FPGA可用于處理多元計算密集型任務，依托流水線并行結構體系，FPGA相對GPU、CPU在計算結果返回時延方面具備技術優勢。

計算密集型任務：矩陣運算、機器視覺、圖像處理、搜索引擎排序、非對稱加密等類型的運算屬于計算密集型任務。該類運算任務可由CPU卸載至FPGA執行。

FPGA執行計算密集型任務性能表現：

? 計算性能相對CPU：如Stratix系列FPGA進行整數乘法運算，其性能與20核CPU相當，進行浮點乘法運算，其性能與8核CPU相當。

? 計算性能相對GPU：FPGA進行整數乘法、浮點乘法運算，性能相對GPU存在數量級差距，可通過配置乘法器、浮點運算部件接近GPU計算性能。

FPGA執行計算密集型任務核心優勢：搜索引擎排序、圖像處理等任務對結果返回時限要求較為嚴格，需降低計算步驟時延。傳統GPU加速方案下數據包規模較大，時延可達毫秒級別。FPGA加速方案下，PCIe時延可降至微秒級別。遠期技術推動下，CPU與FPGA數據傳輸時延可降至100納秒以下。

FPGA可針對數據包步驟數量搭建同等數量流水線（流水線并行結構），數據包經多個流水線處理后可即時輸出。GPU數據并行模式依托不同數據單元處理不同數據包，數據單元需一致輸入、輸出。針對流式計算任務，FPGA流水線并行結構在延遲方面具備天然優勢。

FPGA用于處理通信密集型任務不受網卡限制，在數據包吞吐量、時延方面表現優于CPU方案，時延穩定性較強。

通信密集型任務：對稱加密、防火墻、網絡虛擬化等運算屬于通信密集型計算任務，通信密集數據處理相對計算密集數據處理復雜度較低，易受通信硬件設備限制。

FPGA執行通信密集型任務優勢：

① 吞吐量優勢：CPU方案處理通信密集任務需通過網卡接收數據，易受網卡性能限制（線速處理64字節數據包網卡有限，CPU及主板PCIe網卡插槽數量有限）。GPU方案（高計算性能）處理通信密集任務數據包缺乏網口，需依靠網卡收集數據包，數據吞吐量受CPU及網卡限制，時延較長。FPGA可接入40Gbps、100Gbps網線，并以線速處理各類數據包，可降低網卡、交換機配置成本。

② 時延優勢：CPU方案通過網卡收集數據包，并將計算結果發送至網卡。受網卡性能限制，DPDK數據包處理框架下，CPU處理通信密集任務時延近5微秒，且CPU時延穩定性較弱，高負載情況下時延或超過幾十微秒，造成任務調度不確定性。FPGA無需指令，可保證穩定、極低時延，FPGA協同CPU異構模式可拓展FPGA方案在復雜端設備的應用。

FPGA部署包括集群式、分布式等，逐漸從中心化過渡至分布式，不同部署方式下，服務器溝通效率、故障傳導效應表現各異。

FPGA嵌入功耗負擔：FPGA嵌入對服務器整體功耗影響較小，以Catapult聯手微軟開展的FPGA加速機器翻譯項目為例，加速模塊整體總計算能力達到103Tops/W，與10萬塊GPU計算能力相當。相對而言，嵌入單塊FPGA導致服務器整體功耗增加約30W。

FPGA部署方式特點及限制：

① 集群部署特點及限制：FPGA芯片構成專用集群，形成FPGA加速卡構成的超級計算器（如Virtex系列早期實驗板于同一硅片部署6塊FPGA，單位服務器搭載4塊實驗板）。

? 專用集群模式無法在不同機器FPGA之間實現通信；

? 數據中心其他機器需集中發送任務至FPGA集群，易造成網絡延遲；

? 單點故障導致數據中心整體加速能力受限

② 網線連接分布部署：為保證數據中心服務器同構性（ASIC解決方案亦無法滿足），該部署方案于不同服務器嵌入FPGA，并通過專用網絡連接，可解決單點故障傳導、網絡延遲等問題。

