随着大数据发展和算力的提升，AI芯片正迎来新一轮的爆发期。
近两年来，越来越多以FPGA切入AI芯片的玩家涌现出来，包括国内AI芯片创企深鉴科技、百度XPU、微软Project Brainwave、深思考医疗影像专用AI芯片等等。
尽管ASIC在性能功耗上往往有更好的表现，不过我们发现，在一片红海的AI芯片市场中，FPGA凭借自己独特的优势占有了一席之地。甚至有媒体报道称，FPGA是AI芯片的终极未来。
这一观点是否准确我们暂且不论，但它的确在AI芯片领域引起了不少波澜，也不禁让我们想要问一句，“AI芯片新救星？FPGA真的这么神吗？”
FPGA届的肯德基跟麦当劳：赛灵思vs英特尔Altera
FPGA（Field-Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列，其灵活性介于CPU、GPU等通用处理器和专用集成电路ASIC之间，在硬件固定的前提下，允许使用者灵活使用软件进行编程。它的开发周期比ASIC短，不过相对于批量出货ASIC，单个FPGA的成本会更高。
由于FPGA容错空间相对更大，以前FPGA常被用作ASIC芯片流片前的硬件验证方法。
目前，FPGA芯片的主要四家生产厂家都在美国：Xilinx（赛灵思）、Altera（阿尔特拉）、Lattice（莱迪思）和Microsemi（美高森美）。它们一共占了98%以上的市场份额，其中，绝大多数市场被赛灵思和Altera瓜分，赛灵思约占58%，Altera约占39%。
近三年，FPGA行业完成了多项并购。2015年6月，英特尔宣布以167亿美元收购Altera（阿尔特拉）。2016年上半年，紫光在公开市场收购莱迪思6.07%的股权，同年11月莱迪思被Canyon Bridge以13亿美元收购，但此案一直没有获得美国监管单位同意。
这些并购案并未影响到FPGA在AI芯片市场的整体格局。几乎二分天下的赛灵思和英特尔确立了相似的FPGA战略布局，均将重心放在了数据中心市场，并都致力于让FPGA编程更简单。
1、FPGA的创造者——赛灵思
说到FPGA，绝对避不开的公司就是赛灵思，因为这项芯片技术就是赛灵思开创的。从2011年起，赛灵思提出全可编程（All Programmale）理念，将FPGA技术从传统的通讯、航空、国防等领域拓展到了AI和云计算领域的应用。
去年12月，智东西曾对赛灵思全球销售和市场部亚太及日本地区高级总监周海天进行深度专访（对话赛灵思：33年老牌芯片厂如何在AI浪潮里新兴业务年增46%），周海天告诉智东西，16nm产品是赛灵思众多产品线中最受AI应用厂商欢迎的产品，其尖端技术能将更多可编程应用逻辑元件集成在芯片上，满足AI对强大计算能力的需求。
作为FPGA行业长期的霸主，赛灵思拥有超过2万家下游客户，其中亚马逊AWS、以及中国的BAT云服务巨头都是它的客户。
今年3月，赛灵思新CEO Victor Peng上任之后不久，就宣布了赛灵思在AI时代的三大战略布局：数据中心优先、加速八大主流市场发展、以及重磅推出全新一代AI芯片架构ACAP。
首款代号为“珠穆朗玛峰（Everest）”的ACAP AI芯片新品将采用台积电7nm工艺打造，今年内实现流片，2019年向客户交付发货。（首发！赛灵思推颠覆性AI芯片 正面宣战英伟达英特尔）
而在终端AI方面，赛灵思则在今年收购了国内三大AI芯片独角兽之一的深鉴科技，主攻终端人工智能。深鉴科技是国内少数以FPGA切入AI芯片、并取得不错成果的代表性玩家之一。（突发！AI芯片独角兽深鉴科技被美国赛灵思收购）
此外，赛灵思FPGA也长期深耕在车用领域，适用于处理越来越复杂的先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶。
某AI芯片创业公司CEO透露，相较其他进入自动驾驶车市场的AI芯片公司，只有赛灵思有车规级的 FPGA，L1-L3层找不到比赛灵思性价比更高的平台， 因此赛灵思至少在5年内有较好的市场契机。
2、英特尔收购Altera
另一个FPGA行业不得不提的大事就是英特尔收购Altera。为了增强其在AI芯片领域的竞争力，2015年，英特尔以167亿美元天价收购Altera，这也是迄今为止英特尔史上最大手笔的收购。英特尔随即设立研发FPGA芯片的可编码部门（PSG）。
FPGA是英特尔的AI芯片布局之一，但英特尔最重要的AI芯片项目还是难产多年的Nervana神经网络处理器项目。
英特尔采用双管齐下的FPGA战略：一方面打造CPU-FPGA混合器件，让FPGA与处理器协同工作；另一方面基于Arria FPGA或Stratix FPGA打造可编程加速卡（PAC/programmable acceleration card）。
基于FPGA技术，英特尔已经构建了一个完善的NFV生态，覆盖软硬件厂商、系统集成商、电信运营商、OTT厂商等相关企业。
此外，英特尔还为OME厂商提供一个面向包含FPGA的英特尔至强可扩展处理器的英特尔加速堆栈，进而为客户提供完整的软硬件一体的FPGA解决方案。
英特尔在7月收购芯片公司eASIC后将其并入PSG部门，并随后透露这一收购案主要是为了满足解决客户痛点，满足FPGA客户端的降低成本和能耗需求，并提供可降低16nm、10nm、7nm制程的FPGA产品成本的规模化技术。
目前加速卡还是FPGA进入硬件领域的主要形态之一，不过英特尔已经在进行其他方向、其他形态的探索，并在积极推进和其他数据中心OEM厂商在FPGA方面的合作。
FPGA AI芯片市场的主要玩家
近两年来，FPGA在数据中心的应用日益广泛。目前，FPGA服务器已在全球七大超级云计算数据中心IBM、Facebook、微软Azure、AWS、百度云、阿里云、腾讯云得到部署。由于ASIC路线风险高，目前仅有谷歌批量部署TPU。
1、最会玩FPGA的微软AI：BrainWave项目
微软Azure与FPGA的渊源可以追溯到八年前，当时的Bing（必应）搜索引擎无论是搜索结果还是相应速度都比不过谷歌搜索。为了满足Bing的需求，2010年底，一位微软研究员提出了能在FPGA上运行Bing机器学习算法的硬件设计得到了微软的认可。
如今，FPGA在加速数据处理方面的出色表现使它在微软Bing、Azure云计算服务和Office 365中均得到部署。
今年3月26日，微软Bing官方微博宣布通过英特尔Arria FPGA和Stratix FPGA芯片打造出Project Brainwave深度学习加速平台。该平台将DNN处理单元整合入FPGA，支持微软Cognitive Toolkit、谷歌Tensorflow等流行深度学习框架的软件栈，能够执行Bing智能搜寻功能所需的大规模机器阅读理解任务。
在5月微软Build 2018大会上，微软AI芯片Brainwave开放了云端试用版，开发者现在可以接入微软Azure云，试用由Project Brainwave芯片计算平台提供的AI服务。微软称其延迟比谷歌TPU低5倍，正面对标谷歌。Project Brainwave可以看作微软基于英特尔FPGA芯片打造的低延迟AI芯片。
总的来说，微软基于FPGA打造的AI芯片是目前业内最认可的FPGA方案之一。
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