作者：Michael Yang
从AMD/Xilinx生态到国产FPGA，AI时代的硬件平台新机会
在FPGA行业，有一个接口标准已经存在了十多年。它不像FPGA芯片那样经常成为新闻焦点，也不像AI加速器那样受到资本追捧，但几乎贯穿了大量高性能FPGA系统设计。它就是——FMC（FPGA Mezzanine Card，FPGA夹层卡）。
图源：AI生图
很多工程师第一次接触FMC，可能是在开发板扩展、高速ADC采集或者通信接口设计中。但随着AI边缘计算、智能制造、高速通信和机器人等新兴应用快速发展，FMC正在从一个“扩展接口”，逐渐演变成连接FPGA芯片、硬件模块和行业应用的重要生态平台。简单来说：FPGA负责计算，FMC负责连接世界。
FPGA进入行业应用，真正难的是“最后一公里”
过去几年，FPGA技术发展非常迅速。从传统逻辑阵列，到SoC FPGA，再到如今面向AI和异构计算的高性能FPGA平台，FPGA芯片本身的能力越来越强。但对于系统开发者而言，一个现实问题始终存在：FPGA算力提升之后，如何快速连接真实应用？
因为真实世界的数据来源非常复杂：
机器人需要连接摄像头、雷达和传感器；
工业设备需要连接高速采集模块；
通信系统需要连接射频和网络接口；
医疗设备需要连接高精度成像设备；
航空航天系统需要连接各种任务载荷。
这些应用对于接口、带宽、协议的要求完全不同。如果每个项目都重新设计一块PCB，不仅开发周期长，而且硬件验证成本非常高。FMC的价值，就在于解决这一问题。
通过标准化接口，开发人员可以在同一套FPGA平台上快速替换不同功能模块，大幅降低系统开发难度。这也是为什么FMC被很多工程师称为：FPGA生态中的“万能扩展接口”。
FMC：让FPGA从芯片变成平台
传统FPGA开发模式往往是：FPGA芯片 → 自定义硬件设计 → 专用系统
而FMC带来的变化是：FPGA平台 → FMC扩展模块 → 快速适配不同应用
这种模式类似于PC时代的扩展卡生态。主计算平台保持稳定，通过不同扩展模块实现不同功能。
例如：
- 高速ADC/DAC模块，用于数据采集；
- 图像采集模块，用于机器视觉；
- RF射频模块，用于通信和雷达；
- 网络接口模块，用于高速数据传输；
- AI加速模块，用于边缘智能。
对于需要快速迭代的行业应用而言，这种模块化方式极具吸引力。
FMC市场正在增长：AI和边缘计算成为新变量
根据市场预测，FPGA Mezzanine Card（FMC）市场将在2026年至2033年保持增长，复合年增长率约为6.2%。
推动这一增长的因素并不复杂：
一方面，高性能计算需求持续增加；
另一方面，AI、机器学习、5G和边缘计算正在推动硬件系统向更加灵活的方向发展。
过去，AI主要依赖云端GPU。但随着机器人、工业视觉、自动驾驶、智能制造的发展，越来越多AI任务需要靠近数据源完成。
这意味着：
- 更低延迟；
- 更高实时性；
- 更强数据安全。
而FPGA天然适合这种场景。FMC则进一步增强了FPGA连接传感器和外部设备的能力。未来，机器人“看见世界”、工业设备“理解现场”，背后都可能离不开FPGA+FMC这样的组合。
HPC与LPC：FMC市场的两种路线
目前FMC主要分为两类：
- LPC（Low Pin Count）
- HPC（High Pin Count）
两者代表了不同应用方向。
LPC：走向低功耗边缘市场
LPC通常功能相对简单，功耗较低，更适用于：
- 工业控制；
- 汽车电子；
- IoT设备；
- 边缘计算终端。
目前LPC约占FMC市场30%，随着越来越多智能设备需要本地计算，LPC仍有较大增长空间。
HPC：支撑高性能计算时代
相比LPC，HPC更强调高速数据能力。