??類同于集群部署模式，該模式不支持不同機器FPGA間通信；

??搭載FPGA芯片的服務器具備高度定制化特點，運維成本較高

③ 共享服務器網絡部署：該部署模式下，FPGA置于網卡、交換機間，可大幅提高加速網絡功能并實現存儲虛擬化。FPGA針對每臺虛擬機設置虛擬網卡，虛擬交換機數據平面功能移動至FPGA內，無需CPU或物理網卡參與網絡數據包收發過程。該方案顯著提升虛擬機網絡性能（25Gbps），同時可降低數據傳輸網絡延遲（10倍）。

分享服務器網絡部署模式下，FPGA加速器有助于降低數據傳輸時延，維護數據中心時延穩定，顯著提升虛擬機網絡性能。

分享服務器網絡部署模式下FPGA加速Bing搜索排序：Bing搜索排序于該模式下采用10Gbps專用網線通信，每組網絡由8個FPGA組成。其中，部分負責提取信號特征，部分負責計算特征表達式，部分負責計算文檔得分，最終形成機器人即服務（RaaS）平臺。FPGA加速方案下，Bing搜索時延大幅降低，延遲穩定性呈現正態分布。該部署模式下，遠程FPGA通信延遲相對搜索延遲可忽略。

Azure服務器部署FPGA模式：Azure針對網絡及存儲虛擬化成本較高等問題采取FPGA分享服務器網絡部署模式。隨網絡計算速度達到40Gbps，網絡及存儲虛擬化CPU成本激增（單位CPU核僅可處理100Mbps吞吐量）。通過在網卡及交換機間部署FPGA，網絡連接擴展至整個數據中心。通過輕量級傳輸層，同一服務器機架時延可控制在3微秒內，觸達同數據中心全部FPGA機架時延可控制在20微秒內。

依托高帶寬、低時延優勢，FPGA可組成網絡交換層與服務器軟件之間的數據中心加速層，并隨分布式加速器規模擴大實現性能超線性提升。

數據中心加速層：FPGA嵌入數據中心加速平面，位于網絡交換層（支架層、第一層、第二層）及傳統服務器軟件（CPU層面運行軟件）之間。

加速層優勢：

? FPGA加速層負責為每臺服務器（提供云服務）提供網絡加速、存儲虛擬化加速支撐，加速層剩余資源可用于深度神經網絡（DNN）等計算任務。?

? 隨分布式網絡模式下FPGA加速器規模擴大，虛擬網絡性能提升呈現超線性特征。

加速層性能提升原理：使用單塊FPGA時，單片硅片內存不足以支撐全模型計算任務，需持續訪問DRAM以獲取權重，受制于DRAM性能。加速層通過數量眾多的FPGA支撐虛擬網絡模型單層或單層部分計算任務。該模式下，硅片內存完整加載模型權重，可突破DRAM性能瓶頸，FPGA計算性能得到充分發揮。加速層需避免計算任務過度拆分而導致計算、通信失衡。

嵌入式eFPGA技術在性能、成本、功耗、盈利能力等方面優于傳統FPGA嵌入方案，可針對不同應用場景、不同細分市場需求提供靈活解決方案.

eFPGA技術驅動因素：設計復雜度提升伴隨設備成本下降的經濟趨勢促發市場對eFPGA技術需求。

器件設計復雜度提升：SoC設計實現過程相關軟件工具趨于復雜（如Imagination Technologies為滿足客戶完整開發解決方案需求而提供PowerVR圖形界面、Eclipse整合開發環境），工程耗時增加（編譯時間、綜合時間、映射時間，FPGA規模越大，編譯時間越長）、制模成本提高(FPGA芯片成本為同規格ASIC芯片成本100倍）。

設備單位功能成本持續下降：20世紀末期，FPGA平均售價較高（超1,000元），傳統模式下，FPGA與ASIC集成設計導致ASIC芯片管芯面積、尺寸增大，復雜度提升，早期混合設備成本較高。21世紀，相對批量生產的混合設備，FPGA更多應用于原型設計、預生產設計，成本相對傳統集成持續下降（最低約100元），應用靈活。eFPGA技術優勢：

更優質：eFPGA IP核及其他功能模塊的SoC設計相對傳統FPGA嵌入ASIC解決方案，在功耗、性能、體積、成本等方面表現更優。

更方便：下游應用市場需求更迭速度快，eFPGA可重新編程特性有助于設計工程師更新SoC，產品可更長久占有市場，利潤、收入、盈利能力同時大幅提升。eFPGA方案下SoC可實現高效運行，一方面迅速更新升級以支持新接口標準，另一方面可快速接入新功能以應對細分化市場需求。

更節能：SoC設計嵌入eFPGA技術可在提高總性能的同時降低總功耗。利用eFPGA技術可重新編程特性，工程師可基于硬件，針對特定問題對解決方案進行重新配置，進而提高設計性能、降低功耗。

FPGA技術無需依靠指令、無需共享內存，在云計算網絡互連系統中提供低延遲流式通信功能，可廣泛滿足虛擬機之間、進程之間加速需求.

