项目中说需要用FPGA做CNN加速，FPGA完全没有听说过，所以这几天造成不少困扰（其实是完全把我搞糊涂了），写点东西记录一下


项目组用树莓派？！什么，难道和FPGA不冲突吗


别笑，我知道这个问题很弱智，但却难倒我整整一天，由于我以前一点接触过硬件方面的知识，所以才有这个困扰。FPGA为类似于GPU的东东，全称为“可编程门阵列”，不同于GPU在出厂前就已经写好了硬件代码，FPGA需要自己写硬件描述，正是由于这个原因，可以重复写入硬件描述代码，FPGA相当于GPU！

贴几个最近找的网站

FPGA能做机器学习吗–知乎

目前在机器学习领域异构计算得到重视，GPU占据主流位置，Fpga初现端倪，不知fpga在机器学习的前景如何？–知乎

FPGA 学习需要哪些东西？–知乎 



由于我不打算深入嵌入式，所以FPGA的工作就交给其他人去做了，恩，就是这样

 

PS：笔者强烈建议诸位注册一个EETOP的账号，每天签到或者发贴、回贴就有积分了，里面的资源非常丰富，各种软件、资料都能找到。

 

一、入门首先要掌握HDL（HDL=verilog+VHDL）。

       第一句话是：还没学数电的先学数电。然后你可以选择verilog或者VHDL，有C语言基础的，建议选择VHDL。因为verilog太像C了，很容易混淆，最后你会发现，你花了大量时间去区分这两种语言，而不是在学习如何使用它。当然，你思维能转得过来，也可以选verilog，毕竟在国内verilog用得比较多。

       接下来，首先找本实例抄代码。抄代码的意义在于熟悉语法规则和编译器（又叫综合器），常用的集成开发环境有：Intel的Quartus、Xilinx的ISE和Vivado、Design Compiler 、Synopsys的VCS、Linux下的iverilog、Lattice的Diamond、Microchip的Libero、Synplify pro，然后再模仿着写，最后不看书也能写出来。编译完代码，就打开RTL图，看一下综合出来是什么样的电路。

       HDL是硬件描述语言，突出硬件这一特点，所以要用数电的思维去思考HDL，而不是用C语言或者其它高级语言，如果不能理解这句话的，可以看《什么是硬件以及什么是软件》。在这一阶段，推荐的教材是《Verilog HDL高级数字设计》或者是《用于逻辑综合的VHDL》。不看书也能写出个三段式状态机就可以进入下一阶段了。

       此外，你手上必须准备Verilog或者VHDL的官方文档，《verilog_IEEE官方标准手册-2005_IEEE_P1364》、《IEEE Standard VHDL Language_2008》，以便遇到一些语法问题的时候能查一下。

二、独立完成中小规模的数字电路设计。

       现在，你可以设计一些数字电路了，像交通灯、电子琴、DDS等等，推荐的教材是《Verilog HDL应用程序设计实例精讲》。在这一阶段，你要做到的是：给你一个指标要求或者时序图，你能用HDL设计电路去实现它。这里你需要一块开发板，可以选Altera的cyclone IV系列，或者Xilinx的Spantan 6。还没掌握HDL之前千万不要买开发板，因为你买回来也没用。这里你没必要每次编译通过就下载代码，咱们用modelsim仿真（此外还有QuestaSim、NC verilog、Diamond的Active-HDL、VCS、Debussy/Verdi等仿真工具），如果仿真都不能通过那就不用下载了，肯定不行的。在这里先掌握简单的testbench就可以了。推荐的教材是《WRITING TESTBENCHES Functional Verification of HDL Models》。

三、掌握设计方法和设计原则。

       你可能发现你综合出来的电路尽管没错，但有很多警告。这个时候，你得学会同步设计原则、优化电路，是速度优先还是面积优先，时钟树应该怎样设计，怎样同步两个异频时钟等等。推荐的教材是《FPGA权威指南》、《Altera FPGA/CPLD设计》第二版的基础篇和高级篇两本。学会加快编译速度（增量式编译、LogicLock），静态时序分析（timequest），嵌入式逻辑分析仪（signaltap）就算是通关了。如果有不懂的地方可以暂时跳过，因为这部分还需要足量的实践，才能有较深刻的理解。

