人工智能芯片行业深度报告：谁会成为下一个ARM FPGA大有可为

时代的机遇：传统X86 架构芯片无法满足需求，人工智能时代呼唤新一代的计算芯片平台。谁能成为下一代硬件芯片平台，就有望随着海量计算需求的大爆发，上演ARM 在智能手机时代爆发的辉煌。

　　人工智能未来应用主战场是在推理环节。人工智能尚处于早期，未来人工智能应用主战场推理环节远没有爆发。目前，英伟达的GPU 只是在训练场景中占据着绝对领导地位，GPU 并不一定是最后的赢家。未来GPU、FPGA 和ASIC 都有机会胜出。

　　FPGA 优点是动态可重配、性能功耗比高，非常适合在云端数据中心部署。近两年，全球七大超级云计算数据中心包括IBM、Facebook、微软、AWS 以及BAT都采用了FPGA 服务器。

　　从行业发展趋势来看，我们认为FPGA 潜力被低估了，未来大有可为：
　　算法正向有利于FPGA 发展的方向迭代。模型压缩是从训练环节走向推理环节的必要过程。深鉴科技在将LSTM 模型的尺寸压缩20 倍后，采用了搭建在FPGA 上的硬件框架ESE，获得了高一个数量级的能量效率提升。能量效率分别为CPU 的40 倍和GPU 的11.5 倍。

　　FPGA 受益于芯片NRE 费用指数级上升带来的规模效应。随着制程工艺不断提高，芯片NRE 费用指数级上升，越来越多的ASIC 芯片将由于达不到规模经济而被迫放弃，从而转向直接基于FPGA 开发设计。

　　FPGA 行业门槛极高，典型的双寡头竞争格局，目前，FPGA 市场空间约50 亿美元，其中赛灵思Xilinx 占49%市场份额，阿尔特拉Altera（被英特尔收购）占39%。国内参与者很少，目前国内能够生产FPGA 的上市公司仅有紫光国芯（002049）一家，具有较强的稀缺性。

　　FPGA 巨头积极打造生态合作体系，帮助合作伙伴更方便地使用。赛灵思推出reVision 堆栈，克服FPGA 采用硬件描述语言，使用难度大的弱点。

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