算时代,占得先机。


同样以数据中心优先,并在2017年后宣称“不再是FPGA公司”的赛灵思,2022年也被另一个CPU巨头纳入麾下。


AMD以股权互换、零现金代价实现“零元购”。


将股权价值最大化。把华为任总所说的上市公司拥有“花不完”的钱,再一次完美成功演绎。


在阿尔特拉被英特尔并购退市的这几年,正是FPGA市场的高速增长期。


虽仍稳居第二,但市场份额已从当年的39%,下滑至32%。与赛灵思从只落后一个身位的10%,进一步扩大至22%。


对手从领先到遥遥领先,后有追兵战鼓擂鸣。


“重出江湖”的阿尔特拉,除了重启IPO上市进程之外,更希望重新赢回FPGA在工业、汽车、国防和航空航天等高速增长市场的应有份额:


  • 一架F35战斗机,使用超过3500块芯片,其中就包括208片FPGA

  • 防务领域一套先进的相控阵雷达系统,使用的FPGA数超过1000片

  • 2017年微软数据中心用25万块FPGA,构建当时最大的AI(BrainWave)

  • 2020年时,赛灵思FPGA在汽车行业的累计出货量,高达19000万片


图片来源:根据公开资料汇总整理


半导体行业,具有通用芯片和专用芯片的钟摆效应,使得半定制化的FPGA,正迎来市场和技术形成共振的黄金发展时期。


国内上市公司就有四家(成都华微已过会),近年斩获大额融资加持的众多明星初创,更是眼中有亮光。   


随着赛灵思正式成为AMD的一部分,本以为标志着一个时代的结束,不曾想阿尔特拉又杀了个回马枪,重新扛起独立FPGA厂商的大旗,终于“等”到了行业老大的王位。


也迎来竞争更为激烈的下半场。


重新争夺“上帝的礼物”


如果说什么行业应用是FPGA最擅长的,EDA硬件辅助验证应有一席之地,其最早得以在江湖安身立命的原型验证本能,更是独步天下。


也是两大头部厂商上演争霸赛的重头戏。


在业界著名的HotChips 2007会议上,赛灵思回顾FPGA二十年发展史时,将其称为“上帝的礼物”。


Source:hotchips 2007


以原型验证、硬件仿真两大行业产品线为标签的EDA硬件辅助验证,一直走在异构计算、硬件加速的最前沿,代表了FPGA最先进的调试验证能力,也引领其技术发展趋势。


在EDA行业,其市场规模近年两位数高增长,并在2018年首次超过软件仿真市场。


也是国内取得重大突破的EDA细分赛道,国内数家公司与传统三巨头呈“华山论剑”之势。


某种程度上,提供硬件辅助验证服务,与FPGA芯片进行数据交互的诸多软件功能,源于赛灵思,又高于赛灵思。技术同源,彼此融合借鉴,又各有所长。



硬件辅助验证已连续多年保持高增长(2017年-)Source:Xilinx Analyst Day 2017


2006年,赛灵思面向该市场推出的主力芯片Virtex5 LX330,单个FPGA芯片规模为330K逻辑单元(Logic Cells)


国产FPGA目前已具备或超过该容量规模。


除了硬件指标外,在配套软件的技术能力和易用性等方面,已经优于赛灵思当时的ISE工具套件。


比如科创板的安路科技,其TangDynasty提供的芯片数据读写功能,目前赛灵思的Vivado还未直接支持,更多是在SDK中用于SoC设计时使用。


受国外关注榜上有名的国产FPGA厂商

FPGAs: Made in China(Y2021)

Source:www.eejournal.com,Sep 27, 2021


目前市场上知名的EDA公司,不管是传统三巨头,还是国内三新贵的思尔芯、合见工软和芯华章,都提供以赛灵思FPGA为基础的原型验证服务。


其中又以每一代规模最大的Virtex FPGA为主。


2019年,赛灵思推出350亿个晶体管,采用第三代堆叠架构的Virtex UltraScale+ 19P;三月之后,阿尔特拉推出433亿个晶体管Stratix 10M,针尖对麦芒,强势宣告进入该市场。



