全球最大容量FPGA記錄被再度刷新。

早前，已有一些客戶陸續收到Intel一款號稱全球容量最大的FPGA樣品。近日，Intel正式宣布這款Stratix 10 GX 10M FPGA已量產，它擁有1020 萬個邏輯單元，433億顆晶體管，采用14nm制程，是目前已發布的全球密度最高的FPGA產品，是上一代Stratix 10 GX 1SG280 FPGA 密度的 3.7 倍，實現I/O 2倍擴展，功耗降低40%。

這一產品的推出，打破了Xilinx全球三代最大容量FPGA的保持紀錄，其最新一代大容量FPGA是今年夏天推出的Virtex UltraScale+ VU19P，采用16nm工藝，基于Arm架構，擁有350億顆晶體管。

誰在推動FPGA容量不斷攀高？

FPGA（Field－Programmable GateArray）現場可編程門陣列，由于其硬件并行加速能力和可編程特性，在傳統通信領域和IC設計領域很受歡迎。特別是伴隨著全球通信市場的發展壯大，FPGA以“萬金油”的優勢迅速找到了用武之地，成為數字系統中的通用組件。

FPGA潛力之巨大、前景之誘人，使得當時不乏IBM、摩托羅拉、飛利浦這些行業巨頭前仆后繼去嘗試，但由于其開發門檻太高，沒有堅實的技術積累和長時間的投入，很難形成有競爭力的產品。最終僅以美國硅谷四家公司Xilinx、Altera、Lattice、Microsemi為代表，牢牢占領著主要份額，并鑄就了高聳的專利圍墻。2015年6月，Intel以167億美元收購全球第二大FPGA廠商Altera，才算正式進入這一市場，這也創下了Intel有史以來最貴的一筆收購。

伴隨5G、AI等發展，FPGA在推動創新方面的優勢越來越顯著，主要體現在三方面：它可以作為先進的多功能加速器；憑借其靈活性能夠打造出高度差異化的產品；其硬件可編程性能夠滿足不斷變化的市場要求和標準。

而除此之外，FPGA在另一個領域的需求也水漲船高。

一顆芯片從設計到量產，流片環節占據大額支出。芯片完全設計出來后，需要按照圖紙在晶圓上進行蝕刻，采用什么樣的制程工藝、多大尺寸的晶圓，以及芯片的復雜程度，都會影響這顆芯片的流片成功率。許多芯片往往需要進行多次流片才能獲得較為理想的效果，這些失敗流片構成了一大筆費用支出。此外，當芯片制造完成后，如果需要修復硬件設計缺陷，通常需要昂貴的重新設計的費用以及額外的時間支出。特別是當設備制造出來并交付給終端客戶的情況下，解決這些問題的成本會更高，甚至遠遠超出金錢本身的估量。

正因為以上問題帶來如此之高的風險，流片前的仿真和原型設計系統越來越普及，因為在風險如此之高的情況下，沒有哪個設計團隊敢于忽視這項謹慎又必要的驗證性投資。它能夠幫助半導體廠商在芯片制造前發現問題，避免代價高昂的軟硬件設計缺陷，帶來數百萬美元的費用節省。

由于ASIC 仿真和原型設計系統可以幫助設計團隊大幅降低設計風險。包括Intel在內的很多大型半導體公司都開發了自定義原型設計和仿真系統，并在流片前使用該系統來驗證自身大規模、高復雜度、高風險的 ASSP 和 SoC 設計。

ASIC 仿真和原型設計系統支持很多與 IC 和系統開發相關的工作，包括：

• 使用真實硬件的算法開發
• 芯片制造前的早期 SoC 軟件開發
• RTOS 驗證
• 針對硬件和軟件的極端條件測試
• 連續設計迭代的回歸測試

那么，超大容量FPGA又能滿足哪些應用需求？

隨著半導體制造技術不斷的前進、相應的設計規模以及復雜度在飛速增長，使得傳統的軟件仿真已不可能完全解決功能驗證的問題。而且一些需要處理大量實時數據的應用（如視頻）也越來越多，因此要求能夠在接近實時的條件下進行功能驗證。FPGA在實現高效的仿真和功能驗證方面，被寄予厚望。

ASIC原型設計和仿真市場迫切需要容量更大的FPGA。目前，市場上已經有數家供應商提供商用現成 (COTS) ASIC原型設計和仿真系統，對于這些供應商而言，如果能夠將更大容量的FPGA 用于其 ASIC 仿真和原型設計系統中，就意味著他們能夠在盡可能少的 FPGA 設備中納入大型 ASIC、ASSP 和 SoC 設計。據了解，使用Intel最新的Stratix 10 GX 10M FPGA，能夠用于耗用億級 ASIC 門的數字 IC 設計。

如下是該產品在ASIC原型設計、仿真，滿足具體的需求方面，與上一代產品相比帶來的性能提升：

超大容量FPGA是如何實現的？

Intel最新發布的這款元件密度極高的Stratix 10 GX 10M FPGA，是基于現有的Stratix 10 FPGA 架構以及先進的嵌入式多芯片互連橋接 (EMIB) 技術。正是通過EMIB 技術，才融合了兩個高密度Stratix 10 GX FPGA 核心邏輯晶片（每個晶片容量為 510 萬個邏輯單元）以及相應的 I/O 單元，這也是第一款使用 EMIB 技術將兩個 FPGA構造晶片在邏輯和電氣上實現整合的Intel的FPGA。數萬個連接通過多顆 EMIB 將兩個 FPGA 構造晶片進行連接，從而在兩個單片 FPGA 構造晶片之間形成高帶寬連接。

