今年是首款商用現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）問世 40週年，該技術引入「可重複程式化硬體」的概念。
藉由打造「如同軟體般靈活的硬體」，FPGA可重複程式化的邏輯改變了半導體設計的面貌。這是工程師首度能在設計晶片時，如果規格或需求在中途、甚至在製造完成後發生變化，依然可以重新定義晶片功能來執行不同任務。這項靈活性加快了晶片設計的開發速度，縮短產品上市時程，並成為應用特定積體電路（ASIC）的替代方案。
FPGA對市場影響深遠，催生了一個價值超過100億美元的產業。在過去40年間，我們已向全球超過7,000家客戶橫跨不同的市場領域交付超過30億顆FPGA與自行調適SoC（結合FPGA架構、系統單晶片與其他處理引擎的裝置）。事實上，我們已連續25年在可程式化邏輯市場維持領先地位，憑藉著強大的產品陣容與發展藍圖，我們有信心能持續領先市場。
FPGA是由已故的Ross Freeman發明，他是賽靈思公司（現為AMD一部分）共同創辦人，也是一位工程師與創新者。Freeman認為，除了標準的固定功能ASIC元件外，一定存在更好、更具成本效益的晶片設計方式。FPGA提供工程師隨時修改晶片設計的自由與靈活性，甚至能在一天之內完成一款客製晶片的開發與設計。FPGA同時也推動「無晶圓廠」（fabless）商業模式，顛覆整個半導體產業。藉由消除對客製光罩製作（mask tooling）與相關非經常性工程成本的依賴，FPGA推動硬體創新，證明企業無需擁有晶圓廠，只需具備願景、設計能力與 FPGA，即可打造突破性硬體。
全球首款商用FPGA－XC2064，擁有85,000個電晶體、64個可配置邏輯區塊與58個I/O區塊。相比之下，今日最先進的AMD FPGA（如Versal Premium VP1902）整合了1,380億個電晶體、1,850萬個邏輯單元、2,654個I/O區塊、高達6,864個DSP58引擎，以及大量應用於記憶體、安全與介面技術的硬體IP。
自全球首款商用FPGA（XC2064）問世至今已40年，FPGA已無所不在應用於電子產業，深入我們日常生活。如今，FPGA、自行調適SoC和系統模組（SOM）等自行調適運算裝置，已遍佈各種領域：從汽車、火車車廂、交通號誌，到機器人、無人機、太空船與衛星，再到無線網路、醫療與測試設備、智慧工廠、資料中心，甚至高頻交易系統等。
40多年來，AMD的創新與不斷演進的市場需求推動著FPGA技術歷經多項突破：
․ 1985年：XC2064－首款商用FPGA。
․ 1990年代：XC4000與Virtex FPGA－首次將嵌入式RAM與DSP整合於無線通訊基礎設施。
․ 1999年：Spartan系列問世－為大容量應用提供高成本效益的傳統ASIC替代方案。
․ 2001年：首款整合SerDes的FPGA。
․ 2011年：Virtex-7 2000T成為業界首個採用CoWoS封裝的量產部署－開創先進的2.5D整合技術之採用，現已成為高效能運算（HPC）與AI GPU的核心。
․ 2012年：Zynq系列－首款將Arm CPU與可程式化邏輯結合的自行調適SoC。
․ 2012年：Vivado 設計套件－讓軟體開發者也能設計FPGA。
․ 2019年：首款Versal自行調適SoC問世－引入專屬的AI引擎與可程式化晶片上網路（NoC）。
․ 2019年：Vitis統一軟體平台推出－提供預先最佳化的AI工具與抽象層，加速AI推論。
․ 2024年：第2代Versal AI Edge系列－將可程式化邏輯、CPU、DSP與AI引擎整合於單一晶片，首次實現端對端AI加速，為新一代需要異質、高效率、低延遲的應用提供支援。
․ 2024年：Spartan UltraScale+ FPGA系列－強化成本最佳化型FPGA與自行調適SoC產品線，為邊緣I/O密集型應用提供高效率且經濟的解決方案。
Vivado與Vitis軟體的推出，對擴大市場具有重大意義。Vivado軟體提供高階合成、機器學習最佳化與無縫IP核心整合功能，幫助開發人員簡化工作流程、縮短開發週期並提升效能。
Vitis開發環境則提供預先最佳化工具與抽象層以加速AI推論。最新版本（2024.2）引入了多項新功能，例如針對嵌入式C/C++設計的獨立工具，以及簡化AMD Versal自行調適SoC AI引擎部署的改良功能。我們將持續投入於這些工具，提升使用者的工作效率，同時支援新興與多樣化的資料類型與AI模型。
目前大部分AI工作負載都在資料中心GPU上運行。然而，愈來愈多AI處理正在邊緣發生。FPGA技術正站在這波AI融合應用快速發展的最前線。FPGA與自行調適SoC能即時處理感測器資料，實現低延遲的加速邊緣AI推論。隨著小型生成式AI模型的問世，「ChatGPT時刻」正邁向邊緣設備，讓AI模型能執行於如AI PC、車輛、工廠機器人、太空任務或任何嵌入式裝置中。
以下是AMD自行調適運算技術如何支援邊緣AI工作負載的實際案例：
․ 美國太空總署（NASA）－ AMD Virtex FPGA協助NASA火星探測車執行AI圖像辨識、比對與校正，並在回傳地球前過濾無用資料。此外，最新的太空等級Versal AI Edge自行調適SoC將加速的AI推論帶入太空，並具有對ML應用最佳化的增強型AI引擎。
․ Subaru － 採用第2代Versal AI Edge SoC，為下一代ADAS “EyeSight”駕駛輔助系統導入AI功能。
․ SICK － 透過AMD Kintex UltraScale+ FPGA搭配FINN機器學習框架，提升工廠自動化與包裹檢查效率。
․ Radmantis － 採用AMD Kria自行調適SOM裝置，推動永續漁業發展並執行即時AI推論。
․ JR九州 － 日本最大子彈列車營運商之一，採用AMD Kria SOM執行即時影像處理，用於AI化的軌道檢測系統。
․ Clarius － 在其手持式超音波設備中，透過AMD Zynq UltraScale自行調適SoC執行區域AI辨識。
我們預期FPGA的自行調適運算技術，將持續在自動駕駛、機器人與工業自動化、6G通訊、氣候變遷、藥物研發、科學研究與太空探索等領域推動邊緣AI應用的突破。FPGA問世40週年之際，回顧40年帶來深遠的影響，我們對這項技術的發明深感驕傲。致力於頂尖與領先市場產品的開發者，將持續運用FPGA推動創新晶片設計、支援硬體輔助驗證並加快產品上市腳步。AMD承諾未來將致力於持續引領這項關鍵技術的發展。