四、学会提高开发效率。

        因为Quartus和ISE的编辑器功能太弱，影响了开发效率。所以建议使用Sublime text编辑器中代码片段的功能，以减少重复性劳动。Modelsim也是常用的仿真工具，学会TCL/TK以编写适合自己的DO文件，使得仿真变得自动化，推荐的教材是《TCL/TK入门经典》。你可能会手动备份代码，但是专业人士都是用版本控制器Git的，可以提高工作效率。文件比较器Beyond Compare也是个比较常用的工具，Git也有比较功能。此外，你也可以使用System Verilog来替代testbench，这样效率会更高一些。如果你是做IC验证的，就必须掌握System Verilog和验证方法学（UVM）。推荐的教材是《Writing Testbenches using SystemVerilog》、《The UVM Primer》、《System Verilog1800-2012语法手册》。

         掌握了TCL/TK之后，可以学习虚拟Jtag（ISE也有类似的工具）制作属于自己的调试工具，此外，有时间的话，最好再学个python。脚本，意味着一劳永逸。

五、增强理论基础。

        这个时候，你已经会使用FPGA了，但是还有很多事情做不了（比如，FIR滤波器、PID算法、OFDM等），因为理论没学好。我大概地分几个方向供大家参考，后面跟的是要掌握的理论课。

1、信号处理——信号与系统、数字信号处理、多采样率信号处理、数字图像处理、现代数字信号处理、盲信号处理、自适应滤波器原理、雷达信号处理

2、接口应用——如：UART、SPI、IIC、USB、CAN、PCIE、Rapid IO、DDR、TCP/IP、SPI4.2(10G以太网接口)、SATA、光纤、DisplayPort、HDMI

3、无线通信——信号与系统、数字信号处理、通信原理、移动通信基础、随机过程、信息论与编码

4、CPU设计——计算机组成原理、单片机、计算机体系结构、编译原理、RISC-V

5、仪器仪表——模拟电子技术、高频电子线路、电子测量技术、智能仪器原理及应用

6、控制系统——自动控制原理、现代控制理论、过程控制工程、模糊控制器理论与应用

7、压缩、编码、加密——数论、抽象代数、现代编码技术、信息论与编码、数据压缩导论、应用密码学、音频信息处理技术、数字视频编码技术原理、H.265

       现在你发现，原来FPGA会涉及到那么多知识，你可以选一个感兴趣的方向，但是工作中很有可能用到其中几个方向的知识，所以理论还是学得越多越好。如果你要更上一层，数学和英语是不可避免的。

六、学会使用MATLAB仿真。

        设计FPGA算法的时候，多多少少都会用到MATLAB，比如CRC的系数矩阵、FFT、数字滤波器系数、各种表格和文本处理等。此外，MATLAB还能用于调试HDL（用MATLAB的计算结果跟用HDL算出来的一步步对照，可以知道哪里出问题）。推荐的教材是《MATLAB宝典》和杜勇的《数字滤波器的MATLAB与FPGA实现》。

七、足量的实践。

       这个时候你至少读过几遍芯片手册（官网有），然后可以针对自己的方向，做一定量的实践了（期间要保持良好的代码风格，增加元件例化语句的可读性，绘制流程图/时序图，撰写文档的习惯）。比如：通信类的可以做调制解调算法，仪表类的可以做总线分析仪等等。不过这些算法，在书上只是给了个公式、框图而已，跟实际的差距很大，你甚至会觉得书上的东西都很肤浅。那么，你可以在知网、百度文库、EETOP论坛、opencores、ChinaAET、SCI-HUB、Q群共享、博客上面找些相关资料（校外的朋友可以在淘宝买个知网账号）。其实，当你到了这个阶段，你已经达到了职业级水平，有空就多了解一些前沿技术，这将有助于你的职业规划。

        在工作当中，或许你需要关注很多协议和行业标准，协议可以在EETOP上面找到，而标准（如：国家标准GB和GB/T，国际标准ISO）就推荐《标准网》和《标准分享网》。

