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ASIC嶄露頭角 FPGA如何不淪為“過渡”品?
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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晶片,FPGA在成本、性能、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,高端FPGA只有兩家公司能提供,市場有效競爭不足,導致成本較高。未來隨著中國國產高端FPGA加入,成本將會逐步降低。另一方面,FPGA晶片中大量面積是完成信號互聯的,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、信號互聯和整體架構都可以創新突破。

“在工藝水準流片成本上升的情形下,FPGA的綜合成本反而小。”廣東高雲半導體科技股份有限公司工程副總裁王添平說:“隨著工藝的不停升級,ASIC的流片費用已經抬高了ASIC保底的最少晶片銷售量,到最後全球也就為數不多的幾家ASIC廠商能夠承受這種巨額的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。在中國,能夠採用28納米特別是14納米或7納米的晶片設計廠家不多。相反,隨著工藝、封裝水準的提升,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,紫光同創市場行銷中心總經理包朝偉並不完全認同:“在專用的ASIC晶片出來以後,GPU和FPGA仍會有自己的優勢,一是它可以跟ASIC晶片配合在一起,提高演算法靈活度及演算法升級的空間;二是在某些應用場景下ASIC可能需要FPGA做運算加速等協助工具。因為ASIC晶片的演算法一旦固定,就只能對它自己的晶片進行加速,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晶片了,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革命爆炸性增長的拐點,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晶片的需求也是多樣化,不同類型的晶片都有存在需求。”陳利光預計,FPGA、GPU、ASIC將作為三大主要AI晶片在很長一段時間內同時存在。誰將最終勝出,取決於FPGA、GPU、ASIC晶片本身的技術革新,目前沒有一種現有狀態的晶片是可以長期作為AI晶片的最佳選擇,還有一種可能性是多種技術的某種形式的融合。

“沒有一種晶片具有絕對的優勢,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片的架構選擇,FPGA處理單元將借鑒TPU處理單元進行優化。技術難點是如何在定制結構和靈活可程式設計結構之間做到平衡。”陳利光說。

AI晶片不會是一兩顆晶片打遍天下,而一定是針對不同的應用類型處理,由不同的晶片來支援,是很多款晶片的融合。包朝偉強調說,AI晶片走向成熟期需要一個演變過程,未來AI晶片一定是一顆特殊的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、還有一些存儲和介面等豐富資源,這個也是FPGA廠家的潛在機會。

整體而言,FPGA、GPU、ASIC三大主要AI晶片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,性能、功耗和體積等更為優秀的ASIC晶片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”晶片而存在,並不會淪為一個“過渡”產品。(責編:振鵬)
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