随着AI应用的迅猛发展，端侧推理正受到前所未有的关注。与数据中心对极致吞吐的追求不同，端侧推理更聚焦于低延迟、低功耗与高可靠性，其应用场景呈现出高度分散、类型多样的特征。从工业现场到车载系统，再到通信边缘节点，推理任务正沿着“靠近数据源、贴近业务闭环”的路径持续下沉，推动端侧推理从单一通用形态向多元化方向演进。这一进程中，GPU并非在所有场景中都具备最优解；而以FPGA为代表的可重构计算，凭借其在硬件定制与系统级能效方面的显著优势，正逐步成为端侧推理落地的重要承载形态，并迈向规模化应用的新阶段。
一、端侧推理的“GPU困境”：刚需场景下的效能天花板
目前，AI推理能力从数据中心进一步下沉至工业设备、车载终端与嵌入式通信节点等端侧系统，算力需求的评价标准正在发生根本性变化。相比云端与服务器场景以“吞吐率”为核心的设计逻辑，端侧推理更关注确定性时延、功耗上限与系统可控性。这一转变，使以通用并行计算和高吞吐为核心目标的GPU架构，在端侧应用中逐步显现出结构性不适配。
在工业视觉控制、车载感知闭环以及设备级通信处理等典型端侧场景中，计算系统通常直接嵌入设备本体，受制于严格的功耗、体积与散热条件，同时对端到端响应时延的稳定性提出硬性要求。受限于其多级存储体系、复杂调度机制及批量并行的执行模型，GPU在此类场景中往往难以在功耗、时延与系统复杂度之间实现综合最优，其架构优势更适用于资源相对充裕、任务调度弹性较大的集中式计算环境。
从行业维度看，端侧推理任务往往要求亚毫秒至毫秒级响应，同时对单节点功耗设定严格上限。相比之下，GPU在典型推理负载下更适合功耗与散热条件充裕的集中式环境，在大量端侧非通用计算场景中难以实现性能、功耗与成本的综合最优。这种由端侧应用特性与架构定位差异带来的“能力错配”，正在削弱GPU在端侧推理领域的适用性，也为以FPGA为代表的可编程逻辑器件打开了新的发展空间。
二、FPGA的技术突围：为什么是端侧推理的“最优解”
FPGA（现场可编程门阵列）的硬件可编程性与细粒度并行架构，在端侧AI推理场景中展现出与GPU截然不同的技术适配性，其优势体现在三个关键维度：
1.极致能效比：在功耗约束下释放确定性性能
在固定模型、低精度推理等典型端侧场景中，FPGA可在相同功耗约束下实现更高的有效算力，或在满足既定性能目标的前提下，将系统功耗降低至GPU的约1/3～1/5。不同于GPU以指令级并行为核心的多核执行模式，FPGA通过定制化逻辑电路实现任务级、流水线级与数据级并行，在算法结构稳定、数据流明确的推理负载中具备显著优势。
通过对卷积、池化等关键算子的硬件化并行处理，以及片上数据复用与深流水线设计，FPGA能够显著降低端到端推理时延，尤其适用于对确定性响应敏感的应用。在工业视觉实践中，基于FPGA的YOLO类模型推理通常可在个位数毫秒内完成，功耗维持在个位数至十瓦级区间；同时，其像素级并行架构在4K图像处理等高带宽场景下有效缓解外部存储瓶颈，体现出明显的系统级能效优势。
2.场景定制化：面向端侧推理的硬件级重构能力
端侧推理任务通常具备模型固定、数据路径稳定、运行周期长等特征。FPGA的硬件可编程特性，使其能够围绕具体模型结构与数据流模式，对计算架构进行深度定制。例如，在工业检测场景中，可针对特定缺陷识别模型构建专用推理流水线；在车载感知系统中，可将多传感器数据融合、前处理与推理逻辑整合为统一的数据流架构，在保证实时性的同时降低系统复杂度。
在车规级应用中，FPGA还可支持–40℃～125℃的宽温工作区间，并通过硬件级并行与简化的软件栈提升系统可靠性与可预测性。这种以“硬件重构”为核心的定制能力，使FPGA在强实时、强确定性与高可靠性要求下具备不可替代性，而GPU更适合计算资源充裕、调度弹性较大的通用推理环境。
3.国产化技术突破：缩小差距的关键十年
国产FPGA厂商已在核心技术上实现全链路突破，在28nm及以上成熟制程节点、中低密度器件及行业级应用领域，国产FPGA已明显缩小与国际头部厂商的差距，部分细分场景具备工程可替代能力；在先进制程与高端生态方面，国产厂商仍处于稳步追赶阶段，并已推进更先进节点的工程验证与小规模量产探索，为后续性能与集成度提升奠定基础。
三、国产化FPGA的落地实践：从实验室到产业规模
在政策扶持与市场需求的双重驱动下，国产FPGA已在多个端侧推理应用场景实现规模化应用，成为“非GPU”推理场景的核心力量：
