微软、苹果把未来押注 FPGA？凭什么

首届Xilinx自适应计算全球挑战赛火热正在报名中，免费租用 Xilinx 硬件平台，大赛奖金超20万美元就要错过了……快来薅一把~

大赛报名链接：https://t.csdnimg.cn/C6f5

从微软到苹果，FPGA 从数据中心渗透到广阔的消费领域

可编程的芯片将主导未来世界，诸多科技巨头很早就意识到了这一点。

自1984年，赛灵思发布的XC2064开启了FPGA商用元年。在30多年的时间里，FPGA从可编程的逻辑单元，发展到成千上万的可编程单元的逻辑阵列，一直演变成如今集成了各类硬件资源IP核甚至处理器内容的SoC，而FPGA的应用场景，也从芯片的流片、测试、验证等，拓展到通信、音视频处理、汽车、高性能计算等多个领域。

2014年，微软在计算机架构领域的顶会ISCA的一篇论文中，介绍了微软Catapult项目团队如何在其数据中心里部署FPGA，并用FPGA对必应（Bing）搜索引擎的文件排名运算进行硬件加速，吞吐量提升高达95%。

那时，Catapult 项目负责人 DougBurger 和前微软执行副总裁陆奇都相信可编程芯片可以改变世界。

2019 年，苹果发布新款 Mac Pro，其中配备了一款内置 FPGA 的硬件加速卡 Afterburner，来提升其视频流处理能力。

知乎用户@Evan172评价称，“现在的PC基本都是通用架构，要是针对不同的应用就出个不同的硬件版本的整体服务器或插卡，那得多少种版本？这不能与软件比啊！那FPGA作为PCIE add-in卡的作用就体现出来了。”

尽管很多复杂的功能都可以 offload 到 FPGA上实现，而且 FPGA 加速卡在这几年里的应用范围越来越广，但是其更多的是面向服务器、数据中心等场景，离普通用户较远。而苹果 Afterburner 的推出则意味着 FPGA 在普通消费领域的落地，也意味着 FPGA 成为互联网基础设施的可能性。

从 FPGA 到 ACAP，

直击 DT 和 AI 开发者的痛点和机遇

需要经常更新，同时要保证运行速度和部署，并满足定制化的安全需求，这些一直是 FPGA 的基本盘。随着人工智能时代的到来，擅长数据并行计算、更加灵活和低延迟的FPGA受到更多关注，FPGA厂商也推出不同类型的解决方案加以应对——异构计算平台化、IP化，FPGA也广泛部署在诸多场景下，展现出更多发展趋势。

无疑，这也是开发者的重大机遇。

AI 时代，很多公司开始研发各种 ASIC，但其缺点是开发成本极高，而且通用性差。相较之下，可编程芯片具有无限的理论加速的潜力，同时FPGA的工具链正在逐渐走向成熟，包括各种codegen/co-design/synthesis/simulation/verification等等。

FPGA确实越来越火。不过，其开发门槛依旧偏高。作为FPGA的发明者，赛灵思一直在革新FPGA 的开发工具，来降低开发门槛。

2012年，赛灵思发布 Vivado设计套件，包括高度集成的设计环境和新一代从系统到IC级的工具，这些均建立在共享的可扩展数据模型和通用调试环境基础上。而Vivado工具把各类可编程技术结合在一起，能够扩展多达1亿个等效ASIC门的设计。

2018年底，为了适应AI应用落地的需求，进一步解决AI开发者的痛点，FPGA赛灵思打造了自适应计算平台ACAP。ACAP整合了硬件可编程逻辑单元、软件可编程处理器、以及软件可编程加速引擎的计算平台产品。

通过软硬结合的优势，赛灵思使得软件开发者不需要了解底层硬件架构，可以很容易在FPGA上进行开发部署，同时自适应架构也能满足公司业务对硬件加速的需求，这主要体现在两个方面：

1、赛灵思FPGA自适应架构：兼顾灵活性和性能，场景更丰富

灵活性也即赛灵思所说的“自适应”。面对大量应用场景需求和海量非结构化数据扩张，通用处理器架构难以处理，也不能满足越来越多的定制化需求，而灵活的定制计算架构加速进入到更广泛的工作流负载当中，灵活性是未来处理器发展的一大趋势。

在性能方面，与其它主流芯片相比，FPGA的的灵活性要高于专用芯片ASIC，性能和实时处理能力优于CPU，同样具有并行处理的能力。而其ACAP的性能更是超过CPU、GPU。

