都做FPGA，这两家的策略为何大不同？

2024年3月1日，FPGA Vision线上研讨会期间，英特尔正式宣布成立全新独立运营的FPGA公司——Altera，任命Sandra Rivera为新公司首席执行官，Altera也作为新公司品牌正式对外公布。aDwesmc

9年的时间不算长，但FPGA行业发生了很多事：AMD收购赛灵思、微芯收购Microsemi、Lattice深耕低功耗市场、本土FPGA厂商的市场份额从5年前不足5%快速提升至目前的20-30%。但从2015年收购Altera，到2024年宣布成立Altera，又好像什么都没发生。aDwesmc

英特尔FPGA：独立—收购—拆分

整个过程并不复杂，时间线也是条理清晰：aDwesmc

2015年，英特尔以167亿美元收购当时如日中天的独立FPGA厂商Altera，并将其作为英特尔可编程解决方案事业部(PSG)运营；aDwesmc

2023年10月4日，英特尔官方宣布剥离PSG部门，计划自2024年1月1日起开始作为独立业务运营，并计划在未来2-3内为PSG进行IPO，以加速其业务的增长。aDwesmc

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目前，新公司的核心业务，譬如芯片工程、软件工程、架构、产品管理、产品营销等业务始终是相对独立的，因此比较容易从Intel分离出来，今年将继续分离支持性部门，包括人力资源、IT、法律、财务、企业服务等。预计2025年1月1日，Altera能够完全独立运营。aDwesmc

同时，Intel在保持对Altera控股地位的同时，也计划引入投资，出售其一部分股份。2-3年内，时机成熟时，计划进行IPO。aDwesmc

Part 1 新公司为何再次启用Altera品牌名称？

工程师出身的Sandra Rivera，在过去二十年，领导过Intel多个业务部门，在这个新职位前，她负责数据中心和人工智能业务。在谈及新公司为何再次启用Altera品牌名称时？Sandra Rivera回应称，“Altera在FPGA创新和领导力方面有着极高的声誉，我们非常高兴能够让它回归。我个人也很高兴有机会领导Altera，延续其引以为傲的历史。”aDwesmc

FPGA市场在过去几年经历了快速增长。数据显示，未来几年预计将达到约550亿美元的规模，2022年-2023年间的市场规模在90亿-100亿美元左右，并且以7%-8%的复合年增长率增长。考虑到AI正在为FPGA市场带来巨大的机遇。预计到2028年，基于FPGA的解决方案将有额外的30亿美元的市场增长空间。aDwesmc

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“考虑到创新和加速计算的增长速度，我认为这个预测稍显保守。“Sandra表示，得益于多功能性和可编程性，FPGA能够满足不同市场和垂直领域对于性能、功耗、尺寸和成本的需求，因此，FPGA适用于多样化解决方案。Altera也正凭借不断丰富的产品组合，满足各类市场的严苛需求，包括功率、性能、特性、价格、空间和能耗。aDwesmc

成立于1983年的Altera，在过去40年多来一直致力于FPGA创新。于80年代初突破性地推出了可编程逻辑设备，率先推出了支持116Gbps收发器的FPGA，并且演示了具备光学接口互连的设备。过去的几年，Intel推出了基于FPGA的SmartNIC和IPU，并将FPGA与物联网设备相结合，以实现端到端的智能工厂。并且在基于小芯片的设计方面也是成果颇丰，小芯片产品出货量已经超过1000万件。aDwesmc

Part 2 新旧Altera 

八年里，很多方面都发生了巨大的变化，不管是竞争对手、市场环境，还是技术创新与进步速度，以及AI时代下所需要的革新。Sandra说，行业对更多加速、更多可编程能力、更多高性能计算的需要，都将推动新公司的发展和业务增长。通过拆分，Altera不仅可以更快前进，也能够更灵活、多样地做出决定，更专注于FPGA产品组合，而不是像过去拥有的广泛提供CPU、GPU、AI加速的FPGA产品组合。aDwesmc

未来，随着市场将越来越注重芯粒和模块发展，在UCIe(通用智能计算引擎)方面，Altera希望持续引领行业发展，并为客户提供在设计、构建和部署产品时所需的模块。此外，先进封装能力也是Altera的强项之一。在拥有独立公司灵活性的基础上，Altera也能充分利用Intel生态系统中的多种能力加速推出创新产品，也有利于与拥有自己IP和能力的客户合作开发多芯片模组。aDwesmc

而为了达成上述目标，Sandra Rivera表示将从三个方面入手：首先是提供一流的客户体验。作为以用户需求为导向的公司，Altera致力于为客户提供强大的IP，以及对开发者、系统和解决方案开发者的服务支持。同时，通过内部团队和制造合作伙伴，建立了灵活、富有弹性的供应链，具备产品分销、社区以及产品交付的能力，以更好地满足客户需求。aDwesmc

