英特尔推新款可编程芯片，能否越位AMD？
与火热的中央处理器（cpu）、图形处理器（gpu）、专用集成电路（asic，如ai芯片）等芯片类型相比，现场可编程门阵列（fpga，也可称作可编程芯片）较少为外界所知，但仍凭借独特架构和功能用于一些关键领域，成为细分用途不可或缺的一类芯片。
目前，amd、英特尔是唯二两家能够同时提供cpu、gpu加速器和fpga三种产品的厂商。随着amd于今年完成对赛灵思价值350亿美元的收购，成立新的自适应和嵌入式计算集团 （aecg），该部门业务将涵盖fpga、自适应系统级芯片和软件路线图等过去赛灵思专注的领域。
随着收购amd完成对赛灵思收购，该公司在新品领域的雄心也进一步从数据中心市场扩张至人工智能，amd首席执行官苏姿丰曾表示，有了赛灵思的技术，其人工智能正处于拐点。
市场份额上，英特尔在fpga市场中居老二位置，而继承了赛灵思地位的amd在fpga市场获得份额优势，中国国家市场监督管理总局此前发布的反垄断审查公告显示，在fpga市场，赛灵思2020年在全球和中国市场份额均为50%至55%，均排名第一。
当amd凭借收购赛灵思进一步揭露对fpga市场野心时，老牌芯片厂商英特尔如何应对，成了行业普遍关心的话题。在于11月14日-18日举办的举办的2022英特尔fpga中国技术周上，英特尔披露其最新的一系列fpga产品路线图，涵盖中、高端fpga应用，以及高带宽、边缘、嵌入式等应用场景。英特尔可编程解决方案事业部产品营销总经理deepali trehan表示，希望英特尔fpga在基础设施加速、云加速和边缘计算领域中能够发挥关键作用。
fpga芯片优点在于灵活性，如在通信领域，fpga芯片在置入天线并交付给无线运营商后，仍可进行重新编程，以适应日后更新的通信标准。而在数据中心和边缘计算领域应用方兴未艾的ai芯片和dpu（数据处理器），由于fpga芯片的灵活性特点，也可以实现部分替代和差异化应用。
一家国内初创dpu芯片公司的市场人员向界面记者解释称，在数据中心市场，有相当部分网络负载工作可以由fpga处理，原因是开发难度较小，迭代更快，这是fpga灵活性的体现。目前国内dpu初创公司，初期多以fpga为主，方便迅速交付产品，但这些公司最后都会要自研asic，开发出真正的dpu产品。
这一说法得到了deepali trehan的认同，她称，如ai芯片和dpu等芯片领域，当市场刚刚起步的时候，工作负载和需求并不确定，可编程的fpga可以在此时满足要求；但当市场成熟之后，大家对工作负载也有了清晰的认知，也了解到了需要什么样的功能集合，那么ai芯片等专用芯片，可以在特定任务上获得更高的效率，两个阶段之间存在时间差。目前，英特尔有推出和dpu定位类似的ipu（基础设施处理器）产品，用于数据中心的网络数据处理。
但deepali trehan也强调，ai计算不存在一个通用的解决方案，而牵涉办法、预算、芯片和系统等多个要素。英特尔的策略是fpga团队与与英特尔内部负责cpu、gpu的各个团队进行密切合作，给客户选择的空间，提供一套可用性较强、完整的解决方案。
除开发环境、产品性能外，deepali trehan称，英特尔fpga部门还受益于近年公司在供应链上的投资，在芯片产能紧张之际，自建工厂的英特尔就可向市场稳定供应芯片产品。不同于将芯片外包生产的amd，她表示目前英特尔fpga供应充分，此次英特尔新发布的fpga产品均由英特尔自家生产。
目前，英特尔对fpga的市场增长保持乐观。“从2020-2021年，fpga的增长速度为16%达到80亿美元，英特尔可编程解决方案事业部（psg）在其中扮演了非常重要的角色，我们推动了整个市场增长。”deepali trehan告诉界面新闻，fpga整个市场在过去几年经历了快速增长，而且预测未来几年也会有非常大的增长，其中受到云计算、网络，如5g、通讯和边缘端等用途驱动。
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随着收购amd完成对赛灵思收购，该公司在新品领域的雄心也进一步从数据中心市场扩张至人工智能，amd首席执行官苏姿丰曾表示，有了赛灵思的技术，其人工智能正处于拐点。
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但deepali trehan也强调，ai计算不存在一个通用的解决方案，而牵涉办法、预算、芯片和系统等多个要素。英特尔的策略是fpga团队与与英特尔内部负责cpu、gpu的各个团队进行密切合作，给客户选择的空间，提供一套可用性较强、完整的解决方案。
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