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什么是FPGA,为什么FPGA是大数据与物联网时代的趋势?

木马童年 2017-6-22 12:04 230 0

核心提示:如今全球正经历一场数字化的转型,不断打破数字世界与真实世界之间的藩篱,迈向万物智能互联的世界,不仅仅是云计算、大数据的蔚然成风,亦

       如今全球正经历一场数字化的转型,不断打破“数字世界与真实世界之间的藩篱”,迈向万物智能互联的世界,不仅仅是云计算、大数据的蔚然成风,亦催生虚拟现实、人工智能等技术的兴起,大量的数据和计算能力需求也引发基础架构的变革。

       一、FPGA是大数据和物联网的趋势

       1.1、Intel167亿美元、35倍倍PE押注FPGA

       2015年6月1日,Intel宣布斥资167亿美元,以每股约54美元的价格收购全球第二大FPGA厂商Altera(阿尔特拉),这是Intel成立47年以来历史上规模最大的收购。本次Intel的收购对应的估值高达35倍,这在半导体领域已经非常罕见。

       Intel收购Altera,主要基于三方面考虑:

       第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作,主攻大数据和云计算方向,这引起Intel的巨大担忧。Intel已经在移动处理器落后,大数据和云计算领域不能再落后。

       第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。Intel此次与Altera合作,将开放Intel处理器的内部接口,形成CPU+FPGA的组合模式。其中FPGA用于整形计算,cpu进行浮点计算和调度,此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。

       第三、IC设计和流片成本。随着半导体制程指数增长,FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小(5万片以下)、多通道计算的专用设备替代ASIC。同时,FPGA开发周期比ASIC短50%,可以用来快速抢占市场。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       1.2、FPGA+CPU,大数据时代的趋势之一

       在去年杭州的云栖大会,Intel已经展示了其Xeon+FPGA的创新模式,计划17年将投放市场。Altera的FPGA产品可以让英特尔Xeon至强处理器技术形成高度定制化、整合产品,单位功耗性能比CPU+GPU模式更高。CPU+FPGA用于数据中心,这将是未来数据中心的标配。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       目前在海量数据处理,主流方法是通过易编程多核CPU+GPU来实现,而从事海量数据处理应用开发(如密钥加速、图像识别、语音转录、加密和文本搜索等)。设计开发人员既希望GPU易于编程,同时也希望硬件具有低功耗、高吞吐量和最低时延功能。但是依靠半导体制程升级带来的单位功耗性能在边际递减,CPU+GPU架构设计遇到了瓶颈而,而CPU+FPGA可以提供更好的单位功耗性能,同时易于修改和编程。

       数据显示,瑞士苏黎世联邦理工学院(ETHZurich)研究发现,基于FPGA的应用加速比CPU/GPU方案,单位功耗性能可提升25倍,而时延则缩短了50到75倍,与此同时还能实现出色的I/O集成(PCIe、DDR4、SDRAM接口、高速以太网等)。换言之,FPGA能在单芯片上提供高能效硬件应用加速所需的核心功能,并同时提供每个开发板低功耗的解决方案。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       另外,微软的研究表明,FPGA的单位功耗性能是GPU的10倍以上,由多个FPGA组成的集群能达到GPU的图像处理能力并保持低功耗的特点。FPGA在云数据中心的应用,将从CPU与FPGA离散使用、向CPU与FPGA打包使用、再向CPU与FPGA整合使用发展。根据英特尔预计,到到2020年,将有1/3的云数据中心节点采用FPGA技术。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       另外,与CPU和GPU相比,FPGA的运算类似于ASIC“电路直给”,执行效率比CPU和GPU大幅提高。同时,FPGA在整数运算领域效率大大超过CPU,所以FPGA在整数运算领域的加速优势非常明显,而整数运算正是当前主流企业级应用的主要运算方式。目前。FPGA在卷积神经网络算法进行图像识别、加密算法进行安全控制、压缩算法等整数运算领域的加速运算更加出色。

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       1.3、物联网—FPGA替代部分AISC,提升运行效率

       Intel收购Altera的另一个原因是因为看好物联网领域的机会。之前FPGA的主要作用之一是用于原型设计,先用FPGA做功能验证然后用ASIC流片,是为了在节约成本的情况下更好的设计ASIC。但是随着FPGA自身的性能、能力与可实现逻辑的复杂度的不断提升,现在FPGA在高性能、多通道计算领域可以直接代替一些部分分ASIC和和DSP来使用,主要原因三点:并行运算、硬件结构可变、运行中可以更改。

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       Intel在Computex2015上展示了基于FPGA优化下的物联网的方案,FPGA的并行计算在多通道领域优势,以及可编程特性在物联网领域可以对传统的ASIC方案进行优化。