两大头部FPGA厂商的旗舰芯片(2019年)图片来源:公司官网


前者已成为各大EDA公司最新旗舰产品的不二首选,如新思科技的硬件仿真Zebu,新一代原型验证HAPS100;


后者同样抢得一席之地,如思尔芯的硬件仿真OmniArk、原型验证Prodigy。



EDA公司用最大FPGA芯片构建的硬件仿真平台  图片来源:公司官网


2022年9月,新思科技正式向市场推出其首款Zebu EP1仿真系统,在硬件仿真平台基础上,新增原型验证功能,将两大功能合二为一。


2022年12月,新思科技的原副总裁初创成立芯华章,创办近三年后,也正式推出其旗下的HuaPro P2E新品,在原型验证服务基础上,新增部分硬件仿真功能。


2023年的HotChips,AMD率先发布其最新的VP1902,容量规模是上一代旗舰芯片VU19P两倍,在与Intel追逐“极致高端”的军备竞赛中,再次占得先机。


在完成整合后的公司官网,也首次将硬件辅助回归本源,同时展现。


Source:www.amd.com


随着芯片验证规模的急剧增加,单块FPGA可能会容量不够。


EDA公司专门研发将IC设计分割到多块FPGA拼接的硬件平台完成,由此衍生出图划分技术,以及为提升效率提供的全可视化调试能力等。


以新思科技的原型验证HAPS(High Performance ASIC Prototyping System)为例,用只有330K LCs的FPGA,就可支持500万门ASIC芯片的设计验证,正是受益这些EDA公司专用技术创新。


水涨船高,当FPGA单芯片规模增加27倍,从330K到8.9M,支持ASIC芯片的设计验证门数,同样随之增大至300亿门,扩容6000倍。


Source:hotchips 2023


赛灵思早期的Virtex II芯片,只有104K LCs,新思科技的第一代仿真工具Zebu(2004),将64块FPGA组装在一起,才能支持最多4800万门ASIC设计。


到了最新一代主力芯片VP1902,单芯片就拥有18.9M个LCs,无需设计分割等专用技术,支持ASIC设计验证门数是前者的三倍有余。


容量远大于当年192块FPGA拼接的硬件资源。


Prototype size in terms of number of FPGAs

Source:Projects Using FPGA Prototyping, Simense, 2020


FPGA自身的技术进步,以及大量第三方IP核的集成使用,对于其它行业进行应用设计开发,变得像EDA巨头西门子所说的,正被迫经历20年前,ASIC芯片设计所遇到的调试验证挑战。


在计算机领域,不管是设计(Dev)还是运维(Ops),如果某个系统内部是“不可见”,那么就距离崩溃不远了。


在FPGA行业,全可视化调试能力(Full Visibility&Debugging),长期只是EDA硬件辅助验证,才特别配备的专有先进功能。


EDA硬件辅助验证的三大核心能力

Source:Using emulation to verify today's complex designs,2010


虽然赛灵思公司创立之初,主要面向仿真和教育市场,但如今包括其它各个厂商在内的FPGA,已被广泛用于生产各种产品和系统。


现在更是深入应用到国民经济的各个角落。


FPGA无需流片就可设计定制使用,也被称为平民版的ASIC。


换而言之,除了那些专用于超大规模IC设计的特殊功能外,其它用于提升调试验效率的软件功能,同样可服务于日常的FPGA应用设计。


比如行业排名第四的MicroSemi公司,2016年推出SmartDebug,当时就定位为下一代智能调试工具,用于旗下中小规模FPGA/SoC的应用开发设计。


2021年Intel(PSG)推出数字仿真器感知的SignalTAP等等。


Source: FPGA Functional Verification Trend Report, Siemens, 2020


从应用需求出发,快速拓展现有EDA硬件辅助验证的服务边界,把高端专用技术普及化,可惠及快速增长的全球FPGA应用市场。将拥有技术和市场的双重祝福。


硬件加速一切的异构计算时代


英特尔将独立后的FPGA业务,定位为服务更广泛的应用市场,而不仅仅是数据中心。


如果说在EDA硬件辅助验证市场的仿真加速,是两大豪门的必争之地,那么以数据中心为主战场的算力加速,则是三国演义。


还要再加上2004年创立的Achronix公司。


其拟合并上市的公开数据,2020年营收将达1亿美元,预计到2023年增长至2.35亿美元。


Source: Achronix Ace Merger Presentation, 2021


阿尔特拉退市之前,其FPGA在微软数据中心已经大有斩获。


作为英特尔的并购逻辑之一,是在2020年将会有超过1/3的全球云计算节点使用FPGA。后续想象空间无限。


  • 通过集成CPU和FPGA的异构计算方式,可获得2倍以上的性能提升

  • 采用标准的服务器架构,降低总成本(TCO)

