“AI芯片”這個新鮮的概念在過去一年間逐漸走過了普及的階段,，越來越被大眾所熟知,。在行業(yè)走過野蠻生長,，開始加速落地,、加速整合的過程中,，也有更多的AI芯片公司也開始走出屬于自己的差異化路線,。

　　記者在此前AI芯片系列報道第一季之后,，再次出發(fā),，進一步對AI芯片全產(chǎn)業(yè)鏈上下近百間核心企業(yè)進行差異化的深度追蹤報道。此為智東西AI芯片產(chǎn)業(yè)系列報道第二季之一,。

　　隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展和算力的提升,，AI芯片正迎來新一輪的爆發(fā)期。

　　近兩年來,，越來越多以FPGA切入AI芯片的玩家涌現(xiàn)出來,，包括國內(nèi)AI芯片創(chuàng)企深鑒科技、百度XPU,、微軟Project Brainwave,、深思考醫(yī)療影像專用AI芯片等等。

　　盡管ASIC在性能功耗上往往有更好的表現(xiàn),，不過我們發(fā)現(xiàn),，在一片紅海的AI芯片市場中，F(xiàn)PGA憑借自己獨特的優(yōu)勢占有了一席之地,。甚至有媒體報道稱,，F(xiàn)PGA是AI芯片的終極未來。

　　這一觀點是否準確我們暫且不論,，但它的確在AI芯片領(lǐng)域引起了不少波瀾,，也不禁讓我們想要問一句，“AI芯片新救星,？FPGA真的這么神嗎,？”

　　一、FPGA屆的肯德基跟麥當勞：賽靈思vs英特爾Altera

　　FPGA（Field-Programmable Gate Array）即現(xiàn)場可編程門陣列,，其靈活性介于CPU,、GPU等通用處理器和專用集成電路ASIC之間，在硬件固定的前提下,，允許使用者靈活使用軟件進行編程,。它的開發(fā)周期比ASIC短，不過相對于批量出貨ASIC,，單個FPGA的成本會更高,。

　　由于FPGA容錯空間相對更大，以前FPGA常被用作ASIC芯片流片前的硬件驗證方法,。

　　目前,，F(xiàn)PGA芯片的主要四家生產(chǎn)廠家都在美國：Xilinx（賽靈思）、Altera（阿爾特拉）,、Lattice（萊迪思）和Microsemi（美高森美）,。它們一共占了98%以上的市場份額，其中,，絕大多數(shù)市場被賽靈思和Altera瓜分,，賽靈思約占49%,，Altera約占39%。

　　近三年,，F(xiàn)PGA行業(yè)完成了多項并購,。2015年6月，英特爾宣布以167億美元收購Altera（阿爾特拉）,。2016年上半年,，紫光在公開市場收購萊迪思6.07%的股權(quán)，同年11月萊迪思被Canyon Bridge以13億美元收購,，但此案一直沒有獲得美國監(jiān)管單位同意,。

　　這些并購案并未影響到FPGA在AI芯片市場的整體格局。幾乎二分天下的賽靈思和英特爾確立了相似的FPGA戰(zhàn)略布局,，均將重心放在了數(shù)據(jù)中心市場,，并都致力于讓FPGA編程更簡單。

　　1,、FPGA的創(chuàng)造者——賽靈思

　　說到FPGA,，絕對避不開的公司就是賽靈思，因為這項芯片技術(shù)就是賽靈思開創(chuàng)的,。從2011年起，賽靈思提出全可編程（All Programmale）理念,，將FPGA技術(shù)從傳統(tǒng)的通訊,、航空、國防等領(lǐng)域拓展到了AI和云計算領(lǐng)域的應(yīng)用,。

　　去年12月,，記者曾對賽靈思全球銷售和市場部亞太及日本地區(qū)高級總監(jiān)周海天進行深度專訪（ 對話賽靈思：33年老牌芯片廠如何在AI浪潮里新興業(yè)務(wù)年增46% ），周海天告訴智東西,，16nm產(chǎn)品是賽靈思眾多產(chǎn)品線中最受AI應(yīng)用廠商歡迎的產(chǎn)品,，其尖端技術(shù)能將更多可編程應(yīng)用邏輯元件集成在芯片上，滿足AI對強大計算能力的需求,。

