在我們最近在圣何塞舉行的下一個(gè)FPGA平臺(tái)活動(dòng)之前,我們與Achronix產(chǎn)品規(guī)劃和業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁Manoj Roge談了過去三十年來發(fā)生的三波FPGA浪潮。在我們的現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話過程中,我們對(duì)FPGA的潛在市場(chǎng)有了更多的了解,還談到了第四波,這才剛剛開始。
雖然Achronix成立于2004年,并于2007年將其第一批產(chǎn)品投入該領(lǐng)域,但與可編程邏輯行業(yè)的先驅(qū)Altera(現(xiàn)已成為Intel的一部分),Xilinx和Lattice Semiconductor相比,這是市場(chǎng)的新貴,而后者早在20年前就已成立。 但是羅格(Roge)在賽普拉斯半導(dǎo)體(Cypress Semiconductor)擔(dān)任產(chǎn)品線經(jīng)理十年,然后在Altera擔(dān)任了五年的FPGA產(chǎn)品管理工作,然后在Xilinx做了七年的相同工作,然后加入了更具進(jìn)取心的Achronix兩年多一點(diǎn)。前。Roge對(duì)數(shù)據(jù)中心和邊緣FPGA的前景看好,并在2020年1月22日舉行的Next FPGA Platform活動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)采訪中解釋了有關(guān)下一波采用這些可編程器件的更多信息以及這是如何實(shí)現(xiàn)的不同。
Roge解釋說:“我們相信FPGA將充當(dāng)從云到邊緣到IoT部署的可編程加速器?!?“以這種觀點(diǎn),五年前,我們建立了一種業(yè)務(wù)模型,以許可將我們的IP集成到客戶的SoC或ASIC中,我們認(rèn)為這可能是第四次浪潮。我們已經(jīng)看到了這個(gè)開始?!?/p>
我們建議Achronix可能會(huì)與Nvidia獲得FPGA許可協(xié)議,后者可能想考慮將可編程邏輯嵌入其GPU加速器以及可能基于Mellanox Technologies銷售的“ BlueField”多核Arm處理器的SmartNIC中。自去年3月宣布以69億美元的收購(gòu)交易以來,尚未成為Nvidia的一部分。“ Volta” GPU是具有硬編碼整數(shù)和浮點(diǎn)單元的ASIC,并且考慮到AI框架和HPC工作負(fù)載的變化速度有多快,我們可以預(yù)見到GPU的某些部分在比特性方面可能更具延展性和相互之間的聯(lián)系。從理論上講,至少。
正如我們之前提到的,四大FPGA供應(yīng)商的總收入約為65億美元左右,F(xiàn)PGA的總可尋址市場(chǎng)相當(dāng)大–由于FPGA能否在從理論上講,可以完成CPU和GPU以及自定義ASIC的大量工作。我們將Roge擺在現(xiàn)場(chǎng),討論包括許可的FPGA邏輯以及整個(gè)器件在內(nèi)的第四次浪潮將如何擴(kuò)展TAM,因此,大概是收入流向了數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的FPGA制造商。
“我們采取自上而下的方法,”羅格說?!叭绻匆幌聰?shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施支出,這是一個(gè)龐大的數(shù)字,大約為1000億美元左右。其中很大一部分是在技術(shù)支出上。即使我們能得到一小部分,正如其他人之前所討論的,您也不能僅僅部署CPU來滿足計(jì)算需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。隨著新一輪的數(shù)據(jù)中心加速,我們預(yù)計(jì)將增加100億美元,再加上TAM?!?/p>
因此,這就產(chǎn)生了一個(gè)問題,即來自網(wǎng)絡(luò),通信,航空航天,國(guó)防和消費(fèi)市場(chǎng)的現(xiàn)有TAM加上不斷擴(kuò)展的數(shù)據(jù)中心TAM是否足以支持四個(gè)主要的FPGA廠商和許多較小的廠商。我們肯定已經(jīng)在CPU市場(chǎng)上看到了這種情況,CPU市場(chǎng)上有一個(gè)主要供應(yīng)商(Intel),一個(gè)回頭大供應(yīng)商(AMD),一個(gè)尚存的專有和RISC芯片供應(yīng)商,它們的數(shù)量相對(duì)較少,但系統(tǒng)卻利潤(rùn)很高(IBM),并且兩個(gè)Arm新貴(Ampere和Marvell)。在Nvidia占主導(dǎo)地位的GPU方面也是如此,AMD是一種越來越可信的替代方案,英特爾也是PC上的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,但對(duì)數(shù)據(jù)中心抱有厚望。三到四名球員,其中一名統(tǒng)治者,似乎是魔術(shù)的分配。
另一個(gè)尚未解決的問題是如何在數(shù)據(jù)中心中部署FPGA。借助Nvidia創(chuàng)建的GPU和CUDA混合CPU-GPU計(jì)算環(huán)境,世界上一半的臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦都可以在其中裝有Nvidia GPU來運(yùn)行CUDA。我們不希望將FPGA自動(dòng)添加到PC或服務(wù)器中,因此開發(fā)人員沒有內(nèi)置的方式來學(xué)習(xí)如何對(duì)FPGA進(jìn)行編程,并測(cè)試出他們?nèi)绾螌⑵浼傻綉?yīng)用程序和數(shù)據(jù)工作流程中的想法。但是,正如Roge所指出的和我們同意的那樣,在Amazon Web Services和Microsoft Azure云上提供可用的FPGA實(shí)例是進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的合理替代,現(xiàn)在,由于服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)的互連具有所有靈活性,
Roge相信:“一旦軟件堆棧成熟,我們認(rèn)為FPGA將會(huì)成為主流,從數(shù)據(jù)中心到云再到邊緣?!?/p>
我們同意,這有可能發(fā)生。一如既往,一切都會(huì)歸結(jié)為案例。
責(zé)任編輯:tzh
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