40 年 FPGA 历程：国产 FPGA 发展瓶颈与机遇分析

在嵌入式领域，FPGA 是一种至关重要的器件。今日，AMD 宣布首款商用现场可编程门阵列（FPGA）已经问世 40 周年。那么，在 FPGA 背后有着怎样的故事？目前国内外的发展情况如何？国产 FPGA 能否独挑大梁？

从替代ASIC到边缘AI

FPGA 的颠覆性在于引入了可重新编程硬件的理念。通过创建 “像软件一样灵活的硬件”，FPGA 重编程逻辑改变了半导体设计的面貌。开发人员首次能够设计芯片，即便规格或要求在中途甚至制造之后发生变化，他们也可以重新定义其功能以执行不同任务。这种灵活性使得新芯片设计的开发更为迅速，加快了新产品的上市时间，并为 ASIC 提供了替代方案。

FPGA 由已故的 Ross Freeman 发明，他是 Xilinx（现在是 AMD 的一部分）的联合创始人，也是一位工程师和创新者。他认为，相较于标准的固定功能 ASIC 器件，必须有一种更好、更具成本效益的芯片设计方法。FPGA 为工程师提供了即时更改芯片设计的自由和灵活性，使其能够在一天内开发和设计定制芯片。此外，FPGA 还助力开创了 “无晶圆厂”（Fabless）商业模式，改变了整个半导体行业。通过消除对定制掩模工具的需求和相关的非经常性工程成本，FPGA 证明了公司无需拥有代工厂来创造突破性的硬件，只需要具备愿景、设计技能和 FPGA，从而加速了硬件创新。

自世界上第一个商用FPGA（XC2064）出货以来的40年里，FPGA在电子领域无处不在，并深深嵌入到日常生活中。如今，自适应计算设备，包括FPGA和自适应SoC以及系统级模块（SOM），无处不在，从汽车、铁路车厢和交通信号灯到机器人、无人机、航天器和卫星，再到无线网络、医疗和测试设备、智能工厂、数据中心，甚至高频交易系统。

世界上第一款商用FPGA XC2064具有85,000个晶体管、64个可配置逻辑块和58个I/O 块。相比之下，当今最先进的基于AMD FPGA的器件（如Versal Premium VP1902）具有 1,380亿个晶体管、1,850万个逻辑单元、2,654个I/O模块、多达6,864个DSP58引擎，以及用于内存、安全和接口技术的广泛硬核IP。自从1985年赛灵思发明FPGA以来，FPGA容量已经提高了一万倍以上， 速度提高了一百倍以上，价格和功耗缩小了一千倍以上。

在应用方面，FPGA 正在加大对边缘 AI 领域的探索，更多市场被 AI 所撬动。如今，大多数 AI 工作负载都在数据中心 GPU 上运行。然而，越来越多的 AI 处理正在边缘进行。FPGA 技术处于各行各业中注入 AI 的应用快速增长的最前沿。FPGA 和自适应 SoC 提供实时传感器数据的低延迟处理，从而在边缘加速 AI 推理。随着最近推出的更小的生成式 AI 模型，可以预见 “ChatGPT 时刻” 即将到来，这些新的 AI 模型可以在边缘设备上运行，无论是在 AI PC、车辆、工厂机器人、太空还是任何嵌入式应用程序上。展望未来，基于 FPGA 的自适应计算将继续推动边缘 AI 应用的突破，用于自动驾驶、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。

FPGA国际四雄，不分伯仲

经过几十年的寡头垄断和行业整合，目前全球FPGA市场方面，AMD、Altera、莱迪思（Lattice）、微芯科技（Microchip）成为国际四雄，瓜分全球将近70%~80%的市场份额。

第一，AMD（赛灵思Xilinx）作为FPGA的发明者，其过去25年一直是FPGA市场份额的领导者。在过去的四十年里，已经向不同细分市场的 7,000 多家客户交付了超过 30 亿个 FPGA 和自适应 SoC（将 FPGA 架构与片上系统和其他处理引擎相结合的设备）。事实上，在过去 25 年中一直是可编程逻辑市场份额的领导者，AMD相信，凭借产品组合和路线图的优势，AMD有能力继续保持市场领先地位。