　　作為FPGA行業(yè)長期的霸主,，賽靈思擁有超過2萬家下游客戶，其中亞馬遜AWS,、以及中國的BAT云服務(wù)巨頭都是它的客戶,。

　　今年3月，賽靈思新CEO Victor Peng上任之后不久,，就宣布了賽靈思在AI時代的三大戰(zhàn)略布局：數(shù)據(jù)中心優(yōu)先,、加速八大主流市場發(fā)展、以及重磅推出全新一代AI芯片架構(gòu)ACAP,。

　　首款代號為“珠穆朗瑪峰（Everest）”的ACAP AI芯片新品將采用臺積電7nm工藝打造,，今年內(nèi)實現(xiàn)流片,，2019年向客戶交付發(fā)貨。（ 首發(fā),！賽靈思推顛覆性AI芯片 正面宣戰(zhàn)英偉達英特爾 ）

　　而在終端AI方面,，賽靈思則在今年收購了國內(nèi)三大AI芯片獨角獸之一的深鑒科技，主攻終端人工智能,。深鑒科技是國內(nèi)少數(shù)以FPGA切入AI芯片,、并取得不錯成果的代表性玩家之一。（ 突發(fā),！AI芯片獨角獸深鑒科技被美國賽靈思收購 ）

　　此外,，賽靈思FPGA也長期深耕在車用領(lǐng)域，適用于處理越來越復(fù)雜的先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛,。

　　某AI芯片創(chuàng)業(yè)公司CEO透露,，相較其他進入自動駕駛車市場的AI芯片公司，只有賽靈思有車規(guī)級的 FPGA,，L1-L3層找不到比賽靈思性價比更高的平臺,， 因此賽靈思至少在5年內(nèi)有較好的市場契機。

　　2,、英特爾收購Altera

　　另一個FPGA行業(yè)不得不提的大事就是英特爾收購Altera,。為了增強其在AI芯片領(lǐng)域的競爭力，2015年,，英特爾以167億美元天價收購Altera,，這也是迄今為止英特爾史上最大手筆的收購。英特爾隨即設(shè)立研發(fā)FPGA芯片的可編碼部門（PSG）,。

　　FPGA是英特爾的AI芯片布局之一,，但英特爾最重要的AI芯片項目還是難產(chǎn)多年的Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器項目。

　　英特爾采用雙管齊下的FPGA戰(zhàn)略：一方面打造CPU-FPGA混合器件,，讓FPGA與處理器協(xié)同工作,；另一方面基于Arria FPGA或Stratix FPGA打造可編程加速卡（PAC/programmable acceleration card）。

　　基于FPGA技術(shù),，英特爾已經(jīng)構(gòu)建了一個完善的NFV生態(tài),，覆蓋軟硬件廠商、系統(tǒng)集成商,、電信運營商,、OTT廠商等相關(guān)企業(yè)。

　　此外,，英特爾還為OME廠商提供一個面向包含F(xiàn)PGA的英特爾至強可擴展處理器的英特爾加速堆棧,，進而為客戶提供完整的軟硬件一體的FPGA解決方案。

　　英特爾在7月收購芯片公司eASIC后將其并入PSG部門,，并隨后透露這一收購案主要是為了滿足解決客戶痛點,，滿足FPGA客戶端的降低成本和能耗需求,，并提供可降低16nm、10nm,、7nm制程的FPGA產(chǎn)品成本的規(guī)?；夹g(shù)。

　　目前加速卡還是FPGA進入硬件領(lǐng)域的主要形態(tài)之一,，不過英特爾已經(jīng)在進行其他方向,、其他形態(tài)的探索，并在積極推進和其他數(shù)據(jù)中心OEM廠商在FPGA方面的合作,。

　　二,、FPGA AI芯片市場的主要玩家

　　近兩年來，F(xiàn)PGA在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用日益廣泛,。目前,，F(xiàn)PGA服務(wù)器已在全球七大超級云計算數(shù)據(jù)中心IBM、Facebook,、微軟Azure,、AWS、百度云,、阿里云,、騰訊云得到部署。由于ASIC路線風險高,，目前僅有谷歌批量部署TPU,。

　　1、最會玩FPGA的微軟AI：BrainWave項目

　　微軟Azure與FPGA的淵源可以追溯到八年前,，當時的Bing（必應(yīng)）搜索引擎無論是搜索結(jié)果還是相應(yīng)速度都比不過谷歌搜索。為了滿足Bing的需求,，2010年底,，一位微軟研究員提出了能在FPGA上運行Bing機器學習算法的硬件設(shè)計得到了微軟的認可。

