深度学习加持，FPGA前景可人

        根据英特尔的预测，他们计划从现在到2023年以接近直线增长率来提升FPGA的业务。对此我们总是抱有怀疑的态度。但FPGA业务随着时间的推移或多或少地在增长（比15年前增长约2.5倍）。
        英特尔还预计，FPGA的营收在2014年到2023年之间将会再翻一倍。按照英特尔预测，从2014年到2023年间其复合年增长率为7％，其收入应该略低于预测的89亿美元。有趣的是，由于英特尔的预测并没有把来自数据计算中心（服务器，交换和网络）的FPGA收入份额纳入计划中，这将会发生很大变化。让我们分析一下：
        如果Altera和Xilinx的市场份额没有发生改变，且假设Altera的收入在网络，计算和存储的部分保持不变，那么Altera这一部分的业务收入到2023年将会达到5.6亿美元左右。我们认为Intel这样的数据低估了数据中心在提供更有效和灵活计算所面对的压力。不给过我们认为FPGA的前景远远优于这个预测。也就是说，许多FPGA技术的支持者一直期待FPGA在数据中心中获得计算合法化的那天很快到来。
讽刺的是，英特尔本身作为FPGA的编程专家，硬件描述语言的使用者，以及知名的ASIC制造商，竟成为推动FPGA成为加速器优先选择的主要参与者。这样的加速器既能作为独立的离散计算元件，又可以作为混合 CPU-FPGA器件。
        这也是为什么从2016年以来，我们看到所有关于Altera的新闻都是昭示FPGA将会有的大规模增的增长。所以至少在短期，他们除了为其他的FPGA制造商作嫁衣裳，几乎别无他法。这次收购不仅是FPGA发展的里程碑，也是英特尔对FPGA巨大的潜力的承认。FPGA作为未来强大的计算加速器，不但影响主要企业的决策和市场趋势，而且加速企业中的工作负载，促进超大规模数据中心的内部搜索，以及提高高性能计算模拟的地位。在跨越2017年之际，FPGA在应用程序中等级中新增了机器学习和深度学习，这给FPGA产业敲下了又一重锤。
       