可以說，Intel推出這款世界上最大型的FPGA不僅僅是產品級的超越和創新，更是綜合實力的體現。

Intel網絡與自定義邏輯事業部副總裁兼 FPGA電源產品營銷總經理Patrick Dorsey在采訪中表示，獨有的封裝技術，以及能夠整合不同半導體晶片的能力，包括 FPGA、ASIC、eASIC 結構化 ASIC、I/O 單元、3D 堆疊內存單元和光子器件等。Intel具備將不同類型的設備整合到封裝系統 (SiP) 中的能力，能夠滿足特定的客戶需求，這些先進技術彼此結合，構成了Intel獨特、創新且極具戰略性的優勢。

此前，Intel已經通過使用EMIB 技術將 I/O 和內存單元連接到 FPGA 構造晶片，從而實現了Stratix 10 FPGA 家族的規模和種類不斷擴張。例如：Stratix 10 MX 集成了 8 GB 或 16 GB的 EMIB 相連的 3D 堆疊 HBM2 SRAM 單元，最近發布的Stratix 10 DX FPGA 則集成了 EMIB 相連的 P tile，具備 PCIe 4.0 兼容能力。

Stratix 10 GX 10M 的目標受眾主要是ASIC 仿真和原型設計的客戶，賦能下一代5G、AI、網絡ASIC驗證。Patrick Dorsey強調，由于在AI和5G領域很多中國企業已經沖在前面，因此這款新品對于中國市場而言非常重要。

高端FPGA未來拼什么？

回顧FPGA的發展，很大程度上是由工藝技術驅動的，很容易把它的進化看成是簡單的容量發展。但事實遠非如此。正如所有的半導體芯片一樣，它對于功耗、面積、成本、性能的追求永不止步，特別是在“異構計算”盛行的現在，在其異構平臺上資源整合的能力變得越來越重要。而除了硬件層面的不斷進步，軟硬件的協同優化非常關鍵，從某種程度上甚至可以說，軟件工具的研發水平決定了硬件規模和性能所能達到的高度。

Intel在FPGA仿真和原型設計系統的開發方面，可提供Quartus Prime 軟件套件，該套件采用新款專用IP。面向軟件開發人員，Intel近來一直在主推oneAPI，它旨在提供統一的編程模型，用于簡化不同架構的開發工作。

應對未來挑戰，英特爾網絡和定制邏輯事業部副總裁兼FPGA和電源產品部門總經理David Moore指出，以數據為中心的時代重要的不僅僅是數據量，數據的類型同樣需要關注。以類型劃分，數據可分為結構化數據、非結構化數據和最佳處理近源數據。這些數據采用全新的數據并行化方式，具備新的數字格式和精度特性，并對實時和QoS提出了更高的要求。

從邊緣到云，數據洪流將將產生深遠的影響。這也意味著需要更多硬件和軟件的深度定制以及更高靈活性。David Moore表示，Intel FPGA的優勢在于擁有先進的多功能加速器支持，自身靈活性可助力客戶打造高度差異化產品?；贔PGA，Intel構建了一整套體系，包括IA+FPGA解決方案、合作伙伴和生態系統、軟件與IP，以及芯片和主板，覆蓋從邊緣計算到云端再到網絡等領域。

在軟件和IP方面，英特爾提供了包括基于 LLVM的SYCL開源編譯器、Intel C++ Compiler編譯器、OpenVINO工具包等；具體到垂直細分應用層面，Intel FPGA已滲透到嵌入式、邊緣計算、物聯網、網絡連接，以及云和企業等領域。Patrick Dorsey以Intel PAC D5005在AI領域對深度語音識別的加速、PAC Arria 10 GX FPGA對視頻分析加速的兩大方案為例，指出了Intel不同于其他加速卡產品的最大區別：Intel擁有從端到云的完整加速卡產品線，同時提供較完整的硬件+平臺+行業標準的解決方案，能夠幫助用戶快速將產品推向市場。

此外，Intel形成了包括FPGA、eASIC、ASIC在內的一系列自定義邏輯解決方案組合，憑借可編程性、可擴展性、低時延性、高存儲容量等特點，不僅提供更多選擇以及跨整個產品生命周期的靈活優化，并且有效幫助客戶縮短上市時間，降低總擁有成本。

當然，在這些基礎上，重中之重還在于生態系統的建設。Patrick Dorsey在回答高端FPGA開發挑戰這個問題時就強調，生態系統的搭建舉足輕重。英特爾在做更多FPGA平臺級的開發，建立更多軟件的堆棧，推動更多主板的開發工作，努力想創造一些新的市場機遇。這也要求FPGA有更多的能力去適應新應用場景，意味著需要和更多的系統集成商、增值服務渠道商合作，共同推動FPGA的發展。

顯然，不論是軟硬件協同發展，還是擴大生態系統，最終都指向了“易用性”這一終極目標。

易用性對于FPGA的下一個階段至關重要。如何最大程度釋放硬件性能、如何簡化跨不同計算架構應用程序的開發工作，成為為數不多的FPGA玩家共同面臨的難題。

至于這種易用性如何實現？是通過更好的軟件工具，更高級的設計規劃，還是更為先進的工藝、封裝技術？也許，答案并不唯一，就像所有的人生經驗都需要沉淀，所有的成功都需要積累，經歷過應用檢驗后的產品最終會在市場上大放異彩。