其次，拥有覆盖云、网络和边缘的全面产品组合。现阶段，由于各行各业对计算能力的需求在持续增长。Altera凭借全面产品组合打造的解决方案，能够满足客户对不同价格、功能、功率和尺寸的多元化需求。aDwesmc

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简单而言，包括成本调优型的Agilex 3、针对中端市场的Agilex 5，以及面向高端市场的Agilex 7/Agilex 9。如果用细分行业来划分，Agilex 7/Agilex 9主要面向打造网络基础设施的通信服务提供商、以及正在构建强大数据中心的云服务提供商；在视频、视觉处理、基础设施和安全设备和嵌入式物联网等领域，更多使用Agilex 3/Agilex 5系列。 aDwesmc

第三，留住优秀人才。据透露，Altera员工拥有几十余年的宝贵经验，他们有的来自此前的Altera和Intel，也有来自外部的“新鲜血液”。aDwesmc

“当前，一些客户正面临日益复杂的技术挑战，而我们始终致力于打造差异化优势，加快产品落地实践，并推动FPGA市场发展。我们致力于通过大胆、灵活和以客户为中心的方法，率先推出可编程解决方案，并在通信、云、数据中心、嵌入式、工业、汽车等广大应用领域提供具备AI功能且便于应用的解决方案”，Sandra表示。aDwesmc

Part 3 AI为FPGA带来巨大机会

需要强调的是，提供控制、板卡和系统管理等功能并不是Altera的全部目标，还包括人工智能。众所周知，在训练模型前，FPGA往往被用来进行数据预处理，提高数据摄取的效率，这是Altera抓住AI市场的天然优势。通过在逻辑结构中大量分布的DSP模块中增加Tensor模块，Altera在硬件层面增强了对AI功能的支持；当模型训练完成后，能够高效地支持大规模推理任务的部署和执行。aDwesmc

软件层面，为了让开发人员可以更加容易的将人工智能集成到平台中，而无需学习不同的工具流程或者不同的人工智能集成能力，Altera引入了标准软件环境。将AI套件引入市场后，开发者仍然可以通过习惯的工具链和环境，即Quartus Prime实现轻松部署。aDwesmc

Sandra Rivera认为，当前还处在AI时代和AI革命的初期阶段，客户正在寻求更快的加速和更强的性能，以应对AI模型和大量创新所带来的需求。但事实上很多业务增长，尤其是Altera所预期的加速增长，主要来自边缘端推理。aDwesmc

现阶段，业界对于诸如计算机视觉、自动驾驶车辆、机器人、无人机等应用已有非常高的适应度。Sandra Rivera指出，所有这些设备都在寻求增加更多的AI能力，可以快速实现的方式是：当系统中已有FPGA时，仅需在FPGA中添加AI功能即可，而无需移除或引入新的设备和新的软件工具链，就可以实现更多的加速和数据处理。这对FPGA是一个潜在的增长机会，可以充分满足客户对于可编程性和灵活性的需求。aDwesmc

此外还有短视频和社交媒体平台，AI应用程度非常深，特别是大部分中国公司对此深有体会。Altera也有许多相关的业务，并致力于打造智能化的、具有数据加速处理和数据移动功能的FPGA解决方案，旨在为电信和网络领域提供这类边缘视觉解决方案。aDwesmc

AMD：锚定自适应计算

谈完了英特尔，行业视线自然而然转向AMD。2020年10月，AMD宣布拟以350亿美元全股票交易的方式收购FPGA厂商赛灵思(Xilinx)，并得到了双方股东的批准；2022年2月14日情人节当天，AMD顺利完成了这桩半导体史上最大规模的并购案。最新的财报数据显示，得益于该项收购，AMD嵌入式业务2023年全年营收53亿美元，同比增加17%。 aDwesmc

Part 1 三点回应和一个承诺

AMD收购赛灵思与英特尔收购Altera的初衷看起来似乎是差不多的，主要是因为“随着全球数字化进程的加快，数据中心对加速器的需求处于爆发增长中，全球云服务巨头的数据中心中都已部署大量FPGA加速产品。” 这也与时任赛灵思CEO的Victor Peng在2018年上任伊始就将“数据中心加速”提为Xilinx的发展新重点目标一致。aDwesmc

2021年，Victor在接受《国际电子商情》等媒体采访时，曾被问及“一旦成为AMD的一部分，赛灵思很多现有业务是否会被裁撤或者重组？”的问题。笔者特意翻看了当时的采访报道，他当时给出了三点回应和一个承诺：aDwesmc

一、“英特尔收购Altera”与“AMD收购赛灵思”这两起并购在很多层面并不相同。首先，在市场规模、销售收入、研发实力等方面，赛灵思相比Altera是处于领先地位的，而且Altera被并购时的规模和收入与Intel相比明显处于劣势，因此与赛灵思和AMD之间的关系是不同的。aDwesmc

