FPGA迎来国产化黄金机会！

FPGA（Field Programmable Gate Array） ，即 现场可编程门阵列 ，于1985年由Xilinx创始人之一Ross Freeman发明。FPGA的诞生时间晚于摩尔定律的出现约20年，但FPGA自发明后，发展之快超乎想象，且目前FPGA已是全球领先的先进工艺。

说到FPGA芯片，与其他芯片最大的区别就是 FPGA设计不是研发FPGA芯片 ，而是用FPGA进行设计。FPGA是一种在PAL(可编程逻辑阵列)、GAL(通用阵列逻辑)、CPLD(复杂可编程逻辑器件)等传统逻辑电路和门阵列的基础上发展起来的一种半定制电路，主要应用于ASIC(专用集成电路)领域，既解决了半定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

简单来说，即FPGA芯片可以每隔几秒就改变芯片上的运行硬件设计，而其他芯片，例如ASIC芯片则在出厂的时候就已经固化，无法进行改变。

FPGA优劣之势

FPGA最大的特点就是灵活，实现你想实现的任何数字电路，可以定制各种电路。减少受制于专用芯片的束缚。真正为自己的产品量身定做。在设计的过程中可以灵活的更改设计。而且它强大的逻辑资源和寄存器资源可以让你轻松的去发挥设计理念，其并行执行，硬件实现的方式可以应对设计中大量的高速电子线路设计需求。

FPGA比DSP拥有更快的速度，可以实现非常复杂的高速逻辑；

FPGA比ASIC（专用芯片）有更短的设计周期和灵活性，免去昂贵的开版费用；

FPGA可以随时裁减，增加你想要的功能达到规避设计风险，回避芯片厂商的限制。

虽然FPGA具备着灵活性，可再编辑性，但这也就致使FPGA芯片中预留了更大的面积，以及可配置逻辑，即增加了一定的成本以及功耗。

以下我们选取了FPGA与ASIC、ASSP进行了8方面的对比来显示FPGA的优劣势：

FPGA与ASIC对比

成本： 如果ASIC流片量大，实现同样逻辑的FPGA成本将是ASIC的10倍以上。按照上面的初步测算，以5万片流片为零界点，低于5万片的小批量多批次的专用控制设别（如雷达、航天飞机、汽车电子、路由器，这些高价值、批量相对较小、多通道计算的专用设备）采用FPGA更加经济划算。

功耗： FPGA中的芯片的面积比ASIC更大，这是因为FPGA厂商并不知道下游的具体需求应用，故在芯片中装入规模巨大的门电路（其实很多没有使用到），而大数据和物联网、国防、汽车等，这些领域对低功耗要求不高。

编程设计： FPGA的发展中，软件将占据60%的重要程度。例如Xilinx公司60%~70%的研发人员从事软件工作。除了考虑芯片架构，编程设计时还要考虑应用场景多样性、复杂性和效率。FPGA编程需要采用的专用工具进行HDL编译，再烧录至FPGA中，其技术门槛非常高。

FPGA发展趋势

从技术端来看FPGA的未来发展，我们预测在未来的一段时间内FPGA将继续遵循摩尔定律的演变发展。目前目前Xilinx的16nm工艺FPGA已经成熟商用。而Altera被Intel收购后逐步切换至Intel的工艺上面来，现在也推出基于Intel 14nm工艺的Stratix 10等高端芯片。

翻阅Xilinx官网，我们可以看到Xilinx对于FPGA的产品计划将会是持续缩小其芯片的面积，也符合我们的想法，即今年内将继续保持摩尔定律所述，缩小其芯片尺寸的一个技术发展趋势。

一、受益大数据、AI、云计算，市场空间持续增长

1.1 FPGA市场情况

市场规模情况

根据MRFR统计以及预测，在2013年全球FPGA的市场规模在45.63亿美元，至2018年全球FPGA的市场规模缓步增长至63.35亿美元。

但随着目前5G时代的进展以及AI的推进速度，MRFR预测FPGA在2025年有望达到约125.21亿美元。

地区分布情况

对于全球FPGA的市场分布而言，MRFR统计对于FPGA的下游应用地区分布而言，目前最大的为亚太地区，占比39.15%，北美占比33.94%，欧洲占比19.42%；而至2025年，亚太地区的占比将会继续的提高至43.94%，此间原因也主要因为下游应用市场在未来的主要增长大部分集中在亚太地区。

下游分布情况

按照FPGA下游应用来分拆FPGA的市场规模的话，我们可以看到在2018年而言，通讯领域所用FPGA占据约40%，消费电子占据23%，为最大的应用下游；根据MRFR预测至2025年时最大的应用领域将是汽车，占比29%，而数据中心以及工业的占比也将直线上升至13%和19%。