FPGA云計算任務執行流程：主流數據中心以FPGA為計算密集型任務加速卡，賽靈思及阿爾特拉推出基于OpenCL的高層次編程模型，模型依托CPU觸達DRAM，向FPGA傳輸任務，通知執行，FPGA完成計算并將執行結果傳輸至DRAM，最終傳輸至CPU。

FPGA云計算性能升級空間：受限于工程實現能力，當前數據中心FPGA與CPU之間通信多以DRAM為中介，通過燒寫DRAM、啟動kernel、讀取DRAM的流程完成通信（FPGADRAM相對CPU DRAM數據傳輸速度較慢），時延近2毫秒（OpenCL、多個kernel間共享內存）。CPU與FPGA間通信時延存在升級空間，可借助PCIe DMA實現高效直接通信，時延最低可降至1微秒。

FPGA云計算通信調度新型模式：新通信模式下，FPGA與CPU無需依托共享內存結構，可通過管道實現智行單元、主機軟件之間的高速通信。云計算數據中心任務較為單一，重復性強，主要包括虛擬平臺網絡構建和存儲（通信任務）以及機器學習、對稱及非對稱加密解密（計算任務），算法較為復雜。新型調度模式下，CPU計算任務趨于碎片化，遠期云平臺計算中心或以FPGA為主，并通過FPGA將復雜計算任務卸載至CPU（區別于傳統模式下CPU卸載任務至FPGA的模式）。

全球FPGA市場由四大巨頭Xilinx賽靈思，Intel英特爾（收購阿爾特拉）、Lattice萊迪思、Microsemi美高森美壟斷，四大廠商壟斷9,000余項專利技術，把握行業“制空權”。

FPGA芯片行業形成以來，全球范圍約有超70家企業參與競爭，新創企業層出不窮（如Achronix Semiconductor、MathStar等）。產品創新為行業發展提供動能，除傳統可編程邏輯裝置（純數字邏輯性質），新型可編程邏輯裝置（混訊性質、模擬性質）創新速度加快，具體如Cypress Semiconductor 研 發 具 有 可 組 態 性 混 訊 電 路 PSoC（Programmable System on Chip），再如Actel推出Fusion（可程序化混訊芯片）。此外，部分新創企業推出現場可編程模擬數組FPAA（Field Programmable Analog Array）等。

隨智能化市場需求變化演進，高度定制化芯片（SoC ASIC）因非重復投資規模大、研發周期長等特點導致市場風險劇增。相對而言，FPGA在并行計算任務領域具備優勢，在高性能、多通道領域可以代替部分ASIC。人工智能領域多通道計算任務需求推動FPGA技術向主流演進。

基于FPGA芯片在批量較小（流片5萬片為界限）、多通道計算專用設備（雷達、航天設備）領域的優勢，下游部分應用市場以FPGA取代ASIC應用方案。

中國FPGA芯片研發企業可以紫光同創、國微電子、成都華微電子、安路科技、智多晶、高云半導體、上海復旦微電子和京微齊力為例。從產品角度分析，中國FPGA硬件性能指標相較賽靈思、Intel等差距較大。紫光同創是當前中國市場唯一具備自主產權千萬門級高性能FPGA研發制造能力的企業。上海復旦微電子于2018年5月推出自主知識產權億門級FPGA產品。中國FPGA企業緊跟大廠步伐，布局人工智能、自動駕駛等市場，打造高、中、低端完整產品線。

中國FPGA企業競爭突破口現階段中國FPGA廠商芯片設計軟件、應用軟件不統一，易在客戶端造成資源浪費，頭部廠商可帶頭集中產業鏈資源，提高行業整體競爭力。

編輯：黃飛

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