Atributi proizvoda

Potražnja za FPGA-ima potaknuta AI akceleratorskim karticama

Zbog svoje fleksibilnosti i brzih računalnih mogućnosti, FPGA se široko koriste u karticama AI akceleratora.U usporedbi s GPU-ima, FPGA imaju očite prednosti energetske učinkovitosti;u usporedbi s ASIC-ovima, FPGA-i imaju veću fleksibilnost kako bi se uskladili s bržom evolucijom AI neuronskih mreža i držali korak s iterativnim ažuriranjima algoritama.Koristeći široku razvojnu perspektivu umjetne inteligencije, potražnja za FPGA za aplikacije AI nastavit će se poboljšavati u budućnosti.Prema SemicoResearchu, tržišna veličina FPGA-a u scenarijima primjene umjetne inteligencije utrostručit će se u 19.-23. i doseći 5,2 milijarde USD.U usporedbi s tržištem FPGA vrijednim 8,3 milijarde dolara u '21., potencijal za primjene u umjetnoj inteligenciji ne može se podcijeniti.

Tržište koje više obećava za FPGA je podatkovni centar

Podatkovni centri jedno su od tržišta aplikacija u nastajanju za FPGA čipove, s niskom latencijom + visokom propusnošću koja predstavlja temeljne prednosti FPGA.FPGA u podatkovnom centru uglavnom se koriste za hardversko ubrzanje i mogu postići značajno ubrzanje pri obradi prilagođenih algoritama u usporedbi s tradicionalnim CPU rješenjima: na primjer, projekt Microsoft Catapult koristio je FPGA umjesto CPU rješenja u podatkovnom centru za obradu Bingovih prilagođenih algoritama 40 puta brže, sa značajnim efektima ubrzanja.Kao rezultat toga, FPGA akceleratori su raspoređeni na poslužiteljima u Microsoft Azure, Amazon AWS i AliCloud za računalno ubrzanje od 2016. U kontekstu epidemije koja ubrzava globalnu digitalnu transformaciju, budući zahtjevi podatkovnih centara za performanse čipova dodatno će se povećati, i više će podatkovnih centara usvojiti rješenja FPGA čipova, što će također povećati udio vrijednosti FPGA čipova u čipovima podatkovnih centara.

Velika komercijalizacija autonomne vožnje povećava potražnju za masovnom proizvodnjom FPGA

Kako se automobilska industrija nastavlja razvijati od ADAS-a do potpuno autonomne vožnje, heterogene računalne platforme koje koriste FPGA mogu se nositi s eksplozijom podataka uzrokovanom povećanim brojem senzora, smanjiti ukupno vrijeme odziva sustava uzrokovano sinkronizacijom i spajanjem više senzora te povećati fleksibilnost i skalabilnost, omogućavajući skalabilnost od rubnih senzora do kontrolera domene, istovremeno pružajući mogućnost dinamičkog reprogramiranja, smanjujući troškove sustava i gubitke.Osim toga, FPGA mogu pružiti fleksibilna, jeftina rješenja visokih performansi za brzo rastuće potrebe različitih aplikacija automobilske elektronike.sredinom 20. lipnja, FPGA lider Xilinx imao je otprilike 70 milijuna automobilskih čipova u upotrebi u ADAS-u.

AMD-ovo stjecanje ugovora Xilinxa odgođeno je do završetka 22. kvartala 1

Nakon Intelove akvizicije FPGA Dragon II Altera 2015., AMD je u listopadu 2020. objavio da planira potrošiti 35 milijardi američkih dolara (u obliku dionica) za kupnju najvećeg FPGA Xilinxa u pokušaju da proširi svoj TAM ulaskom na FPGA tržište obogaćujući svoj proizvod linija za formiranje cjelovitog računalnog sustava visokih performansi s postojećim CPU procesorima, GPU grafičkim karticama i ubrzanim računalnim karticama.Prema posljednjim vijestima od 31. prosinca 21., očekuje se da će akvizicija biti dovršena u 22. tromjesečju 1., što je kašnjenje u odnosu na prvotno očekivani raspored, budući da sva odobrenja tek treba dobiti.

U budućnosti, potaknuti valom 5G, očekuje se da će FPGA postići porast u obujmu i cijeni, dok će FPGA vodeći Xilinx također nastaviti imati koristi od traženog izdanja na tržištima FPGA aplikacija kao što su AI, podatkovni centri i autonomna vožnja .