今年是首款商用現場可編程門陣列( FPGA )誕生 40 周年,其帶來了可重編程硬件的概念。通過打造“與軟件一樣靈活的硬件”,FPGA 可重編程邏輯改變了半導體設計的面貌。這是開發人員第一次能在設計芯片時,如果規格或需求在中途、甚至在制造完成后發生變化,他們可以重新定義芯片功能以執行不同的任務。這種靈活性令新芯片設計的開發速度更快,從而縮短了新產品的上市時間,并提供了 ASIC 的替代方案。
FPGA 對市場的影響是驚人的。FPGA 催生了一個價值超過 100 億美元的產業。過去四十年來,我們已向不同細分市場的超過 7,000 家客戶交付了超過 30 億顆 FPGA 和自適應 SoC(結合 FPGA 架構與片上系統和其他處理引擎的器件)。事實上,我們已連續 25 年位居可編程邏輯市場份額的領先地位,并且我們相信,憑借我們強大的產品組合和產品路線圖,我們有能力繼續保持市場領先地位。
加速創新
FPGA 是由已故的 Ross Freeman 發明的,他是賽靈思公司(現為 AMD 的一部分)聯合創始人,也是一位工程師與創新者。Freeman 認為,除了標準的固定功能 ASIC 器件之外,一定存在一種更好、更經濟高效的芯片設計方法。FPGA 為工程師提供了隨時更改芯片設計的自由和靈活性,以在一天內開發和設計出定制芯片的能力。FPGA 還助力開創了“無晶圓廠”商業模式,徹底改變了整個半導體行業。通過消除對定制掩膜加工和相關的非經常性工程成本的需求,FPGA 助力加速硬件創新,證明企業不需要擁有晶圓代工廠來打造突破性的硬件——他們只需愿景、設計技能與 FPGA。
Ross Freeman(右)鳥瞰 XC2064 布局
全球首款商用 FPGA XC2064 具備 85,000 個晶體管、64 個可配置邏輯塊和 58 個 I/O 塊。相比之下,今天最先進的 AMD FPGA 器件(例如 Versal Premium VP1902 )集成了 1,380 億個晶體管、1,850 萬個邏輯單元、2,654 個 I/O 塊、至多 6,864 個 DSP58 引擎,以及用于內存、安全和接口技術的豐富硬 IP。
自全球首款商用 FPGA( XC2064 )出貨以來的 40 年里,FPGA 已在電子領域無處不在,并深深融入到日常生活中。如今,包括 FPGA、自適應 SoC 和系統模塊( SOM )在內的自適應計算器件已遍布于從汽車、火車車廂與交通信號燈到機器人、無人機、航天器與衛星到無線網絡、醫療和測試設備、智慧工廠、數據中心甚至高頻交易系統等各個領域。
關鍵創新與產品里程碑
過去 40 年來,AMD 的創新和不斷演進的市場需求推動 FPGA 技術取得了許多驚人的突破。
1985 年:XC2064——首款商用 FPGA。
20 世紀 90 年代:XC4000 和 Virtex? FPGA – 率先為無線基礎設施集成嵌入式 RAM 和 DSP。
1999 年:Spartan 系列發布——為大容量應用提供經濟高效的傳統 ASIC 替代方案。
2001 年:首款集成 SerDes 的 FPGA。
2011 年:Virtex-7 2000T 成為業界首個采用 CoWoS 封裝的量產部署——助力開創了先進的 2.5D 集成技術的采用,該技術已成為 HPC 系統的基礎,現正推動面向 AI 的 GPU 創新浪潮。
2012 年:Zynq 系列——首款將 Arm CPU 與可編程邏輯相結合的自適應 SoC。
2012 年:Vivado? 設計套件——使軟件開發人員能夠進行 FPGA 設計。
2019 年:首款 Versal 自適應 SoC 發布——引入專用 AI 引擎和可編程片上網絡( NOC )。
2019 年:Vitis? 統一軟件平臺——提供預先優化的 AI 工具和抽象層,以加快推理速度。
2024 年:第二代 Versal AI Edge 系列——集成可編程邏輯、CPU、DSP 和 AI 引擎,首次在單芯片上實現端到端 AI 加速,并為需要異構、低時延和高能效計算的新一代應用提供支持。
2024 年:Spartan UltraScale+ FPGA 系列——補充了我們廣泛的成本優化型 FPGA 和自適應 SoC 產品組合,為 I/O 密集型邊緣應用提供經濟高效的性能。
Vivado 和 Vitis 軟件的推出對推動市場擴張具有重要意義。Vivado 軟件通過高層次綜合、機器學習優化和無縫 IP 核集成等高級功能,支持開發人員簡化工作流程、縮短開發周期并實現更高的性能。
Vitis 開發環境帶來了預優化的工具和抽象層,以助力加速 AI 推理。最新版本( 2024.2 )包含多項新功能,例如,面向嵌入式 C/C++ 設計的獨立工具,以及簡化搭載 AI 引擎的 AMD Versal 自適應 SoC 的使用的增強功能。我們持續投入于這些工具領域,令用戶工作更加高效,同時能夠利用新的和日益演進的數據類型與 AI 模型。
FPGA 技術的演變
邊緣 AI
如今,大部分 AI 工作負載都在數據中心 GPU 上運行。然而,越來越多的 AI 處理發生在邊緣。FPGA 技術居于各行各業 AI 融合應用快速增長的前沿。FPGA 和自適應 SoC 能實時提供針對傳感器數據的低時延處理,從而加速邊緣端 AI 推理。隨著近來小型生成式 AI 模型的推出,我們可以看到“ChatGPT 時刻”即將來到邊緣端,這些新的 AI 模型可以在邊緣設備上運行,無論是在 AI PC 、在您的車輛中、在工廠機器人、在太空還是任何嵌入式應用中。
以下僅列舉了 AMD 自適應計算技術目前如何支持邊緣 AI 工作負載的幾個示例:
美國國家航空航天局( NASA ) – AMD Virtex FPGA 助力 NASA 火星探測器實現 AI 功能,用于圖像檢測、匹配和校正,并在數據返回地球前過濾掉無用數據。
斯巴魯 – 已選擇 AMD 第二代 Versal AI Edge 系列自適應 SoC,將 AI 功能引入其下一代 ADAS“EyeSight”駕駛輔助安全系統。
SICK – AMD Kintex? UltraScale+? FPGA 和 FINN 機器學習框架幫助 SICK 提供快速且準確的包裹檢查,從而增強工廠自動化。
Radmantis – AMD Kria? 自適應 SOM 器件正助力實時 AI 推理,以促進可持續魚類養殖。
JR 九州 – 日本最大的子彈頭列車運營商之一,正采用 AMD Kria SOM 為其基于 AI 的軌道檢查系統進行實時圖像處理。
Clarius – 正使用 AMD Zynq UltraScale 自適應 SoC 助力其手持式超聲設備中的感興趣區域 AI 識別。
展望未來
我們看到,基于 FPGA 的自適應計算正持續推動邊緣 AI 應用的突破,這些應用涵蓋自動駕駛、機器人和工業自動化、6G 網絡、氣候變化、藥物研發、科學研究以及太空探索等領域。值此 FPGA 誕生 40 周年之際,我們為發明這項技術感到無比自豪,并回顧其發展歷程及其在此后 40 年的巨大影響。致力于開發尖端和市場領先產品的開發人員持續運用 FPGA 技術推動創新芯片設計、支持硬件輔助驗證并加快產品上市時間。AMD 致力于在未來數十年引領這項卓越技術的演進。
