FPGA 40年:从逻辑优化到人工智能加速!

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FPGA 40年:从逻辑优化到人工智能加速!
6378点击    2025-08-05 15:24

40年前,也就是1985年,第一个商用FPGA进入市场。一年后,笔者作为一名刚毕业的电子工程师,写了一篇关于XC2018的介绍的文章。XC2018是赛灵思的第二款产品,它在一个芯片上有1800个门。


在AMD庆祝今年的里程碑之际(AMD于2022年以约490亿美元的价格收购了赛灵思),《电子时报》采访了AMD自适应和嵌入式计算部门的企业VP Kirk Saban,了解了他对赛灵思如何随着FPGA从简单的逻辑优化芯片转变为人工智能、嵌入式系统和高性能计算的强大适应性引擎的看法。


1984年,赛灵思的三位创始人Ross Freeman、Bernie Vonderschmitt和James Barnett离开Zilog,创办了一家公司,生产可以由用户编程的设备,用户可以根据特定的应用对设备进行定制或更新,即使这些设备已经生产出来并投入使用。


当时的投资者之一Kleiner Perkins在他们的博客中写得很好,他们说,创始人向Zilog推销失败了,但后来会见了John Doerr,后者看到了FPGA的潜力,并通过Kleiner Perkins投资了86.2万美元。


笔者有机会在1986年为EDA杂志(以前的Silicon Design)撰写的一篇文章中介绍最早的FPGA产品之一—Xilinx XC2018。当时,可编程逻辑仍然由PAL和门阵列主导。设计定制芯片是一项昂贵且耗时的工作。但赛灵思推出的逻辑单元阵列(LCA)改变了一切。它是可编程的、可访问的、可适应的。LCA采用CMOS技术,为新一代设计人员带来了可重构逻辑。


FPGA 40年:从逻辑优化到人工智能加速!



这是我1986年写的一篇文章的摘录:


“赛灵思逻辑单元阵列应该提供最好的两个世界,提供高密度,灵活的架构和高性能的低栅极计数门阵列。这些设备都是标准部件,设计师可以从货架上拿下来,在自己的工作台上编程。在可以使用这些部件之前,也没有必要有大量订单。更重要的是,它不需要访问通常门阵列设计和实现所需的各种工作站——从原理图捕获、逻辑分区、逻辑仿真到时序仿真、程序生成和电路仿真,一切都可以在IBM-PC或兼容设备上进行。”


用户可编程硅的想法仅仅是个开始,正如AMD在其2025年6月发表的博客中所说:


“这对市场的影响是惊人的。FPGA开创了一个价值100多亿美元的产业,在过去的40年里,我们已经向不同细分市场的7000多家客户交付了超过30亿个FPGA和自适应SoC(将FPGA结构与片上系统和其他处理引擎相结合的设备)。”


Kirk Saban:回顾他在赛灵思/AMD的20年


为了把这个故事带到现在,我最近采访了AMD的Kirk Saban,他在过去的20年里一直在Xilinx和现在的AMD工作。


他说:“我的整个职业生涯都是在FPGA行业中度过的。从简单的CLB和查找表到今天带有AI引擎、强化CPU核心和224 Gbps的SerDes设备,这真是令人难以置信。”


Saban强调了FPGA是如何从粘合逻辑发展到今天许多系统中的中央计算引擎的。它们的灵活性、低延迟处理和适应性使其成为现代用例的理想选择——从边缘的AI推理到复杂的通信协议。


FPGA发展的关键里程碑


Saban指出,在过去20年里,有两个决定性的转变:一个是Zynq的引入,即自适应SoC的诞生。2010年前后,赛灵思在一个名为Zynq的新产品系列中嵌入了Arm处理器和可编程逻辑。“这是一个巨大的转变——我们从只讲Verilog转向处理嵌入式软件、操作系统和完整的应用程序堆栈。”


如今,Zynq已成为汽车、机器人和边缘人工智能领域价值数十亿美元的特许经营。


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第二个重大转变是2.5D封装和chiplet。在2010年左右,赛灵思是异构集成的先驱——使用台积电的CoWoS技术将多个die(或chiplet)放入单个FPGA封装中。“这是我们构建FPGA的一个巨大转变。它使产能大幅增加,但也要求在工具和流程方面取得巨大进步。这一突破不仅改变了FPGA的构建方式,还为现代GPU和人工智能加速器奠定了基础,在这些加速器中,内存和计算被紧密地封装在一起。”


FPGA的优势:适应性仍是关键


尽管GPU和定制ASIC的兴起,Saban强调FPGA的核心价值仍然是:灵活性、上市时间和适应性。


“大多数客户选择FPGA,因为ASIC的经济性没有意义,除非你建造数百万个单元。FPGA可以让您快速移动,快速适应并跟上新兴标准的步伐。无论是人工智能、汽车、国防还是航空航天,FPGA都提供了一个可编程的基础,可以随着时间的推移而发展——这是固定芯片无法比拟的。”


AMD的协同效应


Saban强调,自从AMD收购Xilinx以来,规模优势已经帮助加速了FPGA的发展。


“AMD在没有改变我们的方向方面做得很好。随着AMD更广泛的产品组合,FPGA现在是更强大的计算系列的一部分——从嵌入式处理器到云级加速器。”


他还指出,虽然Arm在所有自适应SoC中都有,比如Zynq和Versal产品线,但也有一个软版本的RISC-V。“我们称之为MicroBlaze V。这是我们MicroBlaze软核处理器的进化,我们正在寻找我们想要做的事情的选择。我们确实有灵活性——很多人认为AMD是一家只做X86的公司,但事实并非如此:我们可以利用Arm,我们可以利用RISC-V,我们路线图中需要的任何东西,让它真正适用于合适的应用。”


他还指出,AMD的品牌知名度有助于提高FPGA的知名度。“我为自己在赛灵思的时光感到自豪,但人们会问你在哪里工作,当我说赛灵思时,这个名字并不是很多人都能读出来或知道的。现在,当你说在AMD工作时,它的品牌认知度比我们以前的赛灵思要高得多。”


展望未来:FPGA和边缘AI


Saban看到了边缘人工智能的巨大未来,在那里实时决策无需连接到云。


“这一切都是关于实时处理——视觉、传感器、人工智能。我们的设备,如Zynq和Versal,非常适合这种融合计算。应用范围从自主机器人和农业到国防系统和工业自动化。虽然FPGA可能永远不会主导智能手机或笔记本电脑,但它们通常是任何系统中最先进的组件。”


那么现在的关键利益领域是什么呢?Saban说:“我们看到很多人对这种类人机器人很感兴趣。有很多客户对我们如何部署人形机器人很感兴趣。可能从人类做的一些更危险的任务开始,比如消防和所有这类事情,不想把人类置于危险之中。”


他总结道:“我认为,我们今天看到的边缘人工智能实际上是传感器处理、视觉处理等技术的融合,并将这些技术与一定数量的人工智能结合在一起,从而能够进行预测分析——你可以在汽车领域的目标检测和机器人出租车等领域看到这一点。”


原文链接:


https://www.eetimes.com/40-years-of-fpga-from-logic-cleanup-to-ai-acceleration/


文章来自公众号“SSDFans”

关键词: AI , AI科普 , FPGA , AI历史
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