英特尔推出全球最大容量FPGA oneAPI简化PFGA硬件工作

“正是因为英特尔在IC工艺技术、制造和封装等领域的创新，让英特尔得以设计、制造并交付目前世界上密度最高（代表计算能力）的 FPGA—— StraTIx® 10 GX 10M FPGA。最大容量FPGA对于客户来说是具有非常重要的技术领导地位，这能向客户展示自己的最大技术实力。”近日，在2019英特尔FPGA技术大会上，英特尔公司网络与自定义逻辑事业部副总裁兼FPGA电源产品营销总经理Patrick Dorsey先生，向EEWorld记者介绍了英特尔世界上密度最高的 FPGA产品。

英特尔公司网络与自定义逻辑事业部副总裁兼FPGA电源产品营销总经理Patrick Dorsey先生

世界上密度最高的FPGA产品

“今天英特尔选择在中国进行这一款新品的发布，正是因为中国市场对于英特尔而言是极其重要的。我们也收到很多中国客户的反馈，他们对于这款产品的兴趣是非常浓厚的。” Patrick先生接下来对StraTIx® 10 GX 10M FPGA进行了详细的介绍。

这款最大容量的FPGA能设计、制造并交付，得益于英特尔的EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）封装技术实现多颗晶片单个封装，同时实现快速的新品上市。

Patrick先生谈到新品使用EMIB封装技术的原因：“从制造工艺角度来看，一个晶片尺寸太大了，这个尺寸不匹配目前晶片生产模具，所以我们把它一分为二。有一点值得注意的是我们所有的FPGA都是多晶片的封装，但StraTIx® 10 GX 10M是唯一一个把两个FPGA逻辑晶片封装在一起的产品。”

针对StraTIx® 10 GX 10M 的目标受众，Patrick先生指出：“主要是ASIC 仿真和原型设计的客户。Stratix® 10 GX 10M将赋能下一代5G、AI、网络ASIC验证。我们也知道在人工智能网络和5G市场有很多中国企业在做着开发工作，因此这款FPGA新品对于中国市场而言非常重要。”

Patrick先生还谈到了功耗问题：“新品功能非常强大，当你把这么多功能放在一个封装里散热可能会是一个难题，但Stratix® 10 GX 10M所针对的ASIC原型设计和仿真市场，通常并不需要运行太快的速度，所以这个问题并不严重。当然你也可以选择让这款FPGA高速运行，英特尔也有先进的液体冷却技术协助你的散热设计。”

最后他强调，Stratix® 10 GX 10M从即日起即刻发售量产硅片，英特尔期待在接下来的几个月里看到中国及全球的客户在新产品里使用Stratix® 10 GX 10M。

oneAPI简化PFGA硬件工作

关于FPGA的未来趋势有两种声音，第一种是软件定义硬件，第二种是硬件定义软件。针对这一话题，Patrick先生是这样理解的：“现在是多元化计算时代，根据用户不同的需求可以选择不同的软件或硬件技术。我认为，随着oneAPI的发布，FPGA的使用率将大大增加。FPGA可以更多的使用到需要其灵活性且不需要高性能的场景中，因为现在的FPGA已经非常快、非常好了，因此有些用户可以舍弃一些性能来使工作变得更加简单。”

“oneAPI使软件开发人员的开发工作容易了许多。oneAPI由硬件开发人员事先做好硬件优化的库，通过提供高性能库简化了软件开发人员的工作。还有一点要提到的是oneAPI目前不能达到最佳的硬件优化结果。如果客户花时间进行定制化的细节硬件优化和开发，会得到比oneAPI更优的结果，但oneAPI能提供更快的新品上市时间，所以这是是客户需要权衡的一件事情。oneAPI最先发布的将会是测试版，会展现oneAPI的多种功能，不会强调性能。在接下来oneAPI投产时会进一步优化性能。”

“对于VHDL这种开放的基于标准的语言，英特尔一直以来都持续支持硬件开发人员使用开放的标准的语言，希望让硬件开发人员能更好的工作。oneAPI是统一跨不同架构（其中一个是FPGA）、跨不同厂商之间的编程，它是一个鼓励社区和行业支持的一种开放、标准的解决方案。”

按需定制 FPGA不是唯一

针对FPGA、eASIC或ASIC之间的区别与市场份额，Patrick先生表示：“eASIC和ASIC都是定制类型的芯片，针对不同的应用场景，各有所长。当把FPGA可重复编程的功能去掉，可以获得更小的晶片尺寸，来实现低功耗和更低的成本。对于不需FPGA可重复编程这种灵活性功能的客户来说，eASIC和ASIC都可以供客户选择。eASIC不会是低功耗或低成本的最佳选择，但它能帮客户实现从eASIC到ASIC的快速实现。FPGA、eASIC和ASIC各有所长，客户可以根据自己的需求如可重复编程、低功耗或低成本等功能来选择不同的产品。”

英特尔的产品覆盖的广泛计算架构包括标量（Scalar）、矢量（Vector）、矩阵（Matrix）和空间（Spatial），分别主要应用于CPU、GPU、AI加速和FPGA产品。Patrick先生认为：“在传统的微处理器遇到数据瓶颈时，或者需要低延迟的应用。比如说访问数据库，如果需要快速查询和读取大量数据时，FPGA并行编程就能满足用户需求。事实上到底用哪种处理器，完全取决于客户的需求。”

Patrick先生补充道：“当前最大的挑战其实是在FPGA的生态系统的建设上。英特尔在做更多FPGA平台级的开发，建立更多软件的堆栈，更多主板的开发的工作，努力想给FPGA创造一些新的市场机遇。这需要FPGA有更多的能力来去适应更多新应用的场景，意味着需要和更多的系统集成商，增值服务的渠道商去合作，一起推动FPGA的发展。”