英特尔持续发力FPGA市场，探索AI等多场景应用

2023年11月14日，英特尔FPGA中国技术日在北京举办，会上英特尔不仅详细展示了包括Agilex® 3系列、Agilex® 5系列在内的多款FPGA产品细节及其早期验证计划，也就FPGA在AI、云计算、嵌入式等领域的应用以及业务拆分计划进行了披露。

拆分将意味着什么？

英特尔可编程方案事业部副总裁兼网络业务部总经理Mike Fitton博士在会上表示，PSG（Programmable Solutions Group-也就是常说的FPGA相关业务部门）拆分后将会成为一个单独的公司，未来几年将会进行IPO。同时，新的公司将由英特尔控股。

Mike Fitton博士指出，作为独立运营的公司，PSG将能更专注于FPGA市场，以更灵活、更创新的方式满足不断变化的客户需求，同时依托英特尔及外部晶圆厂的支持，构建更强韧的供应链，确保及时且高效的产品供应。

英特尔在2015年收购了FPGA的发明者Altera，几年后，AMD也宣布收购做FPGA的赛灵思，足见各公司在战略上对于FPGA的重视。

事实上，FPGA还是一个处在快速成长期的业务。英特尔在 2023 年第二季度财报电话会议中披露，其 PSG 业务部门的收入同比增长 35%，连续第三个季度创历史新高。

面对蒸蒸日上的业务，英特尔为什么还要拆分呢？有分析认为，拆分后独立上市将会帮助英特尔获得财务上的回报，这些财务上的回报将帮助英特尔芯片代工业务上进行更多投入，向制造转型。

英特尔FPGA业务在发力

英特尔旗下有多个FPGA 产品线，包括Stratix系列、Arria系列、MAX系列、Cyclone以及Agilex系列。今年，英特尔计划提供15款新产品来巩固其优势，目前已经推出了大概11款。

新产品中包含多款Agilex FPGA。比如，入门级的是Agilex 3 FPGA系列，具体又包括B系列和C系列，其特点是功耗低、外形小巧，而且成本更低。

此外，中端的则是Agilex 5系列，能为嵌入式边缘应场景用提供更高的能效比。高端的是Agilex 7，Agilex 7支持CXL 2.0技术，能与第五代至强可扩展处理器互操作。

除了芯片以外，英特尔还新开放了一些软件资源，公开了更多IP资源，还将发布一些基于FPGA的方案。

比如，英特尔开源了Open FPGA Stack (OFS) ，开发者可以访问用于平台和工作负载开发的各种资源，包括OFS硬件代码、软件代码和技术文档。

F2000是一款基于Agilex 7 F-Series FPGA和Xeon D处理器的IPU，IPU常用于各种加速和CPU Offload的场景，可以支持Open Virtual Switch (OVS)、存储以及一些基于微服务的云应用。

Nios V是面向英特尔FPGA的软处理器，它基于开放的RISC-V指令架构来设计的，用户可以在Intel Quartus Prime Pro Edition Software 21.3 及以后的版本里找到。

新推出的Agilex FPGA系列和Open FPGA Stack的开放，不仅展现了英特尔在技术创新上的实力，也为开发者和合作伙伴带来了更多的机遇，共同推动行业的发展。

强调易用性的Quartus设计软件

英特尔不仅提供了多种多样的方案，在开发者生态上也有一些更友好的设计，比如，英特尔Quartus设计软件就非常强调易用性。

英特尔可编程方案事业部副总裁兼软件工程总经理薛华提到了Quartus工具的设计理念，即以IP为中心，意味着可通过提高编译速度来提高易用性，以适应多样化的市场需求。这种以IP为中心的方法不仅加快了开发过程，也使得整个设计过程更加直观和易于管理。

薛华还提到了提高易用性的一些关键点，比如，确保软件工具在芯片完成前就可以准备好，在一开始就提供设计所需的所有组件等。这些措施旨在减少设计师的工作负担，提高整体的生产效率。

最后，薛华提到，随着易用性的不断突破，英特尔希望能够提供更多一键式的使用模型，支持客户获得更加简单的应用体验。这包括实现零支持、无缝安装和许可，以及提供社区支持模式，从而使得FPGA设计更加高效和用户友好。

FPGA在AI场景中的探索与应用

英特尔的FPGA也在探索在新应用场景上的应用，比如，在AI领域。过去12个月当中，国内外出现了非常多的大语言模型，大模型对于算力的要求很高，其实对于灵活性的要求也是非常高的。

Mike Fitton博士表示，如果要涉端到端的解决方案的话，FPGA是非常好的解决方案。FPGA的可配置性非常高，无论是在做数据处理，预处理，以及后处理场景中，都可以使用FPGA。此外，在面对小批量，对延时要求更高的推理场景时FPGA也非常合适。

在AI领域，英特尔FPGA的高可配置性、低延迟和高能效比，使其成为理想的解决方案，特别是在面对日益增长的大型语言模型和对实时处理要求高的应用场景时。

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