FPGA自诞生以来就存在着极端的两面性，一面帮助各技术突破瓶颈，一面又对各技术和多领域造成了成本等因素的困扰。可以说，FPGA在发展的道路上，总有博弈发生。

提供捷径，代价是昂贵

FPGA自诞生以来，就一直冲击着众多的集成路电的神经，尤其是ASIC芯片，得到了较大的发展，尤其是在电信领域。

因为电信领域与其它行业不一样，电信的标准是在不断变化的，那么相关的设备也会不断变化，如果你生产的设备自生产之后就定型了，一成不变了，肯定是不符合的。

而FPGA可以重新编程则让电信设备即使在生产出来之后，也能够进行改变，所以电信行业一直是FPGA最大客户。

由于ASIC需要很长时间才能完成，FPGA提供了捷径。电信设备的最初版本一般采用FPGA，但FPGA高昂的价格引发了冲突，对电信行业而言，芯片的价格却很重要。

如今，华为已成为FPGA的最大客户。华为两年前即提供了世界上最早的5G电信设备解决方案，相较于其他供应商处于明显优势，但中美之间最近的紧张关系很可能会导致产于美国的FPGA影响华为提供5G电信设备。

当然，FPGA虽然很重要，但在集成电路中的占比并不高，以2018年的数据为例，全球集成电路规模高达4688亿美元，但FPGA仅占69亿美元，只有1.5%左右。

不过随着5G、物联网、AI等发展，未来FPGA由于其灵活性及高速运算能力，潜力非常大，甚至有机构预测未来五年复合增速达38.4%，地位越来越重要。

搭建桥梁，如今持续敏感

从广义定义上看，SDR就是通讯的物理层可以通过软件去定义一部分或者全部通过软件定义；从应用上看，基本所有的商用基站包括终端都是SDR的设备，这些系统中包含通用FPGA，可以对物理层做相关的更改。

在5G的原型化阶段，毫米波通道探测、Massive MIMO、超高密度网络，以及多载波滤波等关键技术的验证面临巨大的挑战，这需要在测试设备上做出快速相应协议的变化，推出可以灵活扩展通道数量，自定义测试IP，灵活覆盖射频频段的需求。

SDR技术中的DSP和FPGA具有可编程性，可以为5G技术验证带来极大的灵活性。

SDR在手机上的成功应用，也意味着一个无线新时代的到来。SDR正在逐步应用到更多的产品和领域，芯片技术的发展是SDR技术发展的推动力。

SDR可以支持无限量的通讯协议和多媒体应用，这得益于SDR芯片的计算能力；物联网、5G等网络的发展会给SDR带来新的发展空间。

FPGA给SDR应用搭建了桥梁，FPGA利用并行硬件的优势来完成一些高密度处理功能（如DDC），利用可编程优势适应DSP的一些解码和分析功能。虽然这些优势以增加功耗和成本为代价，但是这些对于器件的性能来说往往是次要的。

但是SDR技术的实施方式存在分歧，商业供应商开发了经济高效的解决方案，如今地球上的每个基站都有SDR技术。

另一方面，在国防界，SDR是由大型国防承包商建造的，他们用有利可图的传统产品线来建造。

其结果是基于FPGA的无线电产品价格非常高，以至于美国部分国防市场对使用FPGA产生了持续的过敏反应。

速度成本的博弈，布局和布线成障碍

FPGA没有标准、开源、友好的编程模型，因此对于在所有FPGA芯片上均可工作或易于交叉编译的FPGA程序，也没有标准的市场。

数据中心中新CPU和FPGA进入的主要障碍不仅在于速度和成本，还在于所有可能的I/O设备的软件和驱动程序的可用性。

在数据中心使用FPGA时，目前的主要障碍是布局和布线。运行专有FPGA供应商软件将电路映射到FPGA元件所花费的时间，在大型FPGA和高速CPU服务器上，布局和布线需要长达三天，而且即使在使用三天后，很多软件仍无法解决映射问题。

尽管如此，FPGA仍然是一种快速进入市场的方式，是获得竞争优势的简单方法以及在许多关键任务情况下必不可少的技术。尽管与ASIC相比，芯片价格昂贵。

然而，在与CPU或GPU上运行软件相比，在HPC和数据中心中，FPGA的运营成本大大降低。

与CPU和GPU相比，所需的FPGA更少，所需的冷却也更少。

与GPU竞争，或三十年河东三十年河西

使用FPGA的另一种方法是增强ASIC，构建ASIC的目的是保持固定功能，同时添加FPGA，为产品的最新更改或适应不同市场提供一定的灵活性。

现代FPGA集成了越来越多的硬功能，变得越来越像ASIC，而ASIC有时会在其设计中添加一些FPGA结构，用于调试、测试、现场修复以及根据需要灵活地添加少量功能。

由于算法不断变化，并且法律法规可能会在汽车进入市场时发生变化，需要驾驶员更新，因此解决方案需要灵活。

FPGA的时钟频率较低，散热片较小，因此物理尺寸比CPU和GPU小；更低的功耗和更小的尺寸使FPGA成为显而易见的选择。

尽管如此，GPU易于编程，并且不需要三天时间来实现布局和路线，因此对FPGA形成了一定挑战。

此外，至关重要的是能够在汽车和云中运行相同的代码（主要用于模拟和测试），因此FPGA必须先在云中使用，然后才能在汽车中使用。由于这些原因，许多开发人员更喜欢GPU。

未来或许当放弃数据流优化以使FPGA易于编程时，FPGA的性能将降低，因此它们将不再与CPU竞争，而CPU总是更易于编程。

不断发展，但效率降低

现代接口正试图使FPGA更易于编程，更加模块化，并与其它技术更加协作。FPGA支持AXI（高级可扩展接口）总线，这使它们更易于编程，但也带来了极大的效率低下，使得FPGA的性能降低，最终竞争力大大降低。

通常，对于NFV和虚拟机加速而言，FPGA必须直接连接到CPU，并可能使用缓存一致性作为一种通信机制。

当然，关键的功能是具备FPGA崩溃时CPU不崩溃的能力，反之亦然。超标量技术公司正在重新发现IBM大型机的时代需求，从而将越来越多的复杂性带入标准化平台。

结尾：市场竞争集中，创新速度加快

全球FPGA芯片市场竞争高度集中，头部厂商占领话语权，新入局企业通过产品创新为行业发展提供动能，智能化市场需求或将FPGA技术推向主流。

产品创新为行业发展提供动能，除传统可编程逻辑装置（纯数字逻辑性质），新型可编程逻辑装置（混讯性质、模拟性质）创新速度加快，AI领域多通道计算任务需求推动FPGA技术向主流演进。

联系：highspeedlogic

QQ ：1224848052

微信：HuangL1121

邮箱：1224848052@qq.com

网站：http://www.mat7lab.com/

网站：http://www.hslogic.com/

微信扫一扫：

https://shop185632181.taobao.com/?spm=2013.1.w5001-22653403434.6.27f92e0ajMtzaT&scene=taobao_shop

--------------------------------------------------------------------------------------

人工智能代做，深度学习代做，深度强化学习代做，zynq智能系统FPGA开发，

AI代做，卷积神经网络，Alexnet，GoogleNet，CNN，TensorFlow，

caffe，pointnet，PPO，Qlearning，FasterRCNN，MTCNN，

SPPNet，word2vec，SARASA算法，梯度策略等等