摘要：FPGA引入了可重新编程硬件的概念。通过打造“如软件般灵活的硬件”，FPGA的可重新编程逻辑彻底改变了半导体设计的面貌。开发者首次能够设计芯片，若在开发过程中或芯片制造后规格或需求发生变化，他们可重新定义芯片功能以执行不同任务。这种灵活性使得新芯片设计得以更快

FPGA是由赛灵思发明的，2022 年赛灵思被 AMD 正式收购。今年是首款商用现场可编程门阵列（FPGA）问世40周年。值此之际，AMD特意发文庆祝。

以下为原文：

FPGA引入了可重新编程硬件的概念。通过打造“如软件般灵活的硬件”，FPGA的可重新编程逻辑彻底改变了半导体设计的面貌。开发者首次能够设计芯片，若在开发过程中或芯片制造后规格或需求发生变化，他们可重新定义芯片功能以执行不同任务。这种灵活性使得新芯片设计得以更快开发，加速了新产品上市时间，并为专用集成电路（ASIC）提供了替代方案。

其对市场的影响是巨大的。FPGA催生了一个价值超过100亿美元的产业，过去四十年间，赛灵思已向不同细分市场的7000多家客户交付了超过30亿片FPGA和自适应片上系统（SoC，即结合FPGA架构与片上系统及其他处理引擎的设备）。事实上，赛灵思已连续25年稳居可编程逻辑市场份额榜首。

加速创新

FPGA由已故的罗斯·弗里曼（Ross Freeman）发明，他是赛灵思公司（Xilinx, Inc.，现为AMD的一部分）的联合创始人，也是一位工程师和创新者。他深信，除了标准的固定功能ASIC设备外，必然存在一种更好、更具成本效益的芯片设计方式。FPGA为工程师提供了即时更改芯片设计的自由度和灵活性，使他们能够在一天内开发并设计出定制芯片。FPGA还助力开创了“无晶圆厂”商业模式，这一模式变革了整个半导体行业。通过消除对定制掩模工具的需求及相关非经常性工程成本，FPGA证明了公司无需拥有晶圆厂即可创造出突破性硬件——他们只需具备远见、设计技能和FPGA即可，从而加速了硬件创新。

罗斯

·弗里曼（右）俯瞰XC2064布局

全球首款商用FPGA——XC2064，集成了85,000个晶体管、64个可配置逻辑块和58个I/O块。相比之下，如今最先进的基于AMD FPGA的设备，如Versal Premium VP1902，则集成了1380亿个晶体管、1850万个逻辑单元、2654个I/O块、多达6864个DSP58引擎，以及丰富的用于存储、安全和接口技术的硬IP。

自全球首款商用FPGA（XC2064）问世以来的40年间，FPGA已在电子领域无处不在，并深深融入人们的日常生活。如今，包括FPGA、自适应SoC和模块化系统（SOM）在内的自适应计算设备已广泛应用于汽车、火车车厢、交通信号灯、机器人、无人机、航天器和卫星、无线网络、医疗和测试设备、智能工厂、数据中心，甚至高频交易系统等各个领域。

发展里程碑

过去40年间，AMD的创新和不断变化的市场需求推动了FPGA技术的诸多惊人突破。

1985年：XC2064——首款商用FPGA

1990年代：XC4000和Virtex™ FPGA——首款集成嵌入式RAM和DSP的FPGA，用于无线基础设施。

1999年：推出Spartan系列——为传统ASIC在大规模应用中提供了具有成本效益的替代方案。

2001年：首款集成SerDes的FPGA。

2011年：Virtex-7 2000T成为业界首款采用晶圆级芯片尺寸封装（Chip-on-Wafer-on-Substrate，CoWoS）技术的量产产品——助力开创了先进2.5D集成技术的先河，该技术已成为高性能计算（HPC）系统的基础，并正在推动GPU在人工智能（AI）领域的创新浪潮。