　　如今,，F(xiàn)PGA在加速數(shù)據(jù)處理方面的出色表現(xiàn)使它在微軟Bing,、Azure云計算服務(wù)和Office 365中均得到部署。

　　今年3月26日,，微軟Bing官方微博宣布通過英特爾Arria FPGA和Stratix FPGA芯片打造出Project Brainwave深度學習加速平臺,。該平臺將DNN處理單元整合入FPGA，支持微軟Cognitive Toolkit,、谷歌Tensorflow等流行深度學習框架的軟件棧,，能夠執(zhí)行Bing智能搜尋功能所需的大規(guī)模機器閱讀理解任務(wù)。

　　在5月微軟Build 2018大會上,，微軟AI芯片Brainwave開放了云端試用版,，開發(fā)者現(xiàn)在可以接入微軟Azure云,，試用由Project Brainwave芯片計算平臺提供的AI服務(wù)。微軟稱其延遲比谷歌TPU低5倍,，正面對標谷歌,。Project Brainwave可以看作微軟基于英特爾FPGA芯片打造的低延遲AI芯片。

　　總的來說,，微軟基于FPGA打造的AI芯片是目前業(yè)內(nèi)最認可的FPGA方案之一,。

　　2、百度XPU

　　相比微軟對英特爾FPGA的專一,，百度對FPGA生產(chǎn)廠商的態(tài)度更為開放,。從2011年起，百度已就開始將FPGA應(yīng)用到搜索,、圖像,、語音等多個核心業(yè)務(wù)，它的數(shù)據(jù)中心,、云計算平臺和自動駕駛項目都部署了大量的FPGA,。

　　在去年加州Hot Chips大會上，百度發(fā)布和賽靈思合作完成的基于FPGA的256核云計算加速芯片XPU,?；贔PGA加速器擅長處理計算任務(wù)的特點，XPU兼具GPU的通用性和FPGA高效率,、低能耗的特點,，旨在處理多樣化的計算任務(wù)，對百度深度學習平臺PaddlePaddle優(yōu)化和加速,，并實現(xiàn)性能和效率的平衡,。

　　百度和英特爾已有超過十年的合作歷史，近兩年雙方在AI領(lǐng)域的合作加強,。

　　在今年的百度AI開發(fā)者大會上,，英特爾人工智能事業(yè)部副總裁兼人工智能架構(gòu)總經(jīng)理Gadi Singer透露，百度正在開發(fā)基于英特爾最新FPGA技術(shù)的異構(gòu)計算平臺,，這項技術(shù)將靈活加速百度云上的工作負載,。

　　3、深鑒科技

　　深鑒科技是國內(nèi)一家年輕卻履歷亮眼的AI芯片公司,，前年成立,，去年年初估值超過10億，今年7月18日被全球第一大FPGA廠商賽靈思收購,，其科研成果也在國際AI頂級會議屢獲大獎,。

　　FPGA開發(fā)難度大、周期長（一般需要3-6個月）的高門檻曾將許多公司拒之門外，深鑒從這一痛點嗅到商機,。從2016年成立以來,，深鑒科技一直基于賽靈思FPGA技術(shù)平臺開發(fā)機器學習解決方案。經(jīng)深鑒科技優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝技術(shù)運行在賽靈思FPGA器件上,，可實現(xiàn)更優(yōu)的性能和能效,。

　　該公司提出深度學習處理單元DPU（Deep Learning Processing Unit）系列，為不愿直接使用FPGA的廠商提供了一個帶接口的黑盒子,。廠商只需把自己的模型訓(xùn)練好,，將模型和數(shù)據(jù)從接口導(dǎo)入，就能直接獲得需要的輸出,。深鑒負責其中的壓縮和編譯,，生成指令可在FPGA上運行。

　　▲DPU 系列：用于嵌入端的亞里士多德板（上）和用于大數(shù)據(jù)端的笛卡爾板（下）

　　不過在后期,，深鑒科技也開始涉足ASIC AI芯片的設(shè)計與流片,，曾經(jīng)發(fā)布“聽濤”、“觀?！眱煽預(yù)I芯片并宣布2018年流片,，不過暫時沒有看到相關(guān)產(chǎn)品信息。