八、图像处理。（这部分只写给想学图像处理的朋友，也是由浅入深的路线）

1、Photoshop。花一、两周的时间学习PS，对图像处理有个大概的了解，知道各种图片格式、直方图、色相、通道、滤镜、拼接等基本概念，并能使用它。这部分是0基础，目的让大家对图像处理有个感性的认识，而不是一上来就各种各样的公式推导。推荐《Photoshop CS6完全自学教程》。

2、基于MATLAB或OpenCV的图像处理。有C/C++基础的可以学习OpenCV，否则的话，建议学MATLAB。这个阶段下，只要学会简单的调用函数即可，暂时不用深究实现的细节。推荐《数字图像处理matlab版》、《学习OpenCV》。

3、图像处理的基础理论。这部分的理论是需要高数、复变、线性代数、信号与系统、数字信号处理等基础，基础不好的话，建议先补补基础再来。看不懂的理论也可以暂时先放下，或许学到后面就自然而然地开窍了。推荐《数字图像处理》。

4、基于FPGA的图像处理。把前面学到的理论运用到FPGA上面，如果这时你有前面第七个阶段的水平，你将轻松地独立完成图像算法设计（图像处理是离不开接口的，上面第五个阶段有讲）。如果你没有开发板，请参考《Verilog读取bmp图片》。推荐《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》、《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》。

5、进一步钻研数学。要在算法上更上一层，必然需要更多的数学，所以这里建议学习实分析、泛涵分析、小波分析等。

下面这两个阶段是给感兴趣的朋友介绍的。

九、数电的尽头是模电。

       现在FPGA内部的事情是难不到你的，但是信号出了FPGA，你就没法控制了。这个时候必须学好模电。比如：电路分析、模拟电子技术、高频电子线路、PCB设计、EMC、SI、PI等等，能设计出一块带两片DDR3的FPGA开发板，就算通关了。具体的学习路线可以参考本博客的《如何学习硬件设计——理论篇》和《如何学习硬件设计——实践篇》。

十、学无止境。

       能到这个境界，说明你已经很厉害了，但是还有很多东西要学的，因为FPGA常常要跟CPU交互，也就是说你得经常跟软件工程师交流，所以也得懂点软件方面的知识。比如ARM（Xilinx的ZYNQ和Altera的SOC会用到ARM的硬核，请参考本博客的《如何学习嵌入式软件》）、DSP、Linux、安卓、上位机（QT、C#、JAVA）都可以学一下，反正学无止境的。

十一、其它问题。

a、为什么不推荐学习NIOS II和MicroBlaze等软核？

      1、性价比不高，一般的软核性能大概跟Cortex M3或M4差不多，用FPGA那么贵的东西去做一个性能一般的CPU，在工程上是非常不划算的。不如另外加一块M3。

      2、加上软核，可能会影响到其它的逻辑的功能。这是在资源并不十分充足的情况下，再加上软核，导致布局布线变得相当困难。

      3、软核不开源，出现Bug的时候，不容易调试。

      4、工程上很少使用，极有可能派不上用场。

b、为什么不推荐0基础学习ZYNQ或SOC？

      1、容易让人有傍同心理。傍同心理是指一个人通过渲染与自己有亲近关系的人的杰出，来掩盖和弥补自己在这方面的不足，从而获得心理上的平衡。自己在学习很厉害的东西，然后也感觉自己很厉害，但这只是错觉而已。

      2、入门应该学习尽量简单的东西，要么专心学习ARM，要么专心学习FPGA。这样更容易有成就感，增强信心。

      3、ZYNQ和SOC的应用领域并不广，还有很多人没听过这种东西，导致求职的不利。

      4、开发工具编译时间长，浪费较多时间。

      5、绝大多数工作，都只是负责一方面，也就是说另一方面，很有可能派不上用场。

c、为什么已经存在那么多IP核，仍然需要写HDL？

      1、问这种问题的，一般是学生，他们没有做过产品，没有遇到过工程上的问题。

      2、IP核并非万能，不能满足所有需求。

      3、尽量少用闭源IP核，一旦出问题，这种黑匣子很可能让产品难产。

      4、深入理解底一层次，可以更好地使用高一层次。该法则可以适用于所有编程语言。

d、推荐一些微电子的教学视频。

      可以参考本博客的《微电子教学视频--Silicon Run等》。

 