2012年：Zynq系列——首款将Arm CPU与可编程逻辑相结合的自适应SoC。

2012年：Vivado™ Design Suite——使FPGA设计对软件开发者更加友好。

2019年：首款Versal自适应SoC问世——引入专用AI引擎和可编程片上网络（NOC）。

2019年：Vitis™ Unified Software Platform——提供预优化的AI工具和抽象层，以加速推理。

2024年：Versal AI Edge Series Gen 2——将可编程逻辑、CPU、DSP和AI引擎集成于单一芯片，实现端到端AI加速，为需要异构、低延迟和高能效计算的新一代应用提供动力。

2024年：Spartan UltraScale+ FPGA系列——进一步丰富了我们的成本优化FPGA和自适应SoC产品组合，为边缘端的I/O密集型应用提供成本效益和能效表现。

Vivado和Vitis软件的推出在推动市场扩张方面发挥了重要作用。Vivado软件使开发者能够简化工作流程、缩短开发周期，并通过高级功能（如高级综合、机器学习优化和无缝IP核集成）解锁更高性能。

Vitis™开发者环境提供了预优化的工具和抽象层，以加速AI推理。最新版本（2024.2）新增了独立工具，用于嵌入式C/C++设计，并增强了AMD Versal自适应SoC与AI引擎结合使用的便捷性。我们将继续投资这些工具，以提高用户生产力，并使他们能够充分利用新的和不断发展的数据类型和AI模型。

FPGA技术的演变

边缘端的AI

如今，大多数AI工作负载在数据中心GPU上运行。然而，越来越多的AI处理正在边缘端进行。FPGA技术正引领着AI应用在各个行业的快速增长。FPGA和自适应SoC能够实时低延迟处理传感器数据，实现边缘端的加速AI推理。随着近期小型生成式AI模型的推出，我们可以预见一个“ChatGPT时刻”即将在边缘端到来，这些新的AI模型可以在边缘设备上运行，无论是AI PC、汽车、工厂机器人、太空设备还是任何嵌入式应用。

以下是AMD自适应计算技术如何赋能当今边缘端AI工作负载的几个实例：

美国国家航空航天局（NASA）——AMD Virtex FPGA助力NASA火星探测器实现图像检测、匹配和校正，并在将数据传回地球前过滤掉无用数据。此外，最新的航天级Versal AI Edge自适应SoC为太空应用带来了加速的AI推理，其AI引擎针对机器学习（ML）应用进行了优化。

斯巴鲁（Subaru）——已选择AMD Versal AI Edge Series Gen 2自适应SoC，为其下一代高级驾驶辅助系统（ADAS）“EyeSight”提供AI功能。

西克（SICK）——AMD Kintex™ UltraScale+™ FPGA和FINN ML框架帮助西克通过快速准确的包裹检测提升工厂自动化水平。

拉德曼蒂斯（Radmantis）——AMD Kria™自适应SOM设备正在实现实时AI推理，以推动可持续水产养殖的发展。

JR九州——日本最大的新干线运营商之一正在使用AMD Kria SOM进行其基于AI的轨道检测系统的实时图像处理。

克拉留斯（Clarius）——正在使用AMD Zynq UltraScale自适应SoC帮助AI在其手持超声设备中识别感兴趣区域。

展望未来

我们认为，基于FPGA的自适应计算将继续推动自动驾驶、机器人和工业自动化、6G网络、气候变化、药物发现、科学研究和太空探索等领域边缘端AI应用的突破。在庆祝FPGA问世40周年之际，我们为发明这项技术并见证其发展历程感到无比自豪，同时也对其未来40年的影响充满期待。致力于开发前沿和市场领先产品的开发者将继续使用FPGA技术推动创新芯片设计、支持硬件辅助验证并加速产品上市时间。AMD致力于在未来数十年间引领这一惊人技术的持续发展。

来源：EETOP半导体社区