  • 使得用户可快速部署自有的IP和算法,提升灵活性


Source: Acquisition of Altera, Intel, 2015


此后FPGA在数据中心的加速应用确实不乏亮点,包括2018年微软用25万块芯片构建当时全球最大的AI计算机脑波(BrainWave)


FPGA在超级数据中心的加速应用,微软具有标杆意义,谷歌、腾讯等云服务厂商的超级数据中心也在不断跟进。


现在一家数据中心使用的FPGA数量,高达数百万。


Source: Intel.com


尽管不乏蓝色巨人IBM公司在推波助澜,在2020年的硬件加速在数据中心的未来展望研讨会上,推动FPGA成为数据中心“一等公民”。


2021年,微软采购赛灵思的Alveo系列FPGA加速卡,为全球54个区域的用户提供“云上”加速服务,并宣告“AI平民化”时代到来。


图片来源:硬件加速在数据中心的未来展望,IBM,2020


从2011年迎接“AI黎明”,微软内部启动Capapult项目,加速bing搜索,到对外提供硬件加速服务,走入AI平民化,刚好十年。


数据中心真正进入到AI加速时代后,FPGA多少显得“相对式微”。


虽然两大FPGA厂商数据中心战略未能全尽如人意,但被AMD收购时,赛灵思的营收占比,已爬升到11%,并深入到中国移动等行业云。


已成为增长最快的业务板块之一。


三家FPGA厂商提供的数据中心标准加速卡

图片来源:公司官网


2022年底,以ChatGPT为代表生成式AI大模型的横空出世,相对于绿厂GPU的一骑绝尘,不只是FPGA,就连CPU都显得星光黯淡。


以数据中心优先的赛灵思,5年前对AI加速应用寄予厚望。


按照巴克莱的定制行研报告,数据中心AI推理,将比AI训练市场体量更大,增速也更快。


Pervasiveness of AI and Inference

Source:Barclays Research, Company Report, May 2018


理想丰满,现实略骨感。


按照IDC研究数据显示,2021年上半年中国人工智能芯片中,GPU占有近92%的市场份额。


FPGA的比例是0.3%。


中国人工智能服务器市场规模

(按加速卡类型)

来源: 2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告,IDC,2021


按照这个数据,数据中心AI加速应用,对FPGA厂商的营收影响,目前还处于“智者见于未萌”阶段。


以阿尔特拉为例,2014年营收19亿美元。


2022年英特尔业绩下滑,FPGA业务表现亮眼,虽增长近30%,还是19亿美元。


2009年~2021年Altera/Intel(PSG)的财务数据

Source:Xilinx Benefits From Intel FPGA Shortages,Timothy,2022


数据中心的高端大算力,好看难吃,但就整个FPGA应用市场而言,可谓西边不亮东边亮。


当MicroSemi被MicroChip收购,阿尔特拉成为Intel(PSG),再加上赛灵思也并购退市,作为独立FPGA厂商,只当过几个月行业老大的莱迪思(Lattice),则是另一番景象。


2010年最低探到1.04美元/股,如今增长近百倍;以市值论,已经超过阿尔特拉被收购前104亿美元的股价表现。


Lattice最近十年的股价走势图

Source:xueqiu.com


FPGA自被发明以来已经走过三个硬件加速时代,从最早的仿真加速,到十年前的算力加速,如今随大势一起,主动引领、或是被动被裹挟到风起云涌的AI加速时代。


1988年初创成立,早在1999年IPO的快辑半导体(NASDAQ: QUIK),虽然市值仅为1亿美元量级,如今也把公司亮点聚焦到“为端点AI提供端到端解决方案”。


