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Demanda por FPGAs impulsionada por placas aceleradoras de IA

Devido à sua flexibilidade e capacidade de computação de alta velocidade, os FPGAs são amplamente utilizados em placas aceleradoras de IA.Comparados às GPUs, os FPGAs têm vantagens óbvias de eficiência energética;em comparação com os ASICs, os FPGAs têm maior flexibilidade para acompanhar a evolução mais rápida das redes neurais de IA e acompanhar as atualizações iterativas dos algoritmos.Beneficiando-se da ampla perspectiva de desenvolvimento da inteligência artificial, a procura de FPGAs para aplicações de IA continuará a melhorar no futuro.De acordo com a SemicoResearch, o tamanho do mercado de FPGAs em cenários de aplicação de IA triplicará em 19-23, atingindo US$ 5,2 bilhões.Em comparação com o mercado de FPGA de US$ 8,3 bilhões em 2021, o potencial para aplicações em IA não pode ser subestimado.

Um mercado mais promissor para FPGAs é o data center

Os data centers são um dos mercados emergentes de aplicação para chips FPGA, com baixa latência + alto rendimento estabelecendo os principais pontos fortes dos FPGAs.Os FPGAs de data center são usados ​​​​principalmente para aceleração de hardware e podem atingir aceleração significativa ao processar algoritmos personalizados em comparação com soluções de CPU tradicionais: por exemplo, o projeto Microsoft Catapult usou FPGAs em vez de soluções de CPU no data center para processar algoritmos personalizados do Bing 40 vezes mais rápido, com efeitos de aceleração significativos.Como resultado, os aceleradores FPGA foram implantados em servidores no Microsoft Azure, Amazon AWS e AliCloud para aceleração da computação desde 2016. No contexto da epidemia que acelera a transformação digital global, os futuros requisitos dos centros de dados para desempenho de chips aumentarão ainda mais, e mais data centers adotarão soluções de chips FPGA, o que também aumentará a participação de valor dos chips FPGA em chips de data center.

A comercialização em larga escala de direção autônoma aumenta a demanda pela produção em massa de FPGA

À medida que a indústria automotiva continua a evoluir de ADAS para direção totalmente autônoma, plataformas de computação heterogêneas usando FPGAs podem lidar com a explosão de dados causada pelo aumento do número de sensores, reduzir o tempo geral de resposta do sistema causado pela sincronização e fusão de vários sensores e aumentar a flexibilidade e escalabilidade, permitindo escalabilidade de sensores de borda para controladores de domínio, ao mesmo tempo que fornece capacidade de reprogramação dinâmica, reduzindo custos e perdas do sistema.Além disso, os FPGAs podem fornecer soluções flexíveis, de baixo custo e de alto desempenho para as necessidades de rápido crescimento de uma variedade de aplicações eletrônicas automotivas.Em meados de 20 de junho, a Xilinx, líder em FPGA, tinha aproximadamente 70 milhões de chips automotivos em uso em ADAS.

Aquisição da Xilinx pela AMD adiada para conclusão do 22T1

Após a aquisição do FPGA Dragon II Altera pela Intel em 2015, a AMD anunciou em outubro de 2020 que planeja gastar US$ 35 bilhões (em forma de estoque) para adquirir a principal FPGA Xilinx em uma tentativa de expandir seu TAM entrando no mercado de FPGA enquanto enriquece seu produto linha para formar um sistema completo de computação de alto desempenho com processadores CPU, placas gráficas GPU e placas de computação aceleradas existentes.De acordo com as últimas notícias de 31 de dezembro de 21, a aquisição deverá ser concluída no 22T1, um atraso em relação ao cronograma originalmente esperado, uma vez que todas as aprovações ainda não foram obtidas.

No futuro, impulsionados pela onda 5G, espera-se que os FPGAs alcancem um aumento em volume e preço, enquanto o líder de FPGA Xilinx também continuará a beneficiar do lançamento exigido nos mercados de aplicações FPGA, como IA, centros de dados e condução autónoma. .