2015年6月1日,，英特爾與Altera宣布，雙方已達成最終協(xié)議,，根據(jù)該協(xié)議，英特爾將以167億美元的價格收購Altera,。這是FPGA行業(yè)的一個重要里程碑,，因為Xilinx和Altera是主要的FPGA供應商。

　　在AMD正式宣布收購Xilinx之后,，F(xiàn)PGA界對FPGA的未來充滿了擔憂,。

　　收購Xilinx的主要目標是打造業(yè)界領先的高性能計算公司，根據(jù)AMD的說法,，“在Xilinx已確立領先地位的各個成長型市場上,，大幅擴大AMD產品組合和客戶集的廣度”。但Xilinx目前領先的主要市場是什么,？

　　Alveo,，VERSAL和Vitis AI

　　Xilinx 3年前發(fā)布了一個功能強大的FPGA平臺，名為Alveo,。Alveo是Xilinx最初開發(fā)的第一塊FPGA板,，用作與GPU競爭的加速卡。在此之前,，Xilinx主要開發(fā)FPGA芯片,，并且依賴其他供應商來提供FPGA卡。隨著Alveo卡（以及最近的Versal）的出現(xiàn),，Xilinx希望以其品牌名稱提供功能強大的平臺用作加速卡,。賽靈思圍繞Alveo平臺快速開發(fā)了一個令人印象深刻的生態(tài)系統(tǒng)，其中包括多家利用Alveo卡的強大功能來加速機器學習,，深度神經網絡,，數(shù)據(jù)庫,，自然語言處理，基因組學和定量金融等領域的應用的公司,。

　　賽靈思還提供了集成的EDA工具（先是SDAccel,，然后是Vitis），該工具允許使用OpenCL和C / C ++等高級編程語言對FPGA進行編程,，而無需使用VHDL或Verilog,。這些工具使軟件開發(fā)人員無需具備FPGA的經驗知識即可開發(fā)自己的加速器（盡管需要對FPGA技術有深入的了解，才能使用OpenCL開發(fā)高效的硬件加速器）,。

　　NVIDIA,，ARM和Mellanox

　　大約一個月前，Nvidia宣布有意以400億美元的價格收購ARM,，“創(chuàng)建AI時代的世界頂級計算公司”,。收購的原因之一是幫助Nvidia開發(fā)數(shù)據(jù)處理單元（DPU），該單元包括：

　　軟件可編程的多核CPU（又名ARM）

　　高性能網絡接口（aka SmartNIC）（aka Mellanox）

　　豐富的靈活和可編程加速引擎集（又名Nvidia GPU）

　　因此,，在從AMD收購Xilinx之后,，F(xiàn)PGA的未來將是什么。

　　英特爾擁有豐富的硬件加速器產品組合,，包括功能強大的至強處理器,，GPU，F(xiàn)PGA和用于深度學習的ASIC,。那么FPGA針對英特爾的主要市場是什么,？在一份英特爾演講中，英特爾提出旨在在3個特定市場中利用FPGA：

　　自然語言處理（BERT）

　　欺詐檢測（LSTM）

　　智能城市（推理）

　　因此,，似乎英特爾主要致力于低延遲至關重要的應用,，與其他平臺相比，F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲,。但是,，仍然有待觀察這些針對深度學習應用的FPGA與ASIC深度學習平臺（例如基于Habana Labs的平臺）的區(qū)別。英特爾以20億美元的價格收購了Habana Labs,，以提供其高性能深度學習推理和培訓技術,。

　　FPGA的未來

　　在進行了相關的收購之后,，我認為每個人都清楚,，我們正邁入異構數(shù)據(jù)處理平臺的時代，其中計算平臺將包括 SmartNIC,，多核處理器和硬件加速器 ,，用戶將不得不選擇完整的解決方案而不是混合使用和匹配。英特爾,，AMD和Nvidia將提供具有自己專有的加速器和SmartNIC的完整計算平臺,。

　　好處可能是更易于部署和更好的集成，但是選擇每個領域中最好的選項將不再可行，或者至少會更具挑戰(zhàn)性（例如,，從Xilinx選擇FPGA,，從Intel Xeon處理器選擇和從Nvidia獲得GPU。）,。

　　例如,，對于英特爾和AMD而言，很難在深度學習領域推廣FPGA,，而其他平臺將以自己的品牌名稱提供,。也許FPGA將主要用于其生硬的市場（網絡和電信，如vRAN和5G）,，而其他平臺（GPU,，ASIC）將被推廣用于深度學習。

　　FPGA的主要優(yōu)點是可編程性,，以支持量身定制的架構,。這意味著它們可以更快地適應新算法或應用程序。這種競爭優(yōu)勢至關重要,，特別是在深度學習領域,，其中由機器學習工程師和數(shù)據(jù)科學家開發(fā)新模型。FPGA可以使用新的量身定制的模型/算法進行編程,，與其他平臺相比,，可以提供更好的性能。尤其是在需要比特級處理的應用中,，例如數(shù)據(jù)包處理,，基因組學和比特幣挖掘，F(xiàn)PGA表現(xiàn)出比其他平臺更好的性能,。在深度學習應用中,，F(xiàn)PGA可以提供更低的延遲和更高的性能，尤其是在使用更少的位數(shù)時,。（例如Xilinx FINN）,。

　　無論如何，為了使FPGA成為加速器平臺具有吸引力,，我們還需要提供所需的框架,，以允許 輕松，可擴展的FPGA部署,。這就是為什么需要與供應商無關的框架的原因,，該框架允許像GPU或CPU一樣容易地部署FPGA。

　　在嵌入式系統(tǒng)領域,，F(xiàn)PGA仍然可以占上風,。Xilinx和Intel均提供具有ARM內核的基于SoC的FPGA,，廣泛用于嵌入式應用。Nvidia表示,，仍將允許第三方使用ARM內核,，因此Xilinx和Intel將繼續(xù)在基于SoC的FPGA中使用ARM（直到他們切換到RISC-V處理器為止）。

　　FPGA社區(qū)很大,，并且還在不斷增長,。像FCCM，F(xiàn)PGA和FPL這樣的幾次會議表明,，有一個龐大的社區(qū)支持并促進了FPGA的使用,。但是，F(xiàn)PGA是否將繼續(xù)用作通用加速器,，或者其應用在網絡和電信應用中的局限性還有待觀察,。