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。

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