FPGA的过去，现在和未来

        [导读] 自Xilinx在1984年创造出FPGA以来，这种可编程逻辑器件凭借性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地，在过去几年也有极高的增长率。而进入了最近两年，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA的关注度更是到达了前所未有的高度。本文从基础出发谈及FPGA的过去、现在与未来。

        自Xilinx在1984年创造出FPGA以来，这种可编程逻辑器件凭借性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地，在过去几年也有极高的增长率。而进入了最近两年，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA的关注度更是到达了前所未有的高度。本文从基础出发谈及FPGA的过去、现在与未来。
我们知道，相对于专业的ASIC，FPGA有上市时间和成本上的优势。另外，在大多数情况下，FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效。这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器、交换器、存储层的各个角落，并且具有加速整个工作流程的功能。
        然而我们不能过分乐观，尤其是在2015年12月，Intel以167亿美元收购了FPGA生产商Altera之后。
        在2014年年底，当时还处于独立的Altera公司高层盯上了基于CPU+FPGA的数据中心并行计算的发展前景—这个当时价值大约10亿美元的市场。而并非数据中心里约2.5亿美元的CPU-GPU市场和直接应用CPU处理器的90亿美元市场。
        Altera做出这个决定的原因在于他们认为这个组合较之另外两个方案，有编程的简便性和能效优势。人们对CPU非常熟悉，并发现寻找C程序员也不会太难。因此对大部分开发者来说，在执行运算任务的时候，持续使用这种方案不需要冒太大的风险，但是能源效率相对比较低，尤其是在密集的计算和固有的并行工作负载的情况底下。
至于CPU+GPU的方案，程序员并不是很熟悉，但是拥有很高的效率。
        根据Altera的估计，使用OpenCL对混合CPU-FPGA系统进行编程比使用Nvidia的CUDA环境对于程序员来说更容易（某些方面肯定是有争议的），但用HDL来硬编程FPGA是相当困难的，因此需要OpenCL或者通过其他抽象层来将CPU中的负载转移到FPGA上。
Intel收购Altera改变FPGA格局
        这个十亿美元的数据中心市场被Altera、Xilinx和其他FPGA供应商瓜分。在Intel于2015年6月收购了Altera之后，这个市场变得更加复杂。
在收购之前的2014年，Altera的19亿美元收入中，有16%来自于与数据中心相关的计算、网络和存储业务，其总值达到3.04亿美元。那些在这个领域深耕十几二十年的通信和无线设备系统制造商想要有更高的能源效率，更低的成本和更高的扩展性，这些都是FPGA所擅长的领域。另外有一点需要提一下，那就是在执行这些功能的时候，使用FPGA并不需要像使用CPU那样需要操作系统和相应的软件。这部分的营收占了Altera营收的44%，总额为8.35亿美元。
        Altera另外的22%收入，即4.18亿美元，来自工业控制、军事设备和汽车制造等领域。他们面对相同的困境，因此选择FPGA来处理他们的一些工作负载。其实早在2014年，英特尔看中了价值1150亿美元的各种类型的芯片潜在市场。当中可编辑逻辑设备（以FPGA为主）约占4%，ASIC占18%，其余为ASSP的大杂烩。
        在可编辑逻辑设备的领域中，英特尔预估Altera占有48亿美元市场中的39%，Xilinx占有49%，剩下供应商则占据剩下的12%。当时英特尔没有收购Altera的原因是因为FPGA业务的增长速度几乎与其数据中心集团（为服务器，存储和交换机制造商提供芯片，芯片组和主板）的速度一样快。再者，英特尔没有这样做也是因为摩尔定律逐渐缓慢下来的脚步，给FPGA带来了日益增长的竞争威胁。
        实际上，如果应用的话，在数据中心里不止安装一个FPGA、GPU或DSP加速器，但不需要安装多个Xeon CPU。由于英特尔不能继续为Xeons提供更多的核心和加速器，所以他们得出了将FPGA当做加速器的结论。
        除非FPGA能在数据中心创造5亿美元的收益，或者几年后创造10亿美元或更多的收入。不然英特尔宁愿牺牲两至三倍的Xeon收入，也不会把Xeon的收入拱手相让。

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