對于FPGA技術發展來說，Xilinx和Altera分別被AMD和Intel收購顯然是這段歷史中的重要轉折點。隨著FPGA公司從獨立公司變為芯片巨頭旗下的一個子部門，其技術發展策略也會有非常大的改變，而本文將對這樣的策略發展做一個展望。

　　FPGA賦能芯片新品類

　　首先，隨著與芯片巨頭的整合，FPGA將會與傳統芯片做進一步集成，發揮其可編程性的優勢，來賦能傳統芯片的新能力，甚至實現新的芯片品類。

　　對于Intel來說，這樣的芯片新品類的例子就是IPU（infrastructure processing unit，數據中心處理器）。隨著數據中心的廣泛使用，數據中心中的一些重要任務包括網絡控制、存儲管理和網絡安全等對于處理能力的需求也是與日俱增，隨著各大芯片公司推出各自的解決方案，Intel也對于該市場推出了IPU。上個月，Intel剛剛發布了它關于IPU的未來路線圖，其中我們看到未來到2026年的IPU都會包括兩個版本，一個是基于ASIC的高性能版本，而另一個則是基于FPGA的可編程版本（包括2022年的Oak Springs Canyon，2023/2024年的Hot Springs Canyon以及2025/2026年尚處于規劃中的版本）。其中，基于FPGA版本的IPU事實上是集成了Intel FPGA芯片和Intel Xeon CPU的加速卡，可以以靈活的方式來處理各種不同的網絡、存儲和安全協議，從而保證最大化的可編程性而且不用擔心兼容性問題。

　　事實上，類似數據中心存儲和網絡的FPGA解決方案在過去幾年內一直有初創公司在從事相關方面的項目，但是隨著巨頭Intel的入場，我們認為這樣的FPGA+CPU方案將會真正成為主流方案之一。初創公司從事相關方面的項目并且獲得融資說明了技術方向是可行的，而Intel進入這個市場則帶來了初創公司所沒有的生態資源，我們認為在未來幾年FPGA和CPU將會以更緊密的方式集成在一起（例如Chiplet），從而真正將靈活可編程的IPU做成一種由FPGA賦能的新芯片品類。

　　無獨有偶，AMD也在積極籌劃將Xilinx的FPGA和AMD的CPU集成在一起——在五月份的AMD財報發布會上，CEO Lisa Su宣布將在2023年發布集成了Xilinx AI Engine的CPU，也即擁有強大AI計算能力的CPU。到今天為止，AI相關計算都是在GPU或者其他專用加速硬件中完成執行，之前Intel優化在CPU上運行AI的努力并沒有得到市場的大規模認可，只要是因為CPU的計算單元數目有限。但是，由于整體AI任務并不是只有神經網絡，而是還要程序執行的其他部分運行在CPU上，因此如果能把CPU和AI加速單元做緊密耦合將會對任務的整體性能實現提升，這也估計是AMD提出集成FPGA AI engine的CPU的初衷，而這也是FPGA賦能新的芯片品類的一個例子。

　　綜上所述，隨著數據中心和人工智能等任務的進一步普及，Intel和AMD等巨頭將會考慮如何充分利用FPGA的靈活性來應對這些市場，而以目前的態勢光是推出FPGA產品并不是最好的方案，而是采用把FPGA和其他芯片做集成的方式來推出新的芯片品類，這將是FPGA未來的一個重要市場方向，接下來我們也將從技術方向來預測FPGA未來最關鍵的突破點在哪里。

　　更強大的集成和互聯

　　如前所述，隨著FPGA需要在新的芯片系統起到賦能的關鍵作用，我們認為集成和互聯就成了一個重要的技術關鍵點。這里的集成和互聯又包括兩個層面：首先在FPGA層面，我們認為FPGA芯片本身會集成越來越多的相關IP，從而讓FPGA芯片本身功能和效率更強；另一個層面是FPGA和系統中其他芯片的集成，我們認為chiplet等高級封裝技術和相關的互聯技術將是核心。