它主要应用于：
- 通信设备；
- 雷达系统；
- 航空航天；
- 高速测试测量。
目前HPC约占FMC市场70%，是市场发展的主要推动力量。尤其随着AI模型部署到边缘端，高速数据处理需求持续提升，HPC FMC的重要性进一步凸显。
AMD/Xilinx生态：FMC为何能够长期存在？
FMC能够发展多年，一个重要原因就是背后拥有成熟FPGA生态支持。以AMD收购Xilinx后的生态体系为例，Xilinx长期推动FPGA开发平台和扩展生态建设。从早期Virtex、Kintex系列，到如今的Zynq UltraScale+ MPSoC、Versal系列，FPGA应用越来越复杂。但芯片性能提升之后，用户对于快速开发的需求也越来越强。
因此，FMC成为连接：
- FPGA计算资源；
- 高速数据转换；
- 外部传感器；
- 行业应用设备；
的重要接口。
大量FPGA评估平台、开发系统以及行业解决方案，都采用FMC作为扩展方式。它降低了开发者进入FPGA应用市场的门槛，也促进了整个生态繁荣。
瑞苏盈科（Enclustra）案例：模块化FPGA平台推动FMC应用落地
在FMC生态中，除了芯片厂商，也有一批专注FPGA模块化设计的企业。例如瑞士FPGA解决方案厂商瑞苏盈科（Enclustra），长期围绕FPGA SoM（System-on-Module）、开发平台以及定制化硬件方案展开布局。
相比传统FPGA开发方式，模块化方案的优势在于：客户无需从零开始设计高速DDR、电源、高速SerDes等复杂硬件，而是直接采用成熟模块，再通过FMC等接口扩展功能。
这种方式特别适合：
- 工业设备升级；
- 医疗设备开发；
- AI边缘计算；
- 高速视觉系统。
在AI时代，硬件开发竞争已经不只是芯片竞争，而是“平台+生态”的竞争。FMC正是连接平台和应用的重要环节。
国产FPGA生态：FMC或成为突破应用市场的重要入口
对于国产FPGA产业而言，FMC同样具有重要意义。
过去几年，国产FPGA厂商不断提升芯片性能：
- 逻辑规模持续增加；
- 高速接口能力增强；
- SoC FPGA逐渐成熟。
但从产业角度看，FPGA真正进入市场，并不只是依靠芯片性能。
生态才是关键。
国外FPGA巨头长期建立的优势，很大程度上来自：
- 丰富开发工具；
- IP资源；
- 开发板生态；
- 第三方模块支持。
FMC提供了一条降低生态建设难度的路径。
国产FPGA厂商可以通过：
- FMC兼容开发平台；
- 行业功能模块；
- 开放参考设计；
快速连接更多应用开发者。
特别是在：
- 工业控制；
- 智能制造；
- 国产替代设备；
- 边缘AI；
这些市场中，FMC有机会成为国产FPGA生态的重要入口。
FMC未来竞争，不只是比硬件参数
未来FMC市场竞争重点，将从单纯硬件能力转向生态能力。
真正有竞争力的企业，需要同时具备：
第一，平台兼容能力
支持更多FPGA平台，让用户降低迁移成本。
第二，快速定制能力
面对不同行业需求，快速推出应用模块。
第三，软件生态能力
硬件只是开始。
驱动、IP、算法支持和参考设计，将越来越影响用户选择。
写在最后：FMC不是过去式，而是FPGA走向未来应用的桥梁
有人认为FMC是一个“老接口”，但从产业发展来看，它正在迎来新的机会。
原因很简单：FPGA正在进入更多复杂应用，而复杂应用需要更加灵活的连接方式。
AI需要数据入口；
机器人需要感知接口；
工业需要实时计算；
通信需要高速处理。
这些需求，都让FMC重新焕发价值。
未来几年，随着AI边缘计算、智能机器人和高速通信持续发展，FMC很可能继续扮演FPGA生态中的关键角色。它连接的不只是板卡，更是FPGA芯片能力走向产业应用的最后一公里。
文章来源：瑞苏盈科
