AI催生的大算力為諸多處理器企業帶來了實打實的營收,相比之下,面對AI這波紅利,高端FPGA市場顯得有些“落寞”。
“輔助者”的角色
現有數據中心中,FPGA的角色更像是個“輔助者”。
ASIC流片前的硬件仿真或原型驗證平臺,是FPGA的第一重身份。
相較于CPU、GPU,FPGA作為一種具有可編程特性的集成電路,靈活性更強。GPU等類型處理器一經生產,其邏輯功能就被“固化”在芯片上,盡管很多芯片可以通過對片上寄存器進行編程,但這種編程更多是改變芯片的配置,并不會改變其本身的邏輯功能。如果想要對它的邏輯功能進行更改,或者修復設計的缺陷和漏洞,就要重新對芯片進行設計、驗證和制造,這一過程需要耗費大量的時間、人力、金錢,也將為設計公司帶來更高的投入和風險。
而FPGA只包含最基本的邏輯門,通過某種方式對這些邏輯門進行排列組合,就能通過編程改變其邏輯結構。這樣一來,包括算力芯片企業在內的處理器供應商,都會采購FPGA進行流片前的硬件預研工作。
FPGA的另一重身份,被業內戲稱為“像膠水一樣的功能”——把不同類型處理器更好地連接在一起,從而幫助整個處理器系統更好地發揮作用。
加速推理是其一。
“AI技術很大一部分應用是在推理側。FPGA通過其硬件靈活性、低延遲、低功耗,以及能夠與CPU等一同運行混合計算等優勢,為 AI 推理提供了有效加速。而且,在諸如運行神經網絡的矩陣運算等并行性密集型任務或應用場景中,使用FPGA能夠顯著提高 AI 推理的性能和效率?!蹦矲PGA業內人士在接受《中國電子報》記者采訪時這樣說道。
提高通用處理器計算能力是其二。
FPGA通過其靈活的硬件加速能力、可配置的豐富接口如PCIe Gen5和CXL,及可與處理器協同工作等特性,為處理器提供了強大的支持,使其更好地滿足日益復雜的AI計算需求。如,FPGA可以與通用處理器協同工作,形成混合計算環境,即處理器和FPGA相互補充,共同應對不同類型的計算任務,提供更全面的計算性能。此外,業界還在通過開源軟件套件等,助力客戶靈活運行多種AI工作負載、降低總體擁有成本(TCO)的嘗試。
開發難度大
AI幾乎為各種類型的處理器帶來了難得的增長風口。數據中心市場更是由于產品價值量大、利潤率高,獲得了相當的市場關注。近兩年,頭部算力芯片企業如英偉達,入局芯片設計市場的云計算廠商如谷歌,如雨后春筍般出現的新興算力芯片設計企業,都在頻頻更新自己的產品序列和技術參數。
相比之下,FPGA顯得不是那么活躍。
AMD當前面向數據中心側的高端旗艦產品仍是2021年開始量產出貨的Versal產品組合,包括Versal AI Core、Versal Prime和Versal Premium三大產品系列。收購FPGA企業賽靈思后,AMD是全球最大的FPGA廠商。
Altera FPGA產品序列(圖源:英特爾官網)
Altera當前面向數據中心側的旗艦產品Agilex發布于2019年,基于英特爾10納米工藝設計。其間,產品序列逐漸擴充。其中,面向數據中心的Agilex 9、Agilex 7F系列和I系列旗艦已經投入生產。
與兩家企業其他面向AI算力的產品相比,FPGA產品線的更新速度難以同日而語。
之所以出現這種狀況,“開發難度大”是記者了解到的一個非常重要的原因。
西南交通大學集成電路科學與工程學院副院長邸志雄在接受《中國電子報》記者采訪時表示,FPGA是一種以數字電路為主的集成芯片,所以開發門檻和部署難度相較于GPU等算力芯片更大。
市場研究機構Gartner副總裁盛陵海在接受記者采訪時表示,相較于FPGA,NPU等ASIC不需要滿足通用性的要求,只要滿足單一功能要求就可以了,因此設計起來更為簡單。
“這也就是近兩年NPU廠商如雨后春筍般出現,但能做高端FPGA的廠商至今只有兩家的原因之一?!笔⒘旰Qa充道。
面臨算力芯片市場擠占
更新迅速的算力芯片的盈利能力也比FPGA更強。英偉達等公司推出的計算卡集成度高、規模大、采用的工藝節點也更新很快,從而能夠承接增長迅速的算力需求。相比之下,FPGA的工藝節點更新和性能提升速度便難以企及,從而難以突破原有的“舒適圈”。
半導體業內資深人士李國強在接受采訪時表示,FPGA在驗證AI芯片結構的合理性方面,的確有其自身價值,但在承接AI高算力需求時,與AI芯片相比,性能差別很大。
AMD在擁有全球最大FPGA業務的同時,也是全球第二大數據中心側CPU和GPU的供應商。從2024年第二季度財報來看,其數據中心業務營收(含GPU和CPU)為28億美元,嵌入式業務(含FPGA)營收為8.61億美元。不難看出,二者并不在一個數量級。加之,AMD嵌入式業務中,面向邊、端側的業務還有相當比重,則面向數據中心的FPGA業務占比就更低。這恐怕也是AMD在產品投入和宣傳力度上,對數據中心側CPU、GPU與FPGA差別巨大的原因。一如今年6月,AMD 董事會主席兼首席執行官蘇姿豐在 COMPUTEX2024上發表的長達一個多小時的演講中,面向數據中心的嵌入式業務幾乎未提。
蘇姿豐在COMPUTEX 2024上的演講,對嵌入式業務的介紹著重邊端側
不僅如此,FPGA原本在數據中心發揮的作用,還面臨著被新型算力芯片替代的風險。
李國強表示,新發布的AI芯片由于規模大,逐漸集成了許多原本其他芯片擁有的功能,這樣一來,原本用以輔助處理器提高計算效率、補足計算和系統功能的FPGA的部分功能被替換掉?!熬拖袷謾C芯片一樣,隨著主芯片的功能集成度越來越高,外圍其他芯片的市場價值便被擠占了?!彼f。
但不論在數據中心中的應用規模是否有所縮減,FPGA作為芯片驗證功能的市場需求持續存在。這是一個其他產品類型無法替代的市場空間。雖然規模不大,但是穩定增長,只是增速不如算力芯片等顯著而已。這也就是FPGA芯片供應商,即便營收有大幅變化,但利潤率基本保持穩定的原因。
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