       在安防监控领域,FPGA和DSP都可以实现视频分析,由于FPGA计算方式采用并行方式,其处理效率较DSP大幅提高。基于FPGA的解决方案在设计时间上可以进行调整和更新,在运行时可以重配置——它能够实现通道数量、分辨率、帧速率和延时的动态平衡。同时,当出现了新的IP内核时,基于FPGA的解决方案能够灵活地更新,在现场进行编程改进。

       目前,Intel的X86处理器和DSP很难做到图像视频多通道处理和智能检测分析,但是CPU+FPGA后其并行处理可以轻易解决。例如,Intel已经有实时的视频内容分析应用,可以对车牌进行分析,如果配上FPGA就可以实现对大量车牌的并行分析,也可以解决雨雾天低能见度下的精准分析,这就是FPGA在安防领域的优势。

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       在工业智能化领域,FPGA的用处也非常多,例如FPGA的并行计算的特性可以做多通道的马达控制。一片FPGA就可以精确控制大量马达同时运行,减少传统采用大量ASIC控制,实现控制流程和运行操作简化和提升效率。目前Intel也有智能工厂方案,如果在云端和网关端有强大的优势,加上跟终端的控制结合,则优势会大大增加。

       在智能家居领域,未来的智能家居的核心在于传感器的融合,FPGA的并行计算可以很好处理。例如,当主人回到家以后,照明自动打开,音乐自动播放,门禁和安防自动解禁,这些应用场需要很很短的时间内实现大量的融合算法。

       或者,有人说未来机器人将是家庭的入口。在机器人控制上也需要大量的并行处理和控制,例如机器人的智能需要机器视觉技术的大提速。目前看演示的机器视觉技术,很多都是基于FPGA来完成的,这也是FPGA可以发挥的地方。

       最后,实际应用中,FPGA的可编程性使开发人员能够用软件升级包通过在片上运行程序来修改芯片,甚至可通过因特网进行远程升级,大大减少的家庭用户的升级成本。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       总之,CPU+FPGA的模式,一方面可以提供更好的单位功耗性能够,另一方面可以弥补X86架构在并行运算上的不足,并可以将方案往下延伸。据说,英特尔将在16年下半年将推出40多款MCU产品,这绝对是占据物联网终端的重拳,如果未来英特尔X86+FPGA+MCU组合起来,基本上在物联网领域拥有顶级装备了。

       1.4、设计成本高和开发周期长,FPGA在小批量更优

       随着半导体制程升级,芯片设计和流片费用成指数型增长。最终流片数量不大的ASIC或者ASSP,摊销到每块芯片的成本其实非常高。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

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       粗略计算,最便宜的ASIC流片成本需要几十万人民币一次(按照50万元测算),ASIC流片后如果量大,边际成本基本为0,而一块最便宜FPGA芯片的价格在10元左右。也就是说,如果客户有50万元,实现同样的芯片逻辑功能,可以选择买5万片FPGA通过编程实现,或者花50万元设计ASIC后流片(流片边际成本为0)。测算下来,5万片流片可以作为一个零界点。

       按照上面测算,于低于5万片合的小批量多批次更适合FPGA。FPGA在原来的专用设备控制器上(如雷达、航天飞机、汽车电子、路由器,这些高价值、批量相对较小、多通道计算的专用设备)有取代ASIC的趋势。

       另外,FPGA的灵活性和开发周期短,可以帮助企业快速抢占市场。全球FPGA第一大厂商Xilinx认为,传统的ASIC和SoC设计周期平均是14个月到24个月,用FPGA进行开发时间可以平均降低55%。而产品晚上市六个月5年内将少33%的利润,每晚四周等于损失14%的市场份额。等到快速抢占市场后,如果产品的量较大再采用ASIC流片来降低成本。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

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       二、FPGA—可编程、灵活性高、开周期短的“万能芯片”

       2.1、可编程的“万能芯片”

       FPGA(Field Programmable Gate Arrays)—现场可编程门阵列,是指一切通过软件手段更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元,完成既定设计功能的数字集成电路。FPGA可以实现怎样的能力,主要取决于它所提供的门电路的规模。如果门电路的规模足够大,FPGA通过编程可以实现任意芯片的逻辑功能,例如ASIC、DSP甚至PC处理器等。这就是FPGA为什么被称之为“万能芯片”的原因。

       FPGA可随意定制内部逻辑的阵列,并且可以在用户现场进行即时编程,以修改内部的硬件逻辑,从而实现任意逻辑功能。这一点是ASIC和和DSP都无法做到的。形象点来说,传统的ASIC和DSP等于一张出厂时就写有数据且不可擦除的CD,用户只需要放到CD播放器就可以看到起数据或听到音乐;而FPGA是一张出厂时的空白的CD,需要用户自己使用刻录机烧写数据内容到盘里,并且还可以擦除上面的数据,反复刻录。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       2.2、可编程灵活性高、开发周期短、并行计算效率高