　　首先，在FPGA芯片層面，FPGA提供靈活性，但是對于通用的模塊（如處理器等）效率較低，因此在FPGA芯片上集成硬IP以同時滿足效率和靈活性的需求將會繼續是主流思路，而且未來集成的IP數量會越來越多。在同一塊芯片上以FPGA為核心模塊，同時搭載其他硬IP模塊（例如CPU，以太網，視頻編解碼和內存控制等），并且使用NOC等片上互聯方案把FPGA和其他IP連接起來。AMD/Xilinx是這方面的先行者，其在Versal產品線路線圖可以看到越來越多的硬IP將會集成在芯片上，而Intel的FPGA在這方面也會有相似的設計。通過集成這些硬IP，FPGA將能提供更強的功能。對于Xilinx來說，其最關鍵的IP就是AI相關的DSP，而且我們也看到了一些新的IP，例如Direct RF等，它可以通過超高速率的數模轉換來直接支持射頻應用，并且可望與FPGA結合來滿足各種無線通信的需求，這樣就可以實現真正的軟件無線電，從而為FPGA打開新的應用場景。因此，通過集成越來越多的硬IP在FPGA芯片上，將會成為使FPGA功能進一步變強并且進入新應用場景的重要技術路徑。

　　第二個層面是在系統層面將FPGA和其他芯片集成在一起的集成和互聯，我們認為這樣的集成將會是FPGA賦能新芯片系統和品類的關鍵，而結合之前所說的FPGA芯片上的更多硬IP集成，我們認為最終功能越來越強大的FPGA可以賦能越來越多的新芯片品類并打開市場。在這個層面，我們認為最關鍵的技術路徑是通過高級封裝的形式實現靈活且可定制化的異質集成，并且輔以創新的互聯技術。在這方面，Intel在早前就發布了使用高級封裝技術（EMIB）來把FPGA和高速收發機（用于數據中心可擴展性互聯）和DRAM等都集成在一個封裝里。在今年晚些時候的HOTCHIPS會議上，Intel也有一篇關于使用異質集成來實現創新射頻應用的報告。使用異質集成的主要優勢在于其靈活性，例如可以根據用戶的需求來和不同種類和規格的芯片粒去做集成，來實現最大化性能，成本和可定制化之間的折衷。

　　同樣的，AMD把Xilinx FGPA和CPU集成在一起的計劃，雖然目前沒有發布明確的技術參數，但是根據AMD之前在chiplet方面的投資以及AMD之前的相關專利，我們認為也有很大可能會是使用chiplet技術。

　　隨著這類集成的規模越來越大，對于互聯的需求也就越來越高，否則互聯可能會成為多芯片系統中的瓶頸。互聯不僅需要能提供高帶寬，還需要對于系統級的重要功能提供支持，例如緩存和內存一致性等。目前，Intel和AMD的FPGA都對相關的CXL協議提供支持，而我們認為隨著FPGA和處理器以及其他芯片粒之間的更大規模集成，越來越復雜和高速的芯片粒間互聯將會成為關鍵技術。

　　軟件將成為關鍵

　　除了硬件之外，如何在實際任務中最大效率地利用FPGA也是一個極其關鍵地問題。隨著FPGA和其他芯片（例如CPU）緊密集成在一起形成一個異質芯片系統，如何確保軟件能夠充分利用FPGA并且避免調度等方面的瓶頸就是一個非常復雜但是重要的問題。這是一個有很高挑戰性的問題，因為FPGA和系統中其他部分（如CPU）的編程模型可能非常不同，因此如何確保軟件可以正確分割任務（即把合適FPGA的任務分配給FPGA，而適合其他處理器的任務分配給相應處理器），合理處理調度和內存管理，并且以一種較為用戶友好的形式供軟件工程師使用，是一個很大的工程。這些是與傳統FPGA軟件（即主要針對前端和后端邏輯綜合任務）有較大區別的任務。

　　在這個領域，Intel和AMD都在積極投資。例如，在Intel發布的IPU路線圖上，開放且靈活的軟件生態是Intel一個重要的投入領域，而且與之相應的是Intel在日前剛剛宣布要收購跨平臺異構芯片軟件編譯器公司Codeplay，這一舉動也被業界認為是在下一代FPGA軟件方面的投資。與此同時，AMD也在五月的財報發布會上表示要大力投入軟件領域，顯然這里也包括了FPGA相關的軟件研發。我們認為，隨著FPGA成為新的芯片系統中的重要一環，相應的軟件生態也必須要跟上，從而使得這樣的FPGA系統新范式真正進入主流。