从应用场景来看，FPGA及 ACAP 由于其平台内在的架构灵活性，可以适用于更加广泛的垂直领域。而 ACAP 系列产品中的AI 引擎为基于向量的算法提供了高达五倍的计算密度。

此外，FPGA作为一个硬件可编程的平台，它还可以通过软硬件协同设计的方式针对各个不同的工作负载开发和优化出一个更加高效的系统，得到更高的硬件使用效率（比如图像处理、金融、数据压缩等等），从而使数据中心具有更高的性价比。

 2、赛灵思Vitis统一软件平台降低软件开发者的门槛

Vitis 统一软件平台可实现在赛灵思异构平台（包括FPGA、SoC 和 Versal ACAP）上开发嵌入式软件和加速应用。它可为边缘、云和混合计算应用加速提供统一编程模型。

此外，Vitis 统一软件平台利用与高层次框架的集成，通过加速库采用 C、C++ 或 Python 进行开发，或者使用基于 RTL 的加速器和低层次运行时 API 对实现方案进行粒度更精确的控制。

Vitis 统一软件平台包括：

• 全面的内核开发套件，可无缝构建加速的应用
• 完整的硬件加速开源库，针对 Xilinx 硬件平台进行了优化
• 插入特定领域的开发环境，可直接在熟悉的更高层次框架中进行开发
• 不断发展的硬件加速合作伙伴库和预建应用生态系统

总体来看，Vitis统一软件平台统一了所有应用平台的开发，包括统一AI和传统的软件开发，统一终端计算以及边缘和云计算架构，以及统一语言来进行异构加速。这种低门槛适合从边缘到云的所有开发者。

由于FPGA的广泛应用和逐渐降低的开发门槛，在FPGA平台上开发应用将是开发者需要掌握的核心技能之一。 

赛灵思自适应计算大赛助力开发者与初创公司，

超20万美元奖金不薅一笔？

7 月 7 日，首届赛灵思自适应计算挑战赛将面向独立开发者和初创企业两大群体分别推出两种不同的竞赛形式，借助 Vitis™ 统一软件平台和 Vitis AI 发挥杰出才能，让参赛个人和团队为加速工作负载开发创意设计解决方案。

为了激励独立开发者和初创企业采用新颖、创新的方式解决实际问题，主办方赛灵思给出了以下参赛受益：

1）可以申请免费的赛灵思开发板

2）有机会赢得最高5.4万美元的高额奖金

3）通过与FPGA社区的其他开发者交流学习以及大赛的实践，提升开发技能

4）参赛的创业团队可以验证自己的业务

1、独立开发者挑战赛

独立开发者挑战赛设立了三大类别，每个类别的冠、亚、季军将赢得最高 5.4 万美元的奖金！

三大组别任你挑选

（1）智能视频分析

 【要求】Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104。

开发包括但不限于下列解决方案：智慧城市、智慧零售、ADAS、机器人视觉、医疗成像以及其他视频分析应用。   

（2）灵活应变的计算加速

【要求】Alveo U50 加速卡

面向极具挑战的计算密集型工作负载实现硬件加速，包括但不限于：金融科技、机器学习、计算存储以及数据搜索与分析。

（3）自适应智联网

【要求】Avnet Ultra96-V2 开发板

构建任意应用，展现如何在 IoT 2.0 时代充分发挥自适应计算的强大能力。

注：开发者可以登录赛灵思官网申请租用开发板（loaner board）进行比赛，开发工具必须使用 Vitis/Vitis AI。

每个组别均设冠/ 亚 / 季军各一名。

2、初创企业挑战赛

初创企业挑战赛总共产生三名优胜者，冠亚季军的奖金总金额将超过 15 万美元！ 

参赛企业应重点关注如何借助任意硬件方面的技术创新（包括运行在赛灵思器件上的定制平台）解决实际问题。

TIPS：

1. 需要演示通过可编程逻辑实现的应用加速，并展示与 CPU/GPU/ASIC 相比的显著性能提升或总拥有成本优势。

2. 需要使用基于赛灵思 28nm/20nm/16nm 器件构建的硬件平台，实现可编程逻辑硬件加速。

3. 需要使用 Vitis / Vitis AI 开发环境。

奖项设置：

 初创企业竞赛将总共产生三名优胜者，冠亚季军的奖金总金额将超过 15 万美元！

注意，错过时间，奖金就没了 ！

参考资料：

https://www.zhihu.com/question/29128657/answer/49767921

https://www.zhihu.com/question/52743455

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58838431