二、“英特尔对Altera的并购也并不是特别成功”。因为即便是在收购后，赛灵思对Altera的领先优势仍然在不断扩大中。Intel虽然在CPU、GPU和FPGA这三个领域都有涉足，但是目前看来，其CPU领域的市场份额在被AMD不断侵蚀；GPU领域的具体进展情况还需拭目以待，而AMD的市场份额在不断扩大。Victor认为，当AMD和赛灵思完成合并之后，将有能力提供全系列的解决方案，未来将会取得更加长足的进步。aDwesmc

三、未来的计算挑战，不可能只通过CPU/GPU/FPGA/Arm这样的单一架构来解决。他相信随着时间推移，大家会发现自适应计算、FPGA，有了AMD组合后的规模性的效应和投入，将会更多、更快地去创新，更好地服务市场和客户。aDwesmc

“我在此前和Lisa Su的讨论中，重申过赛灵思对于现有客户市场和应用持有非常坚定的承诺。Lisa Su也非常重视赛灵思的各项业务，因此收购后的发展绝不仅仅是数据中心，也会兼顾赛灵思的其他业务。所以请相信，虽然发生了并购，但客户不需要担心会有任何变化，赛灵思还会提供一如既往的支持。”Victor说。aDwesmc

3年来，这三点回应和一个承诺执行的是否到位，可能行业人士各有看法与评论。但总体来看，Victor在2018年制订的三大全新发展战略：数据中心优先，加速核心市场发展，驱动灵活应变的计算，是得到了贯彻与落实的。赛灵思也完成了从器件到平台的转型，不但将自适应计算推向更多用户，还在AI这一颠覆性主题的演进中扮演了重要角色。 aDwesmc

Part 2 持续扩展FPGA组合

针对数据中心，AMD此前已经推出了包括芯片、SmartNIC板块、存储和Alveo计算加速卡在内的许多完整产品组合，在此不再赘述。而在包括汽车、测试测量与仿真、工业与视觉、医疗和科学、航空航天、广播与专业音视频及消费电子在内的“核心市场”上，AMD近一两年内也是动作频频。aDwesmc

发力Kria系统级模块(SOM)aDwesmc

SOM的准确定义是“位于系统核心的小尺寸嵌入式PCB(包括处理器、DDR、外设)”，属于板卡级而非芯片级设计，直接插入最终产品即可进行生产部署。与芯片缩减设计(chip-down design)相比，Kria SOM允许开发者从设计周期中更为成熟的节点入手，进而将部署时间缩短多达9个月。aDwesmc

Kria SOM产品组合中的首款产品，是2021年4月专门针对智慧城市和智能工厂中的视觉AI应用打造的Kria K26以及与之配套的Kria KV260视觉AI入门套件；2022年嵌入式视觉峰会上，AMD又推出了Kria™ KR260机器人入门套件；2023年，面向电机控制的Kria™ K24系统模块(SOM)和KD240驱动器入门套件问世。aDwesmc

推出创新型Embedded+架构aDwesmc

这一全新的架构解决方案侧重于工业、医疗、智慧城市、汽车等领域，通过将AMD Ryzen™(锐龙)嵌入式处理器和AMD Versal™自适应SoC结合到单块集成板卡上，为原始设计制造商(ODM)合作伙伴加速产品上市，提供了可扩展且高能效的解决方案，是“两家公司产生协同效应的一个很好的例证”。aDwesmc

下探成本敏感型边缘应用aDwesmc

Spartan™ UltraScale+™ FPGA系列是AMD成本优化型FPGA和自适应SoC产品组合的最新成员，主要为边缘端各种I/O密集型应用提供成本效益与高能效性能，在基于28纳米及以下制程技术的FPGA领域带来极高的I/O逻辑单元比，较之前代产品可带来高达30%的总功耗下降，同时还涵盖AMD成本优化型产品组合中最为强大的安全功能集。aDwesmc

倡导“无硬件编译”理念aDwesmc

此前，为了突破自适应计算编程难度大的瓶颈，AMD为RTL开发者提供了适合于底层硬件IP、加速库开发的Vivado设计流程；为习惯使用C、C++、Python高层次语言进行编程的嵌入式软件开发者提供了集成式开发环境和平台Vitis；Vitis AI则是专门针对AI推理的开发平台，支持AI开发者使用熟悉的框架，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe来训练模型，再通过Vitis AI来进行部署，让AI模型能够高效在自适应计算硬件平台上实现。aDwesmc

结语

说一千道一万，对于FPGA来说，无论是独立发展还是与CPU整合，关键在于如何更好地服务于特定的应用场景和市场需求，或是提供更好的解决行业痛点的方案。因此，如何走出传统通用型应用市场，针对行业差异性、区分度，提供更适合每个行业的应用，这是FPGA新的发展机会，也是新的挑战。aDwesmc