作者：电子创新网编辑部
随着人工智能、高速无线通信、医疗与生命科学技术的发展，以及复杂芯片架构对数据流优化的需求不断攀升，FPGA 正在迎来新的应用场景。
FPGA（现场可编程门阵列）最大的特点，是芯片部署后仍能重新编程和配置数字逻辑。在 AI 世界中，算法更新速度远超芯片架构更新速度，这种灵活性成为关键优势。
此外，FPGA 的前期成本较低，常被用于 ASIC 等固定功能芯片的原型验证，或作为某项工作负载稳定之前的过渡方案。但受限于制造成本，相对更常见于低出货量、高性能的专业市场，如战斗机或实验室高精度测量设备。
然而，FPGA 市场正在扩大，新兴应用包括：
云端服务器加速复杂算法，尤其适用于涉及 3D 数学运算的医学与科研场景；
低成本虚拟硬件验证，用于混合原型系统；
缓解 SoC 和 NoC 的内存与I/O 瓶颈；
AI 数据管道管理与预处理；
5G/6G 基站与核心网设备；
横向产品差异化，自定义硬件功能；
应对安全协议变化，作为可重编程保险机制。
高端 FPGA 的主要高量级用户包括通信（无线与有线）、数据中心、网络设备以及军工航天与政府部门。
Altera 业务管理负责人 Venkat Yadavalli 表示：“这些应用的年出货量从数千到数十万不等。随着 FPGA 集成特性的增强，如嵌入式 Arm 内核与 AI Tensor Block，FPGA 的适用范围在不断扩展至嵌入式与边缘 AI。”
1. 机器人、医学影像成为快速增长领域
机器人需要确定性时延与端侧实时决策，且大量融合来自摄像头与传感器的异构数据。Yadavalli 说：“语音、视频、传感融合……这些都非常适合 FPGA。”
医学影像的应用更为广泛，从眼科视网膜扫描到 MRI。AMD 自适应与嵌入式产品营销高级经理 Rob Bauer 表示：
“你首先采集大量模拟数据，必须进行滤波、处理、矩阵数学计算来重构图像。FPGA 做这些非常擅长。”
FPGA 内部的 AI 引擎也非常适合体积成像（volumetric imaging）。
2. FPGA vs ASIC：不是二选一，而是混合策略
在高速互联与 AI 加速成为常态的今天，选择 FPGA、ASIC 或其他 IC 并非简单二选一。
Arteris 产品管理副总裁 Andy Nightingale 说：
“设计者最终采用的是混合方案。互连架构允许 FPGA 和 SoC 混合使用，例如用于网络安全或缓解 I/O 瓶颈。有些模块即使 SoC 需要定制硬件，仍会保留 FPGA，因为协议和标准会变化。”
例如，若网络安全标准变动，可以直接重编 FPGA，而无需耗费数月重新设计 ASIC。这在快速演变行业中尤为重要。
但从逻辑单元成本看，FPGA 永远无法做到像 ASIC 那样极致优化。Yadavalli 指出：
“ASIC 或 ASSP 是为某单一固定功能做到极致优化，而 FPGA 需要保留通用可编程结构，因此必然牺牲面积与功耗。”
最终还是市场规模、算法稳定度与 ROI 的权衡。
3. 应用复杂度提升使 FPGA 更有价值
Bauer 表示：
“在物理世界的 AI 中，边缘侧传感数据吞吐提高、时延要求更低、安全需求更高，都是 FPGA 的典型强项。它就是一个持续优化的问题。”
4. AI 模型不断演变，FPGA 的价值随之波动
AI/ML 模型不断变化，FPGA 的可重编程性带来优势，但也使得“FPGA 还是 ASIC”成为动态问题。
Movellus CEO Mo Faisal 解释：
“当工作负载频繁变化时，你会倾向通用计算。当算法趋于稳定，你会定制化。这个循环会不断重复。”
例如大型科学实验（如 CERN 或 Fermilab）会部署上万颗 FPGA，但扩展至更多系统时可能成本和效率不足，必须重新评估架构。
ChipAgents 研究负责人张克勋认为：
“生命科学等领域模型结构仍未收敛，需要既足够快速又可定制的硬件。FPGA 在这些场景中会大放异彩。”
对于消费类市场，则更多依赖成本与效率。Baya Systems CCO Nandan Nayampally 指出：
“高频交易等场景算法变化快，FPGA 更适合。但如果缺乏足够体量支持 ASIC，那就会坚持 FPGA。”
FPGA 的优势在于可定制并行处理结构，可根据算法构建专用硬连逻辑，而不是像 GPU 那样使用通用核心。
5. 云端虚拟 FPGA：复杂算法与验证的新工具
基于云的 FPGA（如 AWS EC2 F1/F2 实例）可用于卸载数据中心的计算密集型工作负载。
Siemens EDA 的 Russell Klein 介绍：
“AWS 的 F2 实例包含一块带有八颗 Xilinx FPGA 的 PCIe 卡，客户可通过 PCIe 编程 FPGA。我们已经能让高层综合工具直接生成可部署到 F1/F2 实例上的加速模块。”
生命科学领域已大量使用 FPGA 加速 DNA 或化学反应分析等复杂 3D 数学运算。
同时，云端 FPGA 也成为低成本硬件验证的方式。
例如，SiFive 创业早期使用 AWS 租用 FPGA，每小时仅 6 美元，即可在虚拟 FPGA 上跑多核 RISC-V SoC 的操作系统。
Klein 称：
“这是低预算的‘自建模拟器’，且可以快速启停，非常适合复杂系统验证。”
AMD 的 Bauer 也指出，在 2nm 节点成本飞涨的时代，FPGA 让软件团队能在芯片流片之前就开展大规模验证，是推动 shift-left 的关键助力。
6. 减少 SoC/Chiplet 的数据瓶颈，提升 AI 系统效率
FPGA 也可被直接放入数据路径，用于减少内存或 I/O 瓶颈，提高数据移动效率。
Arteris 与 Altera 最新合作就是为此目的。
Nightingale 表示：
“FPGA 通过流式数据管理减少缓冲、提升吞吐，同时能在数据到达 CPU/GPU 前完成预处理，从而缓解 AI 系统的关键性能瓶颈。”
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