过去40年里，AMD创新和不断发展的市场需求导致了FPGA技术的许多惊人突破：

●1985 年：XC2064 – 第一款商用 FPGA

●1990 年代：XC4000 和 Virtex™ FPGA – 率先为无线基础设施提供嵌入式 RAM 和 DSP。

●1999 年：推出 Spartan 系列 – 为大批量应用提供传统 ASIC 的高性价比替代方案。

●2001 年：第一款集成了 SerDes 的 FPGA。

●2011 年：Virtex-7 2000T 成为业界首个生产部署的晶圆基板芯片 （CoWoS） 封装 -- 有助于率先使用先进的 2.5D 集成技术，这些技术已成为 HPC 系统的基础，现在正在推动 AI 的 GPU 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 – 使软件开发人员能够使用 FPGA 设计。

●2019 年：推出首款 Versal ACAP —— 推出专用 AI 引擎和可编程片上网络 （NOC）。

●2019 年：Vitis™ 统一软件平台 – 提供预优化的 AI 工具和抽象层，以加快推理速度。

●2024 年：Versal AI Edge 系列 Gen 2 – 集成可编程逻辑、CPU、DSP 和 AI 引擎，在单芯片上实现首个端到端 AI 加速，并为需要异构、低延迟和高能效计算的新一代应用提供支持。

●2024 年： Spartan UltraScale+ FPGA 系列，进一步丰富了广泛的成本优化型 FPGA 和自适应 SoC 产品组合，为边缘的 I/O 密集型应用提供经济高效的性能。

从上面可以看出AMD特别关注AI，除了AI领域，AMD特别关注汽车领域。智能座舱是最近几年厂商发力的重点，但车厂逐渐发现，现有SoC扩展能力不足，面对多传感融合具备一定挑战，这种情况下，FPGA更具优势。日前，AMD便针对ADAS传感器应用和车载信息娱乐系统（ IVI ），推出了 AMD 汽车车规级（ XA ）系列的最新成员：Artix™ UltraScale+™ XA AU7P。

不过，相对来说，AMD目前策略还是将赛灵思的FPGA当作整个解决方案的一环，不会特别强调FPGA的特殊地位。毕竟FPGA也有自己的专长，而不是一个万能的通解，AMD更想提供高性能 CPU、GPU、FPGA 和自适应 SoC一整套产品线。

第二，Altera重新变成独立公司，FPGA格局再生变。英特尔在前首席执行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）的领导下，开始了剥离Altera的程序。新任首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）上任仅两周，便已着手开展各项工作。陈立武精心策划，将Altera 51%的股份以44.6亿美元的价格出售给私募股权巨头银湖资本 (Silver Lake Partners)，使得这家FPGA制造商的估值达到87.5亿美元。当然，这比英特尔2015年6月收购Altera时支付的167亿美元要少得多。

拆分后，Altera一直比较看重Agilex这个产品系列，并第一时间发布面相智能边缘的Agilex™ 3 FPGA 和 SoC FPGA。Altera 的 Agilex™ 3 FPGA 和 SoC 可在不影响性能的前提下显著提高成本效益。其通过出色的Hyperflex® FPGA 架构、先进的收发器技术、更高的集成度和更强大的安全功能，助用户将项目提升至新的高度。

有意思的是，Altera拆分后还放出了Agilex™ 3与莱迪思Certus-N2跑分对比数据，数据显示，全面碾压莱迪思。

第三，Lattice坚持以中小尺寸产品走中低端路线，是其多年前便选定的竞争策略，整体在多年中表现比较稳健。Lattice目前比较关注三个市场。

AI方面，Lattice正在探索如何利用AI，特别是生成性AI（Gen AI）的最新研究成果，来提升整个开发过程。具体而言，Lattice更专注在AI推理（inference），尤其是在边缘端的推理应用。边缘端推理通常对功耗有更高的要求，而在性能上则可以做一定的妥协。关于机器人和仿真机器人的马达控制也是Lattice比较传统的应用。

汽车方面，Lattice一直在加大“在中国为中国”战略，与国内大部分汽车Tier-1厂商已有非常紧密的合作关系，并且对后期市场充满信心。2024年，Lattice针对汽车应用领域推出5到6款不同的应用方案。如果将这些新方案与不同的Tier-1厂商数量以及每年新产品迭代的速度相乘，整体应用方案的推广速度将在后期呈指数级增长。

工业方面，Lattice有很好的预期，其在中国已拥有众多客户。由于工业细分市场之间具有互补性，某些增长速度较慢的市场可以被其他市场所补充。因此，我们将工业市场视为基线，作为收入增长的最大驱动力。