　　4,、騰訊云,、華為云、阿里云

　　近年來,，賽靈思和英特爾在中國云服務(wù)市場可謂是動作頻頻,，和華為云、阿里云,、騰訊云等國內(nèi)頂尖的云計算服務(wù)提供商分別展開合作,。

　　去年年初，騰訊云發(fā)布國內(nèi)首款高性能異構(gòu)計算基礎(chǔ)設(shè)施——FPGA云服務(wù)器,，隨后推出基于賽靈思VU9P FPGA卡的FX3實例和基于Intel Stratix10 FPGA卡的FI3實例,。

　　華為云也在今年年初聯(lián)合賽靈思FPGA宣布在歐洲首次推出華為云FPGA加速云服務(wù)器（FACS）平臺，該平臺搭載了賽靈思高性能 Virtex UltraScale+ VU9P FPGA,，為用戶提供高性能的FPGA加速云服務(wù)。華為云還推出FPGA加速云服務(wù)器FP1 DPDK實例和推出了FP1 OpenCL實例,。

　　今年5月,，阿里云發(fā)布新一代FPGA計算實例F3，采用其自研高性能FPGA加速卡,，搭載賽靈思16nm Virtex UltraScale+器件VU9P,，提供16個VU9P實力規(guī)格，首創(chuàng)統(tǒng)一FPGA SHELL架構(gòu)和FPGA虛擬化支持方案,，使阿里云客戶能加速機器學習,、數(shù)據(jù)分析,、基因組學和視頻處理等多種工作負載。

　　5,、其他玩家

　　目前,，國內(nèi)能夠生產(chǎn)FPGA的公司包括紫光國芯、智多晶和AgateLogic等,。而國內(nèi)深思考人工智能,、瑞為智能、深維科技,、高云半導(dǎo)體,、安路科技、京微雅格等公司,，都曾宣布具有基于FPGA的AI芯片開發(fā)能力,。

　　紫光國芯是國內(nèi)上市公司中唯一能夠量產(chǎn)FPGA的廠商，其FPGA,、ASIC和特種微處理器常年為軍方穩(wěn)定供貨,。該公司在2016年9月正式推出國內(nèi)首款內(nèi)嵌高速接口（serdes）的千萬門級高性能FPGA芯片——Pango PGT180H。

　　深思考人工智能公司在今年3月的GTIC 2018全球AI芯片創(chuàng)新峰會上發(fā)布全球首款基于FPGA醫(yī)療影像專用AI芯片——M-DPU,，該芯片在100秒內(nèi)可以分類90000個細胞,，同時具備先進醫(yī)學影像算法加速核心和深度學習加速核心。

　　深思考CEO楊志明告訴智東西,，F(xiàn)PGA的研發(fā)周期比ASIC快很多,，適于算法還在不斷演進智慧醫(yī)療影像領(lǐng)域。深思考的DPU不是通用DPU,，而是面向特定應(yīng)用領(lǐng)域的DPU,，在AI領(lǐng)域的最大優(yōu)勢是DPU與特定領(lǐng)域算法的深度整合，形成面向特定場景的一站式整體解決方案,。

　　瑞為智能是國內(nèi)最早使用FPGA實現(xiàn)技術(shù)路徑的AI芯片公司之一,，該公司在2015年就做了基于FPGA的AI芯片，滿足前端攝像機對高算力和低功耗的需求,，并在2016年實現(xiàn)規(guī)模商用,。其AI芯片能使攝像機的圖像處理達到每秒25幀，從而提取清晰的人臉圖像供云端識別分析,。

　　除了創(chuàng)企外,，國內(nèi)研究機構(gòu)如北京大學、清華大學,、中國科學院等在基于FPGA的AI芯片領(lǐng)域都有深入研究,。比如，北京大學曾聯(lián)合商湯科技提出一種基于 FPGA 的快速 Winograd 算法，可大幅降低算法復(fù)雜度,，改善 FPGA 上的 CNN 性能,。

　　三、FPGA在AI芯片行業(yè)的發(fā)展趨勢

　　目前FPGA在AI芯片行業(yè)呈現(xiàn)出幾種不同的發(fā)展趨勢,，一個是在FPGA的基礎(chǔ)上推出優(yōu)化架構(gòu),，一個是最大化程度挖掘FPGA的使用疆域，還有一個是將FPGA作為跳板,，逐步轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ枚ㄖ菩酒珹SIC,。

　　1、基于FPGA優(yōu)化架構(gòu)

