分析关于FPGA的未来发展趋势
近两年，人工智能市场一直处于火热的状态。而经过过去两年的发展，人工智能市场的玩家越来越少，对于这一市场的思考也愈加冷静，芯片厂商对于人工智能市场未来的发展也都有着自己的思考。2018年7月17日，全球最大的fpga厂商赛灵思正式宣布收购ai芯片领域的创业公司深鉴科技，这也标志着赛灵思开始发力人工智能领域。
近日，赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾在接受集微网记者采访时阐述了赛灵思作为一家fpga厂商是如何看待人工智能今后的发展的及fpga自身的定位。对于很多人来说，人工智能可能就是手机中的智能助手，就是云计算中的大数据分析。人工智能是一个更加广泛的概念，它不是传统意义上的单一的应用，而是能够颠覆所有传统应用的技术，能够驱动社会前进的驱动力，能够带来创新的平台。
以传统的视频监控为例。原始的视频监控手段只能够获得有限的，低像素的图像，在此图像基础上能够获得怎样的信息，都需要人工进行处理和干预，这就使得基于视频的信息需要大量繁重的工作，信息的获取也更加的迟缓。
但想要实现这种创新，就必须要依靠芯片的支持，越来越多的企业也意识到人工智能芯片在其中所扮演的重要角色，因此我们也看到，在人工智能的浪潮之下，是不断涌现的百花齐放的人工智能芯片。而在这百花齐放的芯片浪潮中，除了传统意义上的通用芯片cpu、gpu之外，fpga、asic等专用芯片也成为越来越多厂商的选择。
一般来说，这类芯片的可定制性较差，客户不能够根据自身的特点选择适合自己的芯片，但对于云端而言，在对数据进行处理的同时，并不需要太多定制化的内容。这也就从市场需求方面限定了云计算市场是一个相对固定的市场。因此，发展到现阶段，云计算市场已经逐渐显现了寡头垄断的情况，cpu、gpu等瓜分了仅有的市场份额，其他厂商想要再有寸进都是异常困难的。
然而，正如之前所言，端侧的芯片却呈现出百花齐放的状态，不同的应用，不同的场景对于芯片的需求都是不尽相同的，如何有针对性的推出芯片也是越来越多厂商在思考的。从目前的情况来看，很多人会认为市场上存在着两种解决方案，一种是以asic芯片为主的定制解决方案；另一种则是以fpga为主的可编程的解决方案。或者说，针对于端侧市场而言，fpga和asic就是非此即彼的对手关系。
如果说cpu、gpu属于封闭式的芯片的话，那么fpga的独具的可编程性就使得其芯片是开放的，而asic虽然表面上看是开放的，但是从本质上来说，在芯片定型之后，是无法进行更改的，是“半开放”的。而对于人工市场来说，云端需要的相对固定，而端侧需要的芯片则根据落地场景的不同需要开放式的芯片。
asic的“半开放型”表明，这类芯片可以针对特定的市场和应用去开发，但是由于芯片从设计、流片到量产的成本越来越高，很难有单一的市场容量能够支撑asic芯片去进行更深层次的开发。不过，比特币市场是一个特例，这一市场并不是以应用场景为落地点，其市场的总量是单纯的金融游戏，不存在太多的使用价值。因此，我们不难发现，当比特币价值高的时候，就能够支撑其去开发asic芯片，当比特币崩盘，asic芯片就举步维艰。
比特币市场尚且如此，对于其他的体量更小的市场就更是如此。对于人工智能市场而言，云端需要的是封闭式的芯片，而端侧需要的则是开放式的芯片，这才是fpga这类芯片的主战场，asic仅仅只是特定市场的需求，更不要说做fpga的对手了。但是这并不意味着fpga就能够完美的适用于端侧，在赛灵思看来，fpga依然有着很大的进步空间。
因此，我们看到，在2018年3月19日，就像1984年发明fpga一样，赛灵思发布全新的产品类别acap，英文全称为adaptive compute acceleration platform, 自适应计算加速平台。acap 的核心是新一代的 fpga 架构，依旧使用了 arm 架构，结合了分布式存储器与硬件可编程的 dsp 模块、一个多核 soc 以及一个或多个软件可编程且同时又具备硬件灵活应变性的计算引擎，并全部通过片上网络实现互连。10月16日，赛灵思在其2018开发者大会（xdf）上重磅发布了业界7nm自适应计算加速平台 (acap)首款产品——versal。当时，