        为什么大家都青睐FPGA

        首先，编程FPGA的软件栈已经演进了，尤其是在Altera的帮助下，FPGA增加了对OpenCL开发环境的支持。但不是每个人都是OpenCL的狂热粉丝。
        先有Nvidia为其Tesla GPU加速器创建了自己的CUDA并行编程环境。再有SRC计算机公司不但早在2002年就为国防和智能领域提供混合CPU-FPGA系统，到了2016年年中，进一步将自己研发的Carte编程环境进入了商业市场，这个编程环境可以使C和Fortran程序自动转换为FPGA的硬件描述语言（HDL）。
        另一个推动FPGA被采用的因素是随着芯片制造技术难以持续缩进，多核CPU性能的提高越来越艰难。 虽然CPU的性能获得了大跳跃，但主要用于扩展CPU的性能吞吐量，而不是单个CPU内核的个体性能。（我们知道架构增强是有难度的）。但是FPGA和GPU加速器的每瓦性能都有了令人信服的改进。
        根据微软的运行测试，在执行深度学习算法的时候，CPU-FPGA和CPU-GPU混合计算在的每瓦性能也不相伯仲。GPU在运行中更热和有类似的每瓦性能表现，但是同时他们也带来了更强的工作能力。
提高了每瓦性能解析了为什么世界上最强大的超级计算机在20世纪90年代后期转移到并行集群，并且解析了为什么现在他们转向了混合机器，而不是英特尔的下一个以 CPU-GPU为混合主力的Xeon Phi的处理器“Knights Landing （简称KNL）。
        在Altera FPGA协处理器和Xeon Phi处理器Knights Landing的帮助下，英特尔不但可以保持自己的在高端的竞争优势。并且在与Nvidia 、IBM和 Mellanox组成的Open power联盟竞争中继续领先。
英特尔坚信超大规模计算，云端和HPC市场的工作负载会快速成长。为促进其计算业务继续蓬勃发展。这情况下只能成为FPGA的卖家，否则别人就会抢去这唯一的出路。但英特尔并不是这样跟大家说。他们说：“我们不认为这是一种防守战或者其他，”英特尔的CEO Brian Krzanich在Altera收购消息后的新闻发布会上说。“我们认为物联网和数据中心都是庞大的。这些也是我们的客户想要构建的产品。我们30％的云端工作负载将在这些产品上，这是基于我们对如何看待趋势变化以及市场发展的预测。
        这是用来证明这些工作负载能以一种或另一种方式转移到硅中。我们认为最好的做法是使用有业界最佳性能和成本优势的Xeon处理器和FPGA组合。这将给工业领域带来更好的产品和性能。而在IoT中，这将扩展到潜在市场对抗ASIC和ASSP；而在数据中心中，则会将workload转移到硅，推动云的快速增长。
        Krzanich解释道：“你可以把FPGA想象成一堆gate，且能够随时编程。根据他们的想法，其算法会随着时间的推移和学习变得更聪明。FPGA可以用作多个领域的加速器，可以在进行加密的同时进行面部搜索，而且能在基本上在微秒内重新编程FPGA。这比大规模的单个定制部件的成本低得多且具备更高的灵活性。”
英特尔看到了比这更大的机会。
        Intel首席执行官Brian Krzanich在收购完成后宣布，到2020年，将有高达三分之一的云端服务提供商使用混合的CPU-FPGA服务器节点，这是一个令人震惊的消息。这也给从2014年底就开始瞄准的数据中心的Altera带来大约10亿美元的FPGA的机会。这数目大概是Nvidia目前流行的Tesla计算引擎营收的三倍。
        在2014年初，英特尔展示了一个相同封装的Xeon-FPGA芯片原型，并且打算在2017年推出这个芯片。这是基于当时数据中心集团GM Diane Bryant提出的一个带有FPGA电路的Xeon设想不久之后推出的。在宣布Altera交易的电话会议上，Krzanich没有说明退出这款Xeon-FPGA设备的时间，但是他表示英特尔将创建一个面向物联网市场的单die混合Atom-FPGA设备。英特尔正在考究在混合过渡阶段，是否需要为Atom和Altera FPGA做单一封装混合。
        在2016年的初太平洋顶峰证券的电话会议中，英特尔的云端基础设施集团总经理Jason Waxman与研究分析师讨论关于英特尔数据中心业务时表示，FPGA已经成为了热门话题。首先，虽然他没有指名道姓哪家厂商或者任何设备的规格，但是Waxman确定英特尔已经为某些客户提供了Xeon加FPGA的混合计算引擎样品。在会议期间，Waxman更是畅谈了驱动英特尔收购Altera和插足可编程计算设备的原因。 英特尔显然希望让FPGA成为主流，即使这可能会在数据中心中蚕食Xeon的某些业务。 （我们认为，因为英特尔认为这种自相残杀是不可避免的，控制它的最好方法是使FPGA成为Xeon阵容的一部分。）
        Waxman说：“我认为这项收购可能涉及许多事情，而且其中一些已经超越数据中心集团的范围。”首先，一个潜在的核心业务往往是由制造领先优势驱动。在这方面我们能很好的掌控，而且这样做还有良好的协同作用。再者，还有物联网“集团”对此也有很强的兴趣。
        据我们所知，某些大规模工作负载的扩展（如机器学习，某些网络功能）吸引了越来越多的人关注。我们才意识到我们或者可以在性能方面取得一些突破，这将是一个把FPGA从数据中心应用程序中移植到更多适合的、广泛发展领域的良好机会。但是在数据中心集团里的协作，FPGA不过是给CPU做个伴，帮助解决云端服务提供商和其他类型的大规模应用程序的问题。
        英特尔认为对FPGA加速有优先和大量需求的关键应用包括机器学习，搜索引擎索引，加密和数据压缩。正如Waxman指出，这些往往是很有针对性的，且没有统一的使用案例。这就是Krzanich斩钉截铁说三分之一的云端服务提供商将在五年内使用FPGA加速的依据。

深度学习加持，FPGA前景可人

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