　　基于FPGA進行優(yōu)化架構(gòu)的發(fā)展路線以賽靈思為代表,。面對價格貴,、開發(fā)難度大的問題，今年3月,，賽靈思發(fā)布歷時4年,、投入超過10億美元打造的新一代AI芯片架構(gòu)ACAP，直接宣戰(zhàn)英偉達,、英特爾處理器,，對此智東西曾做深入報道（ 首發(fā)！賽靈思推顛覆性AI芯片 正面宣戰(zhàn)英偉達英特爾 ）,。

　　2,、長期最大化使用FPGA

　　微軟則是長期最大化程度挖掘FPGA使用邊界的典型玩家。從八年前起,，微軟就執(zhí)著于將FPGA作為其核心AI計算平臺,。從使用裝滿FPGA的專用服務(wù)器集群，到用專用網(wǎng)絡(luò)連接的FPGA加速卡集群,，再到將共享數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模FPGA云服務(wù),，微軟一直在嘗試FPGA部署的各種可能，尋找將FPGA優(yōu)勢發(fā)揮的最優(yōu)路徑,。

　　3,、FPGA的終點是ASIC？

　　目前,，業(yè)內(nèi)的主流觀點是：隨著AI算法的進一步成熟固化,，AI芯片最終會走向ASIC——也就是較為固定的芯片架構(gòu)。

　　不過,，賽靈思CEO Victor Peng持有不同觀點,，他告訴智東西，AI算法迭代,、應(yīng)用創(chuàng)新的速度還將持續(xù)很長一段時間，甚至會維持10-20年之久，因此一款靈活,、可應(yīng)變的計算平臺將成為創(chuàng)新的重中之重,。

　　而且，未來最終并不會是一款A(yù)I芯片架構(gòu)統(tǒng)一天下的局面,，我們越來越需要能夠適應(yīng)眾多AI應(yīng)用,、適應(yīng)不斷變化的AI算法的新型芯片架構(gòu)出現(xiàn)。

　　與此同時,，英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經(jīng)理劉斌也認為,，F(xiàn)PGA在所有市場領(lǐng)域里都會占有一定的市場份額，從原生市場環(huán)境而言,，F(xiàn)PGA和ASIC都有一個競爭合作的共生環(huán)境,。

　　“專用的ASIC其實還是非常有競爭力的，”劉斌表示,，“不過FPGA是在所有的垂直市場都會有一定的份額,，這種靈活性和普適性是FPGA最主要的價值?！?/p>

　　某AI芯片創(chuàng)業(yè)公司CEO告訴智東西,，至少在在深度學習算法穩(wěn)定前，F(xiàn)PGA都有其生存空間,。因為很多公司都發(fā)現(xiàn),，剛做完傳統(tǒng)算法硬化，過了半年,，內(nèi)部算法團隊又把算法換了,。

　　深思考CEO楊志明則認為，F(xiàn)PGA與ASIC融合是AI計算的未來,。單純的ASIC芯片無法完全替代FPGA,，也不具備FPGA的靈活性。就如同ASIC到現(xiàn)在都無法在傳統(tǒng)領(lǐng)域完全替代FPGA一樣,，在AI領(lǐng)域,，F(xiàn)PGA與ASIC也會分而治之。智慧工業(yè)機器人,、智慧通信,、智慧醫(yī)療、智慧裝備等領(lǐng)域都是除FPGA以外的其他AI芯片難以介入的應(yīng)用領(lǐng)域,。

　　結(jié)語：深度學習加持,，F(xiàn)PGA前景可期

　　最近一年，AI芯片踏入紅海,，除了賽靈思,、英特爾等傳統(tǒng)芯片巨頭外,，國內(nèi)外眾多AI芯片創(chuàng)企也紛紛加入戰(zhàn)場。FPGA的可編程性使軟件和終端應(yīng)用公司能夠根據(jù)算法靈活修改解決方案,，這讓它在AI芯片市場愈發(fā)有存在感,。

　　當下AI仍處于早期階段，AI算法正從訓(xùn)練環(huán)節(jié)走向推理環(huán)節(jié),，這個過程需要對訓(xùn)練后的模型進行壓縮,，在基本不損失模型精度的情況下將模型壓縮到原來的幾十分之一。在這一階段,，AI是向著有利于FPGA發(fā)展的方向進行優(yōu)化和升級的,。

　　FPGA或許只是小眾的芯片，但在AI市場上,，它的普適性和靈活性都使其有適合發(fā)揮其優(yōu)勢的應(yīng)用場景,。在各類AI芯片之間沒有拉開絕對差距之前，每一種技術(shù)路線都有其發(fā)揮更多價值的空間,。