       FPGA的核心优点,总结下来三点:可编程灵活性高、开发周期短、并行计算可编程灵活性高。与ASIC的全定制电路不同,FPGA属于半定制电路。理论上,如果FPGA提供的门电路规模足够大,通过编程可以实现任意ASIC和DSP的逻辑功能。另外,编程可以反复,不像ASIC设计后固化不能修改。所以,FPGA的灵活性也较高。实际应用中,FPGA的现场可重复编程性使开发人员能够用软件升级包通过在片上运行程序来修改芯片,而不是替换和设计芯片(设计和时间成本巨大),甚至FPGA可通过因特网进行远程升级。

       开发周期短。ASIC制造流程包括逻辑实现、布线处理和流片等多个步骤,而FPGA无需布线、掩模和定制流片等,芯片开发大大简化。传统的ASIC和SoC设计周期平均是14个月到24个月,用FPGA进行开发时间可以平均降低55%。全球FPGA第一大厂商Xilinx认为,更快比更便宜重要,产品晚上市六个月5年内将少33%的利润,每晚四周等于损失14%的市场份额。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       并行计算效率高。FPGA属于并行计算,一次可执行多个指令的算法,而传统的ASIC、DSP甚至CPU都是串行计算,一次只能处理一个指令集,如果ASIC和CPU需要提速,更多的方法是增加频率,所以ASIC、CPU的主频一般较高。FPGA虽然普遍主频较低,但对部分特殊的任务,大量相对低速并行的单元比起少量高效单元而言效率更高。另外,从某种角度上说,FPGA内部其实并没有所谓的“计算”,最终结果几乎是类似于ASIC“电路直给”,因此执行效率就大幅提高。

       2.3、FPGA限制因素:成本、功耗和编程设计

       去年9月,我们曾与国内一线IC设计师对FPGA的未来发展进入深入交流。总结来下,如果未来FPGA价格到低一定程度,将替代大多数的ASIC芯片。但是,目前制约FPGA发展的三大因素主要有:成本、功耗和编程设计。

       成本。如果ASIC流片量大,实现同样逻辑的FPGA成本将是ASIC的10倍以上。按照上面的初步测算,以5万片流片为零界点,低于5万片的小批量多批次的专用控制设别(如雷达、航天飞机、汽车电子、路由器,这些高价值、批量相对较小、多通道计算的专用设备)采用FPGA更加经济划算。

       功耗。FPGA中的芯片的面积比ASIC更大,这是因为FPGA厂商并不知道下游的具体需求应用,故在芯片中装入规模巨大的门电路(其实很多没有使用到),行业深度报告:FPGA—大数据和物联网时代大有可为国防、汽车等,这些领域对低功耗要求不高。

       编程设计。FPGA的发展中,软件将占据60%的重要程度。例如Xilinx公司60%~70%的研发人员从事软件工作。除了考虑芯片架构,编程设计时还要考虑应用场景多样性、复杂性和效率。FPGA编程需要采用的专用工具进行HDL编译,再烧录至FPGA中,其技术门槛非常高。

       三、FPGA—毛利率高、增速快、进口替代空间大

       3.1、半导体领域最高毛利率和最高增速

       FPGA厂商在半导体领域享有最高的毛利率。2010年根据半导体公司调查,FPGA厂商的平均毛利率为66%,毛利率中位数在69%。2014年Altera营业收入19.3亿美元,净利润4.73亿美元,毛利率水平66%,净利率水平24.5%,好于我们所熟知的半导体IC巨头Intel(2014年毛利率59.3%,净利率20.9%)。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       FPGA毛利率高的原因:EDA(电子设计自动化)工具厂商MentorGraphics公司CEOWaldenC.Rhines分析认为,FPGA厂商的差异化做得好,下游客户转换成本非常高。具体来看,体现在产品的差异化、基础架构和生态环境等方面。

       产品差异化方面,FPGA厂商有高效的架构,具有法律约束(专利组合和版权),在每个工艺节点率先产品上市。基础架构方面,不同供应商提供自己特殊的IP组合,用户会对某些设计架构产生熟悉性和依赖性。生态环境方面,FPGA厂商都有专门的第三方IP开发者,独立的应用支持和培训教育体系。

       除了毛利率,近5年年FPGA在半导体器件中享有最高的增速。2009-2014年,根据ICInsight测算,FPGA的年复合增长率高达15.6%,远高于半导体行业9.6%的增速。

