有人認為，除了人才短缺、開發難度較大，相比未來的批量化量產的asic
晶元，fpga
在成本、效能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在asic大爆發之際，fpga將淪為其「過渡」品的命運？
安路科技市場與應用部副總經理陳利光表示，上面這幾大難題肯定有突破的空間，從成本來看，其主要受到技術和市場兩大因素的影響。一方面，高階fpga只有兩家公司能提供，市場有效競爭不足，導致成本較高。未來隨著國產高階fpga加入，成本將會逐步降低。另一方面，fpga晶元中大量面積是完成訊號互聯的，而邏輯單元架構也使得傳統的查詢表架構很多年沒有大的改變。未來應對ai
的應用需求，邏輯單元、訊號互聯和整體架構都可以創新突破。
「在工藝水平流片成本上公升的情形下，fpga的綜合成本反而小。」廣東高雲半導體科技股份****工程副總裁王添平說：「隨著工藝的不停公升級，asic的流片費用已經抬高了asic保底的最少晶元銷售量，到最後全球也就為數不多的幾家asic廠商能夠承受這種鉅額的asic流片成本和失敗風險。再說在市場應用中，各類應用需求林林總總，不是唯有速度論英雄。在國內，能夠採用28奈米特別是14奈米或7奈米的晶元設計廠家不多。相反，隨著工藝、封裝水平的提公升，fpga工作頻率已經突破600mhz，很多asic中小廠商面臨被fpga替代的危險。」
除此，有業界觀點表示，在ai演算法定型之前fpga還會有很大的市場空間，在ai演算法定型與成熟之後，fpga的市場空間可能面臨一些挑戰。
對此，紫光同創市場營銷中心總經理包朝偉並不完全認同：「在專用的asic晶元出來以後，gpu
和fpga仍會有自己的優勢，一是它可以跟asic晶元配合在一起，提高演算法靈活度及演算法公升級的空間；二是在某些應用場景下asic可能需要fpga做運算加速等輔助功能。因為asic晶元的演算法一旦固定，就只能對它自己的晶元進行加速，而fpga可以對任何演算法進行加速，以拓展asic有多個應用場景的價值。從這兩點來看，即便是有asic晶元了，fpga也不會完全沒有空間，它們是互補的關係。」
目前為什麼asic還沒正式爆發？包朝偉表示，整個ai市場還在培育期，演算法更新太快，還沒有完全定型，想開發一款通用的asic來適配多種應用場景，目前看來不可能。而與fpga配合可以提高asic的靈活度。
「我們已經到達引發智慧型革命**性增長的拐點，ai技術革新才剛剛開始，演算法還在不斷演化和突破，未來20年都將是ai快速發展的階段，同時，ai應用場景的多樣化，對ai晶元的需求也是多樣化，不同型別的晶元都有存在需求。」陳利光預計，fpga、gpu、asic將作為三大主要ai晶元在很長一段時間內同時存在。誰將最終勝出，取決於fpga、gpu、asic晶元本身的技術革新，目前沒有一種現有狀態的晶元是可以長期作為ai晶元的最佳選擇，還有一種可能性是多種技術的某種形式的融合。
「沒有一種晶元具有絕對的優勢，fpga的優點相對比較多。fpga在雲端資料中心已經逐漸形成主流趨勢，fpga的整體架構可能成為融合晶元的架構選擇，fpga處理單元將借鑑tpu處理單元進行優化。技術難點是如何在定製結構和靈活可程式設計結構之間做到平衡。」陳利光說。
ai晶元不會是一兩顆晶元打遍天下，而一定是針對不同的應用型別處理，由不同的晶元來支援，是很多款晶元的融合。包朝偉強調說，ai晶元走向成熟期需要乙個演變過程，未來ai晶元一定是一顆特殊的soc，這顆soc是異構的，包含有ai運算處理模組、cpu
（可能主要是arm
）、fpga、還有一些儲存和介面等豐富資源，這個也是fpga廠家的潛在機會。
整體而言，fpga、gpu、asic三大主要ai晶元將在很長一段時間內同時存在。特別是在ai演算法還沒完全固定之前，效能、功耗和體積等更為優秀的asic晶元也難以快速普及市場，因此，fpga在這段時間內有很大的施展空間，即便是在asic演算法成熟之後，fpga也將作為asic的「輔助」晶元而存在，並不會淪為乙個「過渡」產品。
FPGA該如何應對ASIC的大爆發？
有人認為，除了人才短缺 開發難度較大，相比未來的批量化量產的asic晶元，fpga在成本 效能 功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在asic大爆發之際，fpga將淪為其 過渡 品的命運？安路科技市場與應用部副總經理陳利光表示，上面這幾大難題肯定有突破的空間，從成本來看，其主要受到技術和市場兩大因素...
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