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Demanda de FPGA impulsada por tarjetas aceleradoras de IA

Debido a su flexibilidad y capacidades informáticas de alta velocidad, los FPGA se utilizan ampliamente en tarjetas aceleradoras de IA.En comparación con las GPU, las FPGA tienen ventajas obvias de eficiencia energética;En comparación con los ASIC, los FPGA tienen mayor flexibilidad para adaptarse a la evolución más rápida de las redes neuronales de IA y mantenerse al día con las actualizaciones iterativas de los algoritmos.Aprovechando las amplias perspectivas de desarrollo de la inteligencia artificial, la demanda de FPGA para aplicaciones de IA seguirá mejorando en el futuro.Según SemicoResearch, el tamaño del mercado de FPGA en escenarios de aplicaciones de IA se triplicará en 19-23 hasta alcanzar los 5.200 millones de dólares.En comparación con el mercado de FPGA de 8.300 millones de dólares en 2021, no se puede subestimar el potencial de las aplicaciones en IA.

Un mercado más prometedor para los FPGA es el centro de datos

Los centros de datos son uno de los mercados de aplicaciones emergentes para chips FPGA, con baja latencia y alto rendimiento como puntos fuertes de los FPGA.Los FPGA de centros de datos se utilizan principalmente para la aceleración de hardware y pueden lograr una aceleración significativa al procesar algoritmos personalizados en comparación con las soluciones de CPU tradicionales: por ejemplo, el proyecto Microsoft Catapult utilizó FPGA en lugar de soluciones de CPU en el centro de datos para procesar los algoritmos personalizados de Bing 40 veces más rápido. con importantes efectos de aceleración.Como resultado, se han implementado aceleradores FPGA en servidores de Microsoft Azure, Amazon AWS y AliCloud para la aceleración informática desde 2016. En el contexto de la epidemia que acelera la transformación digital global, los futuros requisitos de los centros de datos para el rendimiento de los chips aumentarán aún más. y más centros de datos adoptarán soluciones de chips FPGA, lo que también aumentará la participación de valor de los chips FPGA en los chips de los centros de datos.

La comercialización a gran escala de la conducción autónoma aumenta la demanda de producción en masa de FPGA

A medida que la industria automotriz continúa evolucionando desde ADAS hacia la conducción totalmente autónoma, las plataformas informáticas heterogéneas que utilizan FPGA pueden manejar la explosión de datos causada por el mayor número de sensores, reducir el tiempo de respuesta general del sistema causado por la sincronización y fusión de múltiples sensores y aumentar la flexibilidad y escalabilidad, lo que permite la escalabilidad desde sensores de borde hasta controladores de dominio, al tiempo que proporciona capacidad de reprogramación dinámica, lo que reduce el costo y las pérdidas del sistema.Además, los FPGA pueden proporcionar soluciones flexibles, de bajo costo y de alto rendimiento para las necesidades en rápido crecimiento de una variedad de aplicaciones de electrónica automotriz.A mediados del 20 de junio, Xilinx, líder en FPGA, tenía aproximadamente 70 millones de chips automotrices en uso en ADAS.

La adquisición del acuerdo Xilinx por parte de AMD se retrasó hasta su finalización en el 22T1

Tras la adquisición por parte de Intel de FPGA Dragon II Altera en 2015, AMD anunció en octubre de 2020 que planea gastar 35 mil millones de dólares (en forma de acciones) para adquirir Xilinx, la importante FPGA, en un intento de expandir su TAM ingresando al mercado de FPGA y al mismo tiempo enriquecer su producto. línea para formar un sistema informático completo de alto rendimiento con procesadores CPU existentes, tarjetas gráficas GPU y tarjetas informáticas aceleradas.Según las últimas noticias del 31 de diciembre de 21, se espera que la adquisición se complete en el 22T1, un retraso con respecto al calendario previsto originalmente, ya que aún no se han obtenido todas las aprobaciones.

En el futuro, impulsado por la ola 5G, se espera que las FPGA logren un aumento en volumen y precio, mientras que el líder de FPGA, Xilinx, también seguirá beneficiándose del lanzamiento demandado en los mercados de aplicaciones de FPGA, como la inteligencia artificial, los centros de datos y la conducción autónoma. .