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       3.2、市场容量从50亿美元向400亿美元渗透

       FPGA的市场容量在50亿美元左右。不过,目前FPGA大有替代ASIC和和ASSP等传统芯片的趋势。“只要能在FPGA上设计的,就用FPGA进行设计””。赛灵思的一位客户如是说,而这句话也给予了FPGA厂商们最大的信心。在Xilinx最新公布的28nm蓝图显示,在无线/有限通讯、工业/医疗、航空/国防、汽车甚至消费电子中,FPGA都有着取代ASIC的基础。因此,Xilinx公司亚太区市场营销总监郑馨南郑馨南雄心勃勃地预言:“FPGA应用将不断加快,从面向50亿美元的市场扩展到面向410亿美元的市场。”其中,ASIC和和ASSP市场各150亿美元,嵌入式处理和高性能能DSP市场各30亿美元。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       3.3、半导体领域摩尔定律的坚定执行者

       FPGA是发展30年来一直是摩尔定律的坚定执行者。1985年,Xilinx推出第一款FPGA产品—XC2064,采用2μm工艺;2015年,Xilinx推出了采用最新16nm工艺的FPGA产品。最近,台积电和赛灵思就宣布了开始7nm工艺技术的合作,并将于2017年推出7nm工艺的产品这是在实现16nm工艺后,FPGA继续延续新工艺。

       FPGA的商业模式是众多的客户来分担芯片研发(NRE)费用,而ASIC是需要厂商自己承担。制程20nm以下,NRE费用高的惊人,稍有不慎,好几百万美元就打水漂,没有哪个ASIC厂商敢这么烧钱。这就是FPGA的先进工艺采用速度高于ASIC厂商的主因。另外,且越是先进的工艺技术,FPGA的优势越明显,它可以大幅度降低功耗,提升晶体管数量,这也是厂商推动采用最先进半导体制程的原因。

FPGA:大数据与物联网时代的宠儿

       3.4、行业格局双寡头,中国占全球比重极低

       2014年FPGA的市场容量在50亿美元,行业格局典型的双寡头,主要4家生产厂家都在美国。根据Gartner的数据,FPGA器件的厂家主要有Xilinx(赛灵思)、Altera(阿尔特拉)、Lattice(莱迪思)和Microsemi(美高森美),这四家公司都在美国,总共占据了98%以上的市场份额。其中全球份额Xilinx占49%,另一家Altera占39%,剩余的占比12%。目前国内能够生产FPGA的上市公司有仅有同方国芯,而非上市公司有京微雅格和和AgateLogic等。目前国内FPGA多用于的通讯、军工、航空航天等领域,产量占全球比重极低。

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       3.5、对中国的机会:市场在中国、技术在发展

       FPGA说的这么好,和中国厂商由于什么关系?毕竟沉淀几十年的核心技术都在美国,日本和欧洲都不一定行。我想说的是,目光可以看得长远些。竟毕竟FPGA最大的需求市场在中国,同时我们的FPGA的技术未必比别人落后太多。

       我们曾与国内一线IC设计师深入交流,一个重要的结论是芯片的自主设计是实现信息安全的最底层保障。这也是为什么与信息处理相关的基础芯片(手机芯片、PC处理器等)需要实现自制的原因。在目前FPGA的技术和供给几乎全部来源于美国,包括欧洲和日本等技术强国也没有掌握到核心技术。

       对于中国而言,国家促进集成电路发展已经提升至国家战略。同时特殊的应用场景(军工、导弹、航天航空)的要求的FPGA,国外对中国是禁运的,这也从另一方面促成国内FPGA自制的契机。目前,国内生产的FPGA主要用于军工、通讯、航空航天等领域。

       在民用领域,国内是FPGA需求最大的市场,现在Xilinx、Altera最大的客户就在中国,通讯市场华为中兴烽火包揽了全国60%以上的量。中国FPGA的发展红利在于需求市场足够大,有需求就要有相应产品来支持。这对于国内厂家就是机会,目前,同方国芯片已经和华为中兴合作,想实现一部分的国产替代。

       最后,从技术角度来说,我们已经不像10年前基本不懂核心技术。国内半导体产业链的不断成熟完善,以及芯片设计能力的不断加强,我们自己可以自主设计和流片ARM架构的手机CPU(海思麒麟、大唐联芯),并成功实现商业化,这在10年前都不敢相信。在我们在过去积累的技术沉淀和创新能力,已经使得我们在FPGA的特定应用领域(军工、通讯)实现一定程度上的自我供给。未来也可能类似于CPU+FPGA用于云数据中心节中,这些应用领域都是信息高度敏高的地方,使用自主设计的芯片更能实现安全可控。

                                   

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