第四，Microchip一直FPGA领域的“隐形冠军”，其本身产品拥有很多核心科技，只不过好像没有AMD、Altera那样经常被提起。

今年，Microchip也开始发力向 AMD、Altera 和 Lattice争夺市场份额。最近，Microchip对其PolarFire 现场可编程逻辑 FPGA 和系统级芯片 (SoC) 器件的价格进行了调整，通过禁用芯片上的某些模块(尤其是收发器)来降低定价，以降低 PolarFire Core 和 PolarFire SoC Core 的测试成本，整体价格也降低了30%。通过“模块裁剪”策略，降低成本实现精准产品定位。

此外，值得注意的是，PolarFire SoC产品内置五核 RISC-V 架构，支持异构多系统并行运行，体现了 Microchip 向开放指令集架构（ISA）生态靠拢的战略方向。可以说，Microchip的降价不仅是价格策略，更是争夺市场份额、生态主导权的战略举措。FPGA行业竞争焦点已从晶体管密度转向AI时代的高性价比算力平台。

国产FPGA，大器晚成

而国产 FPGA 的发展则相对滞后。国内 FPGA 设计始于 20 世纪 90 年代，真正技术发展于 2000 年以后，起步比国外晚十多年。FPGA 研发技术含量很高，无论从逻辑单元数量到制程工艺等国内外厂商均有差距。

目前国内与 FPGA 相关研发企业数量超过 28 家，其中已在 A 股上市的企业包括复旦微电子、安路科技、航锦科技，成都华微电子上市 “已问询”，紫光同创在日前启动上市辅导备案，云半导体、京微齐力、中科亿海微、智多晶、遨格芯微、易灵思则一直被加注。

具体来说，复旦微电在国内较早推出亿门级 FPGA，新一代十亿门级产品正在研发中，并且有可编程片上系统的技术储备；紫光同创覆盖高、中、低端等多层次 FPGA 市场；安路科技在 FPGA / 集成 CPU、FPGA、数据处理专用引擎等单芯片产品方面都有储备，量产供货产品已覆盖 100K 以内的逻辑单元规模，并且 PHOENIX1 系列中逻辑单元为 400K 的新产品已成功流片；京微齐力基于 22nm 工艺制程的 FPGA 已成功量产；易灵思基于 RISC - V 软核的 FPGA 已商用，并在 16nm、40nm 有长期的产品规划；西安智多晶自主研发的 Seal 5000、Sealion 2000 系列 FPGA/CPLD 芯片经过工业和信息化部电子第五研究所评估认证，通过了自主可控等级评定。

不过，纵观安路科技、紫光同创、复旦微电几家公司关键业务数据，由于研发费用占比一度超 100%，导致有一段时期净利为负。不过，得益于政策倾斜和科研项目经费补贴，这种窘境在一定程度上得以缓解。通过对比国际尖端产品，核心参数差距依然较大。国内也非常注重软件生态的建设，例如，智算平台是复旦微磨砺 3 年研发出来的一款针对 CNN 卷积神经网络的基于 FPGA 的深度卷积神经网络加速平台，具有高算力、低功耗的加速效果，提供高达 1TGOPS 的算力，灵活的支持 VGG、YOLO、FaceNet 等主流深度神经网络等优势。

再比如，2022 年 5 月，安路科技发布 SF1 系列 FPSoC 器件，SF1 以单芯片实现了 RISC - V 和可编程逻辑的优势融合，获得广泛市场关注；Pango Design Suite EDA 套件是紫光同创基于多年 FPGA 开发软件技术攻关与工程实践经验而研发的一款拥有国产自主知识产权的大规模 FPGA 开发软件，可以支持千万门级 FPGA 器件的设计开发。

国产 FPGA 主要存在以下三个发展瓶颈：专业壁垒方面，美国几乎持有所有 FPGA 核心专利，不过 FPGA 商用至今，许多专利开始慢慢到期；人才问题上，EDA 核心工具专业人才，特别是布局布线的算法高级人才几乎没有；生态环境方面，当前基本都是 AMD（Xilinx）、Altera、Lattice 的生态，后进者难以建立生态优势，IP 资源圈、开发资源圈都得从头建设。不过，随着边缘 AI 进一步火热，加之专利逐渐到期，国内 FPGA 发展迎来春天。这些公司也普遍都有 FPGA 与 AI 结合的相关产品。