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人工智能大战已然打响，眼下大家关注的焦点主要在应用层。而若干年后，底层芯片一定会是决定AI发展的核心因素，主要应用于深度学习的芯片FPGA也将成为关键技术。本文选自《人工智能之终端芯片研究报告》，干货满满。
技术世界正在迈向一个全新的轨道，我们对于人工智能的想象已经不再局限于图片识别与声音处理，机器，将在更多领域完成新的探索。不同领域对计算的需求是差异的，这就要求深度学习的训练愈发专业化与区别化。芯片的发展趋势必将是在每一个细分领域都可以更加符合我们的专业需求，但是考虑到硬件产品一旦成型便不可再更改这个特点，我们不禁开始想，是不是可以生产一种芯片，让它硬件可编程。
也就是说，这一刻我们需要一个更适合图像处理的硬件系统，下一刻我们需要一个更适合科学计算的硬件系统，但是我们又不希望焊两块板子，我们希望一块板子便可以实现针对每一个应用领域的不同需求。这块板子便是半定制芯片FPGA，便是未来人工智能硬件市场的发展方向。
1、FPGA是什么？
场效可编程逻辑闸阵列FPGA运用硬件语言描述电路，根据所需要的逻辑功能对电路进行快速烧录。一个出厂后的成品FPGA的逻辑块和连接可以按照设计者的需要而改变，这就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里，所以FPGA可以完成所需要的逻辑功能。
FPGA和GPU内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。在进行神经网络运算的时候，两者的速度会比CPU快很多。但是GPU由于架构固定，硬件原生支持的指令也就固定了，而FPGA则是可编程的。其可编程性是关键，因为它让软件与终端应用公司能够提供与其竞争对手不同的解决方案，并且能够灵活地针对自己所用的算法修改电路。
2、FPGA和GPU的性能差异
同样是擅长并行计算的FPGA和GPU，谁能够占领人工智能的高地，并不在于谁的应用更广泛，而是取决于谁的性能更好。在服务器端，有三个指标可供对比：峰值性能、平均性能与功耗能效比。当然，这三个指标是相互影响的，不过还是可以分开说。
峰值性能：GPU远远高于FPGA
GPU上面成千上万个核心同时跑在GHz的频率上是非常壮观的，最新的GPU峰值性能甚至可以达到10TFlops以上。GPU的架构经过仔细设计，在电路实现上是基于标准单元库而在关键路径上可以用手工定制电路，甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程，因此可以让许多core同时跑在非常高的频率上。
相对而言，FPGA首先设计资源受到很大的限制，例如GPU如果想多加几个核心只要增加芯片面积就行，但FPGA一旦型号选定了逻辑资源上限就确定了。而且，FPGA里面的逻辑单元是基于SRAM查找表，其性能会比GPU里面的标准逻辑单元差很多。最后，FPGA的布线资源也受限制，因为有些线必须要绕很远，不像GPU这样走ASICflow可以随意布线，这也会限制性能。
平均性能：GPU逊于FPGA
FPGA可以根据特定的应用去编程硬件，例如如果应用里面的加法运算非常多就可以把大量的逻辑资源去实现加法器，而GPU一旦设计完就不能改动了，所以不能根据应用去调整硬件资源。
目前机器学习大多使用SIMD架构，即只需一条指令可以平行处理大量数据，因此用GPU很适合。但是有些应用是MISD，即单一数据需要用许多条指令平行处理，这种情况下用FPGA做一个MISD的架构就会比GPU有优势。
所以，对于平均性能，看的就是FPGA加速器架构上的优势是否能弥补运行速度上的劣势。如果FPGA上的架构优化可以带来相比GPU架构两到三个数量级的优势，那么FPGA在平均性能上会好于GPU。
功耗能效比：
功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如果要比较功耗应该比较在执行效率相同时需要的功耗。如果FPGA的架构优化能做到很好以致于一块FPGA的平均性能能够接近一块GPU，那么FPGA方案的总功耗远小于GPU，散热问题可以大大减轻。反之，如果需要二十块FPGA才能实现一块GPU的平均性能，那么FPGA在功耗方面并没有优势。
能效比的比较也是类似，能效指的是完成程序执行消耗的能量，而能量消耗等于功耗乘以程序执行的时间。虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如果FPGA执行相同程序需要的时间比GPU长几十倍，那FPGA在能效比上就没有优势了；反之如果FPGA上实现的硬件架构优化得很适合特定的机器学习应用，执行算法所需的时间仅仅是GPU的几倍或甚至于接近GPU，那么FPGA的能效比就会比GPU强。
3、FPGA市场前景
随着科技的进展，制造业走向更高度的自动化与智能化，对工业控制技术等领域不断产生新的需求，在未来的工业制造领域，FPGA将有更大的发展空间。目前来看，有两个领域的应用前景十分巨大：
工业互联网领域
作为未来制造业发展的方向，工业大数据、云计算平台、MES系统等都是支持工业智能化的重要平台，它们需要完成大数据量的复杂处理，FPGA在其中可以发挥重要作用。
工业机器人设备领域
在多轴向运作的精密控制、实时同步的连接以及设备多功能整合等方面，兼具弹性和整合性的FPGA，更能展现设计优势。如汽车ADAS需要对实时高清图像进行及时的分析识别与处理；在人工智能方面，深度学习神经网络也需要进行大量并行运算。
4、FPGA现有市场
FPGA市场前景诱人，但是门槛之高在芯片行业里无出其右。全球有60多家公司先后斥资数十亿美元，前赴后继地尝试登顶FPGA高地，其中不乏英特尔、IBM、德州仪器、摩托罗拉、飞利浦、东芝、三星这样的行业巨鳄，但是最终登顶成功的只有位于美国硅谷的两家公司：Xilinx与Altera。这两家公司共占有近90%的市场份额，专利达到6000余项之多，如此之多的技术专利构成的技术壁垒当然高不可攀。
2015年6月，英特尔用史无前例的167亿美元巨款收购了Altera，当时业内对于英特尔此举的解读主要集中在服务器市场、物联网市场的布局上，英特尔自己对收购的解释也没有明确提到机器学习。但现在看来，或许这笔收购在人工智能领域同样具有相当大的潜力。
5、FPGA行业的开拓者：
英特尔能不能通过FPGA切入AI硬件市场？要讲清楚这个问题，我们必须要把视角从人工智能身上拉远，看看英特尔的整体战略布局。最近几年，英特尔的核心盈利业务CPU同时遭到了三个因素的狙击：PC市场增长放缓、进军移动市场的尝试失败以及摩尔定律逐渐逼近极限。单纯的卖CPU固然也能赚到钱，但只有研发更高端的芯片，形成自己领导者的形象，才能赚更多的钱，支撑公司的发展。
上述三个因素的同时出现，已经让英特尔发现，如果自己仍然只是安心的守着自己的CPU业务，很快就会面临巨大的危机，事实上在过去的一年里，利润下降、裁员的新闻也一直围绕在英特尔的身边，挥之不去。
因而英特尔十分渴望不要错过下一个深度学习的潮流，不过它缺乏自己最先进的人工智能研究，所以在过去的两年中疯狂地收购。2015年，英特尔用史无前例的167亿美元拍下了FPGA制造商Altera，2016年又相继兼并了人工智能芯片初创公司Nervana与Movidius。目前的英特尔正在试图将他们整合在一起。
今天是《半导体行业观察》为您分享的2017年第93期内容，欢迎关注。
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