1.工业智能：质检产线的端侧实时算力引擎
在高端装备制造与工业视觉检测领域，国产FPGA已广泛部署于产线设备端，承担高速、强实时的推理与图像处理任务。通过将关键推理算子与图像处理流程在设备端进行硬件化实现，系统整体推理时延与功耗显著下降，能够在高速运行设备条件下，稳定支撑实时缺陷检测与质量判定需求。在3C电子与精密制造等典型场景中，基于国产 FPGA 的端侧视觉处理方案可实现4K级图像的高速无压缩本地处理，在保障检测精度的同时，支持算法在设备端的快速切换与产线柔性调整，显著提升系统适应性与运行效率。
2.自动驾驶与车载系统：端侧感知链路的低时延核心
在自动驾驶与高级辅助驾驶系统中，国产FPGA正逐步成为车载端感知链路中的关键算力单元，承担多传感器数据的本地预处理与融合计算任务。其硬件级并行处理与确定性时延特性，使激光雷达、摄像头等多源数据能够在车载功耗与散热约束下实现高效协同处理，满足车辆对低时延与高可靠性的双重要求。随着国产车规级FPGA在功能安全、可靠性与长期供货能力等方面持续成熟，相关产品已进入主流车载供应链体系，并在车载感知与控制等端侧系统中实现规模化应用。
四、产业生态加速：国产化FPGA的黄金增长期
国产FPGA的崛起并非源于单点技术突破，而是政策、市场与生态协同演进的结果。在政策层面，随着新一轮信创体系持续深化，关键行业对可编程逻辑器件的国产化比例提出更高要求，国家集成电路产业投资基金及地方产业资本亦持续加大对先进制程、核心IP与EDA工具链的支持力度，为国产FPGA长期发展提供了稳定的制度与资金环境。
在市场层面，中国FPGA市场规模正保持快速增长，应用重心加速向端侧推理、工业控制与通信设备等领域转移。随着端侧智能需求释放，FPGA在端侧推理模块中的渗透率不断提升，成为带动行业增长的重要增量来源。叠加国产替代趋势，中端及行业级FPGA市场正逐步打开，释放出可观的结构性替代空间。
在生态层面，国产FPGA的开发环境与应用基础正在显著改善。一方面，围绕国产器件的开发板、参考设计与行业解决方案持续丰富，覆盖工业、通信、能源、汽车等多个垂直领域；另一方面，高层次设计工具与算法-硬件协同优化技术逐步成熟，通过Python、C/C++等高级语言自动生成硬件描述代码，大幅降低FPGA的开发门槛，为规模化应用扫清障碍。
尽管高端通用FPGA市场仍由国际厂商主导，但在中端及专用场景中，本土厂商的市场份额正在稳步提升。随着产品可靠性、工具链成熟度与行业适配能力的不断增强，国产FPGA在工业级与车规级等应用中的竞争力日益凸显，国产替代进入由“可用”向“规模化应用”转变的关键阶段。
在这一背景下，中科亿海微作为国内较早深耕FPGA领域的高新技术企业之一，长期坚持完全自主正向研发路线，逐步构建起覆盖可编程逻辑IP、FPGA芯片及EDA设计工具的完整技术体系。中科亿海微产品已形成涵盖工业级、车规级与宇航级的多层次布局，多系列FPGA芯片实现规模化应用，具备较强的工程落地能力和行业适配经验。在既有产品基础上，中科亿海微新一代9系“亿海龙珠”高端FPGA芯片及配套自主IP核完成研发，进一步补齐了在高可靠、高集成度FPGA方向的产品布局。面向多源感知融合、伺服控制、视频分析等端侧智能任务，相关产品已在智能控制、高速通信、具身智能及端侧推理加速等高价值场景中发挥了重要作用。
从全球视角看，FPGA市场仍处于稳步扩张阶段。随着通信、AI推理、汽车电子及国防航天等领域应用持续深化，FPGA在多元算力体系中的战略地位不断强化。这一趋势不仅验证了FPGA作为重要基础算力形态的长期价值，也为具备自主技术体系与行业深耕能力的国产FPGA企业，提供了持续扩展的市场空间。
五、结语：边缘算力重构中的国产化机遇
端侧推理正在推动算力体系从“GPU中心化”走向多架构并行的新阶段。在设备级、强实时与强功耗约束的应用场景中，通用GPU难以同时兼顾时延确定性、能效与系统复杂度，FPGA凭借硬件级并行、可按任务重构的数据流架构以及成熟的工程落地能力，正率先确立其在端侧推理中的中坚地位。对国产FPGA而言，端侧推理所带来的并非简单的“进口替代”机会，而是一次在非GPU技术路径上重塑算力供给结构的窗口期：其竞争焦点正从单点性能对标，转向对端侧应用范式、系统架构与产业生态的深度绑定，逐步成长为具备长期战略价值的关键算力基础设施。
文章来源：中科亿海微