Атрибуты продукта

Спрос на FPGA, обусловленный картами-ускорителями искусственного интеллекта

Благодаря своей гибкости и возможностям высокоскоростных вычислений FPGA широко используются в картах ускорителей искусственного интеллекта.По сравнению с графическими процессорами FPGA имеют очевидные преимущества в области энергоэффективности;По сравнению с ASIC, FPGA обладают большей гибкостью, чтобы соответствовать более быстрому развитию нейронных сетей искусственного интеллекта и идти в ногу с итеративными обновлениями алгоритмов.Благодаря широким перспективам развития искусственного интеллекта спрос на ПЛИС для приложений ИИ в будущем будет продолжать расти.По данным SemicoResearch, объем рынка FPGA в сценариях приложений искусственного интеллекта утроится в 19–23 годах и достигнет 5,2 миллиарда долларов США.По сравнению с рынком FPGA стоимостью 8,3 миллиарда долларов в 21 году потенциал приложений в области искусственного интеллекта нельзя недооценивать.

Более перспективный рынок для FPGA — центры обработки данных.

Центры обработки данных являются одним из развивающихся рынков приложений для микросхем FPGA, где низкая задержка и высокая пропускная способность составляют основные сильные стороны FPGA.FPGA в центрах обработки данных в основном используются для аппаратного ускорения и могут добиться значительного ускорения при обработке пользовательских алгоритмов по сравнению с традиционными решениями на ЦП: например, в проекте Microsoft Catapult использовались FPGA вместо решений на ЦП в центре обработки данных для обработки пользовательских алгоритмов Bing в 40 раз быстрее, со значительным эффектом ускорения.В результате с 2016 года ускорители FPGA были развернуты на серверах в Microsoft Azure, Amazon AWS и AliCloud для ускорения вычислений. В условиях эпидемии, ускоряющей глобальную цифровую трансформацию, будущие требования центров обработки данных к производительности чипов будут еще больше возрастать. и все больше центров обработки данных будут использовать решения на основе микросхем FPGA, что также увеличит долю стоимости чипов FPGA в чипах центров обработки данных.

Масштабная коммерциализация автономного вождения повышает спрос на массовое производство FPGA

Поскольку автомобильная промышленность продолжает развиваться от ADAS к полностью автономному вождению, гетерогенные вычислительные платформы, использующие FPGA, могут справиться с взрывным ростом данных, вызванным увеличением количества датчиков, сократить общее время отклика системы, вызванное синхронизацией и объединением нескольких датчиков, а также повысить гибкость и масштабируемость, обеспечивающая масштабируемость от периферийных датчиков до контроллеров домена, обеспечивая при этом возможность динамического перепрограммирования, снижая стоимость и потери системы.Кроме того, FPGA могут предоставить гибкие, недорогие и высокопроизводительные решения для быстрорастущих потребностей различных приложений автомобильной электроники.По состоянию на середину 20 июня лидер FPGA компания Xilinx использовала в ADAS около 70 миллионов автомобильных чипов.

Приобретение AMD сделки Xilinx отложено до завершения 22кв1

После приобретения Intel FPGA Dragon II Altera в 2015 году компания AMD объявила в октябре 2020 года, что планирует потратить 35 миллиардов долларов США (в форме акций) на приобретение компании Xilinx, производителя FPGA, в попытке расширить свой TAM за счет выхода на рынок FPGA и одновременного обогащения своего продукта. Линия для формирования полноценной высокопроизводительной вычислительной системы с существующими процессорами ЦП, графическими картами графического процессора и ускоренными вычислительными картами.Согласно последним новостям от 31 декабря 21 года, приобретение, как ожидается, будет завершено в 22кв1, что отстает от первоначально ожидаемого графика, поскольку все одобрения еще не получены.

Ожидается, что в будущем, благодаря волне 5G, объемы и цены FPGA будут расти, а лидер FPGA Xilinx также продолжит извлекать выгоду из востребованной версии на рынках приложений FPGA, таких как искусственный интеллект, центры обработки данных и автономное вождение. .