赛灵思总裁及ceo victor peng 是这样解释versal这个产品名称意义的：versal = versatile (多样化的) + universal （通用的）, 代表多样性和通用性集为一体。这是一款可面向所有应用、面向所有开发者的平台级产品。 versal的面世，表明赛灵思已经从真正意义上不再是单纯的fpga公司，而是平台公司。这也意味着赛灵思将不再囿于fpga做文章，而是开始染指cpu、gpu等占领的市场，直面与英特尔、英伟达的竞争。
acap 在fpga的基础上，强化了高性能的优势，保证了芯片能够针对不同的应用领域“硬”化。同时，又保留了fpga针对不同应用可编程的优势，甚至进一步的开放，实现“软”化。从而，构建了全新的通用的软硬结合的平台。
可以说，cpu等芯片的通用在于其软硬件的固化，开发者不需要了解内部的逻辑就能够开发应用。而acap的通用在于，开发者能够根据不同的应用基于这一平台开发出不同的芯片。当然，这并不意味着，赛灵思就只专注于端侧，而放弃云端。唐晓蕾强调，收购深鉴科技能够帮助赛灵思完善自身的工具链，将深鉴科技在云端的研发和经验与赛灵思的端侧策略结合在一起，完美的实现云与端的结合。
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近日，赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾在接受集微网记者采访时阐述了赛灵思作为一家fpga厂商是如何看待人工智能今后的发展的及fpga自身的定位。对于很多人来说，人工智能可能就是手机中的智能助手，就是云计算中的大数据分析。人工智能是一个更加广泛的概念，它不是传统意义上的单一的应用，而是能够颠覆所有传统应用的技术，能够驱动社会前进的驱动力，能够带来创新的平台。
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但想要实现这种创新，就必须要依靠芯片的支持，越来越多的企业也意识到人工智能芯片在其中所扮演的重要角色，因此我们也看到，在人工智能的浪潮之下，是不断涌现的百花齐放的人工智能芯片。而在这百花齐放的芯片浪潮中，除了传统意义上的通用芯片cpu、gpu之外，fpga、asic等专用芯片也成为越来越多厂商的选择。
一般来说，这类芯片的可定制性较差，客户不能够根据自身的特点选择适合自己的芯片，但对于云端而言，在对数据进行处理的同时，并不需要太多定制化的内容。这也就从市场需求方面限定了云计算市场是一个相对固定的市场。因此，发展到现阶段，云计算市场已经逐渐显现了寡头垄断的情况，cpu、gpu等瓜分了仅有的市场份额，其他厂商想要再有寸进都是异常困难的。
然而，正如之前所言，端侧的芯片却呈现出百花齐放的状态，不同的应用，不同的场景对于芯片的需求都是不尽相同的，如何有针对性的推出芯片也是越来越多厂商在思考的。从目前的情况来看，很多人会认为市场上存在着两种解决方案，一种是以asic芯片为主的定制解决方案；另一种则是以fpga为主的可编程的解决方案。或者说，针对于端侧市场而言，fpga和asic就是非此即彼的对手关系。
如果说cpu、gpu属于封闭式的芯片的话，那么fpga的独具的可编程性就使得其芯片是开放的，而asic虽然表面上看是开放的，但是从本质上来说，在芯片定型之后，是无法进行更改的，是“半开放”的。而对于人工市场来说，云端需要的相对固定，而端侧需要的芯片则根据落地场景的不同需要开放式的芯片。
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