但是，FPGA的重要性，比起CPU、GPU、NPU等等丝毫不遑多让，可以说是它彻底改变了整个半导体芯片设计与应用的面貌，开启了一个全新的时代，并催生了一个价值超过100亿美元的产业。 所谓FPGA，是在可编程阵列逻辑(PAL)、通用阵列逻辑(GAL)、可擦除可编程逻辑器件(EPLD)等半导体器件的基础上，进一步发展而来的一种可完成通用功能的可编程逻辑芯片，也就是可以对其进行任意编程，从而实现丰富多样的逻辑处理功能。 整整40年来，FPGA已经累计出货超过30亿颗，在半导体、通信、交通、金融、工业、医疗、机器人、无人机、数据中心、航空航天等众多领域有着广泛的应用。 近日，我们有幸采访了AMD产物、软件和解决方案公司副总裁Kirk Saban，一起聊了聊FPGA的那些事儿，尤其是如何适应当下的AI浪潮，以及未来怎么走。 Kirk Saban的整个职业生涯都在深度参与FPGA相关工作，从1999年开始编程FPGA，在此领域深耕了超过25年的时间，此前一直是赛灵思FPGA团队的负责人，如今也加入了AMD的大家庭。 相比Intel收购Altera如今又卖出其51％的股份，赛灵思与AMD的融合虽然来得晚一些，但无疑更加深入、契合，可以说在AMD的整个计算架构体系中发挥了关键作用，是极为重要的一环。 Kirk Saban表示，对于各种各样不同的计算技术在数据中心的使用，比如CPU、GPU、ASIC等等，AMD都有相应的能力，提供了行业内已有的各种主要计算平台类型。 而FPGA在数据中心领域有着关键的应用价值，尤其是需要来进行加速的应用，FPGA可以说是非常好的不二之选，更让AMD如虎添翼，可以为客户定制各种产物方案，针对其不同的工作负载推荐合适的解决方案。 同时，AMD一直都在尽最大的努力，开发恰当的AI编译器等各种软件技术，应用于FPGA中，并为此做了多样化的投资与并购，不断打磨和增强AI软件生态系统，充分释放硬件潜能，从而更好地进行嵌入式AI应用的开发。 2023年8月，AMD收购了法国的AI软件公司Mipsology，其作为AMD的长期合作伙伴，一直在为AMD开发AI推理与优化解决方案，搭配AMD FPGA产物，支撑AMD开发全套AI软件堆栈。 Kirk Saban认为，对于FPGA来说，在这个AI时代，最适合的应用场景就是在边缘侧，尤其是需要实时处理、需要实时决策、不能出现延迟、无法在云上滞后办理的业务。 可以看到，FPGA的自适应性是很强的，不同的尺寸、不同的功耗、不同的价格、不同的性能需求，都可以在FPGA上得到良好地满足和实现，所以会看到在AI领域的很多应用，其实都可以用FPGA来实现，包括一些非常重要的基础设施的AI应用。 比如边缘侧存在大量传感器、摄像头等设备的时候，通常情况下都是需要AI的，FPGA技术可以非常好地发挥作用。FPGA和自适应SoC能实时进行数据的低时延处理，从而加速边缘端AI推理。 另外，FPGA具备其他一些CPU、GPU所没有的能力，比如可编程的I/O，这是非常灵活的，可以帮助客户实现其特定需求，还可以根据需求进行定制化的开发。 说到边缘侧应用，越来越多的小语言模型(SLM)和多模态模型正在边缘侧设备上出现，面对这一趋势，兼具灵活性和可编程性的FPGA又如何适应呢？ Kirk Saban解释说，AMD已经在边缘侧做了很多工作，试图打造一个一体化的软件框架，使得客户可以使用AMD的硬件，在此框架内训练他们的模型，进行推理相关部署。 在此过程中，非常重要的一点就是把合适的神经网络处理器部署在客户的器件上，同时它还兼具可编程逻辑块，这就有了相应的灵活性。 Kirk Saban认为，未来我们将越来越多地看到，一些智能器件部署在在边缘侧，在这一趋势下，会有越来越多的以边缘为基础的互联器件，最终使得所有设备都是互联的，就是我们常说的"万物互联"。 在这个领域，FPGA就有着巨大的潜力和机会，因为FPGA就有这样独特的能力，让用户自行决定想要在这个器件上部署多少AI，这是一个非常重要的节点。 AI时代，AMD有着非常独特、非常关键的定位，可以提供多种不同的计算方式，从数据中心CPU到消费级CPU，从数据中心GPU到消费级GPU，还有嵌入式处理器和FPGA应用，都可以很好地满足不同领域的计算需求，尤其是AI方向。 有趣的是，Kirk Saban透露，AMD还在积极探索为芯片开发工具引入AI助理的潜力，尽管还没有任何正式宣布，但是AMD已经看到了其中蕴藏的巨大价值。 经过40年的发展，FPGA正步入新的发展阶段，技术迭代上出现了很多新的趋势和方向，比如进一步SoC化、进一步增加LUT数量、chiplets多芯粒整合封装、ASIC原型测试与测量，等等。 比如2011年诞生的Virtex 7系列，就是世界上第一个采用堆叠硅片互联(SSI)技术制造的FPGA器件，之后广泛应用于各种FPGA产物，同时CPU处理器越来越多地依赖芯粒技术，高端GPU加速器普遍采用芯粒技术结合HBM内存。 同时，未来还有一个显著的趋势，那就是先进半导体节点的一些成本正在快速下降，因此先进芯片产物可以使用非常先进的工艺节点，AMD FPGA产物也正在这方面不遗余力地进行研发，不远的将来就会看到一些基于最新研发成果的新产物上市，都是基于芯粒技术。 随着AI的崛起，可以说又为FPGA注入了新的生命力，比如看到很多FPGA和NPU相结合的应用，所以对于FPGA来说，它的价值主张一直都没有改变，在需要再编程的硬件领域仍然有着非常广阔的施展空间。 Kirk Saban还强调，AMD一直都是非常急切地聆听客户的需求，尤其是客户在未来发展方面的需求，AMD一直都在做这样的事情，进而通过不同产物来满足客户的不同需求。 如果FPGA解决方案对于某一个具体的市场应用来说是最合适、最恰当的话，我们就可以使用FPGA，同时AMD也打造了不同类型的以边缘为基础的SoC，可能有也可能没有可编程的逻辑，取决于客户的需求到底是什么，以及客户的未来预期是什么。 未来，我们会继续看到FPGA不断开发和演进，尤其是在以边缘为基础的SoC产物方面，AMD会有一系列不同的产物和技术，解决客户不同的需要。 可以说，FPGA技术是嵌入在全世界各种各样不同的应用中的，它可能也是全世界非常重要的，但却最不为人知的一项技术，知名度显然远不如GPU、CPU，但重要性丝毫不遑多让。
