Atributele produsului

Cererea de FPGA condusă de carduri de accelerare AI

Datorită flexibilității și capacităților lor de calcul de mare viteză, FPGA-urile sunt utilizate pe scară largă în cardurile de accelerare AI.În comparație cu GPU-urile, FPGA-urile au avantaje evidente ale eficienței energetice;în comparație cu ASIC-urile, FPGA-urile au o flexibilitate mai mare pentru a se potrivi cu evoluția mai rapidă a rețelelor neuronale AI și a ține pasul cu actualizările iterative ale algoritmilor.Beneficiind de perspectiva largă de dezvoltare a inteligenței artificiale, cererea de FPGA pentru aplicații AI va continua să se îmbunătățească în viitor.Potrivit SemicoResearch, dimensiunea pieței FPGA în scenariile de aplicații AI se va tripla în 19-23 pentru a ajunge la 5,2 miliarde USD.În comparație cu piața FPGA de 8,3 miliarde de dolari din '21, potențialul de aplicații în AI nu poate fi subestimat.

O piață mai promițătoare pentru FPGA este centrul de date

Centrele de date sunt una dintre piețele de aplicații emergente pentru cipurile FPGA, cu o latență scăzută + un randament ridicat, punând punctele forte ale FPGA-urilor.FPGA-urile pentru centrele de date sunt utilizate în principal pentru accelerarea hardware și pot obține o accelerare semnificativă atunci când procesează algoritmi personalizați în comparație cu soluțiile CPU tradiționale: de exemplu, proiectul Microsoft Catapult a folosit FPGA-uri în loc de soluții CPU în centrul de date pentru a procesa algoritmii personalizați Bing de 40 de ori mai rapid, cu efecte semnificative de accelerare.Ca urmare, acceleratoarele FPGA au fost implementate pe servere din Microsoft Azure, Amazon AWS și AliCloud pentru accelerarea calculului din 2016. În contextul epidemiei care accelerează transformarea digitală globală, cerințele viitoare ale centrelor de date pentru performanța cipului vor crește în continuare, iar mai multe centre de date vor adopta soluții de cip FPGA, ceea ce va crește, de asemenea, cota de valoare a cipurilor FPGA în cipurile de centre de date.

Comercializarea pe scară largă a conducerii autonome crește cererea pentru producția de masă FPGA

Pe măsură ce industria auto continuă să evolueze de la ADAS la conducerea complet autonomă, platformele de calcul eterogene care utilizează FPGA-uri pot face față exploziei de date cauzate de numărul crescut de senzori, pot reduce timpul general de răspuns al sistemului cauzat de sincronizarea și fuzionarea mai multor senzori și pot crește flexibilitatea și scalabilitate, permițând scalabilitate de la senzori de vârf la controlere de domeniu, oferind în același timp o capacitate de reprogramare dinamică, reducând costurile sistemului și pierderile.În plus, FPGA-urile pot oferi soluții flexibile, cu costuri reduse și de înaltă performanță pentru nevoile în creștere rapidă ale unei varietăți de aplicații electronice auto.la mijlocul zilei de 20 iunie, liderul FPGA, Xilinx, avea aproximativ 70 de milioane de cipuri pentru automobile utilizate în ADAS.

Achiziția de către AMD a contractului Xilinx a fost amânată până la finalizarea trimestrului 22

După achiziționarea de către Intel a FPGA Dragon II Altera în 2015, AMD a anunțat în octombrie 2020 că intenționează să cheltuiască 35 de miliarde de dolari SUA (sub formă de stoc) pentru a achiziționa FPGA Xilinx, în încercarea de a-și extinde TAM-ul prin intrarea pe piața FPGA, îmbogățindu-și în același timp produsul. pentru a forma un sistem de calcul complet de înaltă performanță cu procesoarele CPU existente, plăcile grafice GPU și plăcile de calcul accelerate.Potrivit ultimelor știri din 31 decembrie 21, achiziția este de așteptat să fie finalizată în trimestrul I 22, o întârziere față de programul așteptat inițial, deoarece toate aprobările nu au fost încă obținute.

În viitor, impulsionate de valul 5G, se așteaptă ca FPGA-urile să atingă o creștere a volumului și a prețului, în timp ce liderul FPGA, Xilinx, va continua să beneficieze și de lansarea cerută pe piețele de aplicații FPGA, cum ar fi AI, centrele de date și conducerea autonomă. .