1.2 下游应用如何助力

对于未来FPGA的重要发展趋势：汽车、数据中心而言，我们通过总结延伸出未来FPGA最重要的核心其实依旧是 AI、大数据、以及云计算

但我们仍然将从以下汽车以及数据中心两个最大的增长点进行具体的应用领域简述。

汽车领域

在汽车领域而言，目前汽车相机以及传感器中FPGA的应用已经相对成熟，而在未来发展的趋势：自动/智能驾驶汽车的人工智能系统中，FPGA的适用度将是最为契合的用于处理越来越复杂的ADAS和自动驾驶。

例如，辅助驾驶系统的视频分析功能采用超低延时精确算法对来自车辆摄像机的实时视频输入进行分析，在瞬间做出判断。如若使用ASIC或者ASSP芯片，则开发进度将无法跟上发展越来越快的研发周期，从而拖累开发周期。

目前在智能驾驶中使用FPGA的研发人员不断增加，其主要原因我们归纳后主要为以下几点：

1. FPGA可以实现重新编程，无需重新设计；

2. 节约时间，无需重新设计、投片、制造；

3. FPGA设计软件设计软件提供创新技术，以加速系统设计，并利用FPGA系统内验证减少调试工作。

使用FPGA能持续帮助芯片设计这一流程不断适应并调整因汽车产业所新增的需求对芯片的改动，而无需进行重新设计及生产新芯片的复杂流程，实现真正的芯片 个性化，可定制化， 以及 可更改化。

数据中心领域

当前，数据中心已经成为全球信息存储、处理、分发的核心设施，是支撑网络信息化社会的重要支柱，国内外对数据中心的建设需求非常旺盛。数据中心与传统的计算机托管机房相比，具有鲜明的特点，也面临着严峻的挑战。

1. 首先是规模庞大。 可由数千个同构的计算节点组成，带有各自的网络、存储子系统，有独立的供电设备和冷却系统，具有更大规模的软件架构、存储设备和硬件计算平台，共同提供少量规模非常巨大的互联网应用和服务。

2. 其次是需求多样且快速演化。 数据中心运行的业务类型从早期的搜索引擎、语义分析、语言翻译到最新的知识图谱、人工智能等，种类繁多且随着需求和技术的发展而不断变化。这些应用和服务所需的软硬件架构、计算模型、编程模型也不尽相同，对计算能力和计算类型的加速需求也不尽相同。

3. 再是能耗巨大。 数据中心的能耗开销通常占总运行成本50%左右，且能耗总量巨大，2013年仅美国数据中心就使用了910亿千瓦时电能。预计到2020年，能耗将增加53%，上升到1390亿千瓦时。同时，数据中心对环境也造成了巨大的压力。控制能耗、提高效率成为大数据中心建设运维行业的共识，也是当前研究的热点。

4. 最后是数据安全。 随着数据中心的密集建设，数据中心所存储的数据将会是呈几何倍数增长，而对应的也将会有更多的敏感数据，例如：个人信息、银行支付信息等，如何在未来数据中心成为信息化社会的重中之重的同时保护数据中心信息的安全也是众多问题之中的关键之一。

对于FPGA而言，在数据中心的应用将会较为简单的解决这类问题。

首先FPGA可以根据新的或者变化的需求及应用进行调整，保证了因为需求的快速变化而致使的原芯片的不适用；

其次就是FPGA的使用可以帮助数据中心在异构运算中使其新能功耗之比达到最大化，保证了能源消耗的解决方式；

再之即使FPGA在信息保密方面可以通过加密数据的方式保证其数据及信息的安全。

二、寡头垄断，行业聚集

2.1 FPGA竞争格局

目前FPGA的应用已经被多方企业使用，从IBM，Facebook这类国际巨头至中国BAT均已经开启了FPGA的应用。

英特尔167亿美元收购Altera，整合Altera多年FPGA技术以及英特尔自身的生产线，推出CPU + FPGA 异构计算产品主攻深度学习的云端推断市场；亚马逊AWS、微软、百度、阿里云、腾讯云均围绕FPGA进行云端推断相应布局，具体如下表所示。

备受瞩目的FPGA市场巨大，在2018年63.35亿美元的市场空间，但其市场分布却十分聚集。目前市场由Xilinx和Altera（已被Intel收购）霸占，行程了高度垄断，两者合计占据超过70%的市场空间；而行业前五则占据了全球约为88%的市场份额。

其主要原因也是因为技术专利的限制和较长开发周期使得FPGA行业形成很高壁垒，也进而巩固行业巨头领先地位。

2.2 中国的FPGA“芯”在哪？

目前中国IC厂商在FPGA这个细分领域和国外巨头的差距远远比其他领域要大，其中最大的原因就是FPGA技术门槛非常高，核心技术只掌握在及其少数的公司手上。根据统计目前Xilinx和Altera拥有超过6000项专利，对该行业的后进入者形成了难以跨越的技术壁垒。

因此，国内FPGA的发展只能靠自主技术和自主产品。虽然国内FPGA企业起步较晚，发展过程可能会很漫长，但我们依然可以看到部分企业已崭露头角。