太阳从东方升起


FPGA应用市场,既有对价格最不敏感的硬件辅助验证,不计成本保障可靠性安全性的航天航空和国防军工领域,也包括众多追求高性价比的细分行业。


呈现两头冒尖,中间体量庞大的橄榄形。


不管用于仿真加速,时下炙热的AI加速,还是常规应用,都是用户对计算性能的极致追求。FPGA以硬件速度运行,比依赖CPU算力的软件运行速度,快得多。


在兼顾面积、功耗、成本的端侧,成为众多厂商的大舞台。


以前曾有“得通信者得天下”之说。


定位为第三家高端厂商的Anchronix公司,技术顾问是FPGA业界泰斗,加拿大多伦多大学Jonathan Rose教授,其第一次中国行,是2014年专程前往深圳。


在阿尔特拉早年19亿美元的营收组成中,通信市场44%;2020年时,赛灵思则是有多达45%收入,是来自防务、工业和TME。


两大头部厂商被收购时的营收组成

Source:Intel Acquisition of Altera, 2014;AMD to Acquire Xilinx, 2020


绿厂GPU在数据中心冠绝群雄,用堆算力横扫天下的方式,在端侧并不适用,而这正是FPGA的绝佳机会。


这可能也是AMD完成对赛灵思收购后,将其整合到“自适应计算与嵌入式”的原因之一。


除了全球化进入到以不信任为基调的下半场等外部因素影响,来自市场需求推动,共同将FPGA的蛋糕做得越来越大。


全球市场规模从2014年50亿美元,2023年达到80亿美元,2027年预计115亿美元。


Source: Achronix Ace Merger Presentation, 2021


既有EDA硬件辅助验证市场的极致高端器件,也包括2021年瑞萨电子的ForgeFPGA。


作为FPGA家族新成员,其LCs数在5K以下,极低功耗、低价格的代表,定价低于0.5美元,软件完全免费。


FPGA行业没有西北角大迁移。


曾经冷门细分的FPGA,阿尔特拉被并购时,2014年全球数字逻辑芯片的市场规模为1150亿美元,在其中占比为4%,不为大众所熟知。


当时阿尔特拉的客户数是12600家,2020年赛灵思的客户数超过60000家。


赛灵思已把十年前的产品,供货周期延长到2035年,阿尔特拉的产品策略与之类似。


水深才能养大鱼,近十年国内厂商快速崛起。包括2011年初创的安路科技,从零成长为营收10亿、市值近200亿的领军者。


2023年半年报数据,三家以FPGA为主业上市公司,FPGA销售合计超过30亿元。


而未上市的紫光同创,其官网主动发布的2022年经营显示,营收15亿,净利3亿。


也为众多同行初创,提供更多的融资底气。


按照现在盛行的说法,不只是帮助客户取得成功,而且要加速客户的成功。


各个厂商的芯片和编程软件,作为向用户提供服务的基石,迄今尚未出现类似英伟达CUDA的革命性突破。


大语言模型LLama在终端部署的时间线

来源: 根据公开信息整理


FPGA固有的应用设计开发周期长、编程难度大等行业共有难题,从这个层面,所有厂商都面临同样的挑战。


全球市场规模的年复合增长率超过9%,国内则高达近20%。按芯片出货量口径统计,国内市场的年出货量将达到3.3亿颗以上。


既是领先者打造霸业的舞台,也是新锐建功立业的机遇。


历经40年,战事正酣,才至中场。


参考资料:

[1] 20 Years of FPGA Evolution, from Glue Logic to Major System Component,HotChips 2007, Xilinx.

[2] FPGA Technology Today: Chips and Tools, Synophsys,2009

[3] FPGA芯片的演变与创新,京微雅格,2013

[4] Intel Acquisition of Altera, 2014

[5] AMD to Acquire Xilinx, 2020


本文来自微信公众号:半导体行业观察 (ID:icbank),作者:forgeda

本内容为作者独立观点,不代表虎嗅立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系hezuo@huxiu.com
如对本稿件有异议或投诉,请联系tougao@huxiu.com
正在改变与想要改变世界的人,都在 虎嗅APP
赞赏
关闭赞赏 开启赞赏

支持一下   修改

确定