　　FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列），正如其名，FPGA内部有大量的可编程逻辑功能块，使用verilog HDL（硬件描述语言）实现设计。

　　玩过单片机的小伙伴刚接触FPGA可能会有点困惑，其实FPGA与单片机最大的区别就在于：FPGA设计的是电路，单片机设计的是程序。单片机只有一个CPU在工作时钟的驱动下顺序的执行程序（取指、译码、执行），所以工作速度较慢，而FPGA设计出来的是整个电路逻辑系统，根本不需要单片机这么复杂，所以FPGA的工作速度自然很快，在两者各有各的优势下，单片机主要用于进行相关控制，FPGA多用于信号处理相关。

　　典型的FPGA原理和结构如下图（注：以Cyclone IV E FPGA芯片为例），主要包括三类基本资源：

　　　　　　　　　　

可编程逻辑功能块（Altera-LE(Logic Element) / Xlinx-Slice）
                是实现用户功能的基本单元，多个逻辑功能块通常规则地排成一个阵列结构，分布于整个芯片；

可编程内部互连资源
　　　　包括各种长度的连线线段和一些可编程连接开关，它们将各个可编程逻辑块或输入/输出块连接起来，构成特定功能的电路。用户可以通过编程决定每个单元的功能以及它们的互连关系，从而实现所需的逻辑功能。

可编程输入/输出(I/O)块
　　   完成芯片内部逻辑与外部管脚之间的接口，围绕在逻辑单元阵列四周；

　　

　　FPGA从简单的逻辑粘合，发展到现在的可编程片上系统，FPGA厂家也在基本的FPGA架构上加入了一些扩展资源，比如时钟管理单元（PLL、DLL）、嵌入式存储器单元和硬件乘法器单元，DSP单元一些高端器件还加入了高速收发器、甚至嵌入式硬核处理器，让FPGA的应用领域更广阔，Cyclone IV E器件加入的扩展资源有：

PLL锁相环
　　　　模拟电路，将输入的周期信号进行分频和倍频，或改变相位，输出一个或多个稳定的时钟信号；

M9K存储器
　　　　嵌入式块RAM，容量大小9Kbit，这些存储器可以被配置成单端口、简单双端口、真双端口RAM、FIFO缓冲器、ROM

18*18硬件乘法器
　　　　快速进行运算

 

　　FPGA中除了三类基本资源和一些扩展资源外，由图中可以看到，FPGA中资源分布也是很精致的：

　　　　1、逻辑阵列和M9K存储器交替分布，这样做的优点是缩短数据的传输路径，以获得更优的时序性能；

　　　　2、IOEs和PLL单元分布在器件的四周，数据流一般从左侧IO流入，经过处理、运算、存储，通过右侧IO流出，控制信号通过上下IO输入输出；有时候系统需要高质量时钟（比如软核所需工作时钟）通常由PLL单元产生，而这些分布在四周的PLL可以最短时钟源产生工作时钟，另外，PLL属于模拟电路，放在周围更利于生产；

　　两种主流FPGA的资源情况如下：

　　Altera Cyclone IV E系列FPGA常见硬件资源详情列表：

　

 

　　Xilinx 7 系列FPGA　硬件资源详情：

　　

　　　最后，放上两张开发板图片，一块是小梅哥基于Cyclone IV EP4CE10的AC620，一块是Digilent基于Xilinx Artix7的Basys3，两块都很精致有木有~

　　

　　

 

 

　　

 

 

　　FPGA国内现状

　　目前中国IC厂商在FPGA这个细分领域和国外巨头的差距远远比其他领域要大。

　　FPGA技术门槛非常高，核心技术只掌握在及其少数的公司手上，而且xilinx和atlera手头握有6000多项专利，对后进者形成很高的技术壁垒，国内厂商要么和国外巨头专利交叉授权，要么花钱买专利，但当前我们并没有多少专利可以和xilinx和altera进行交叉许可，购买难度更大，这不仅仅是资金的问题。从canyon bridge收购latTIce被美国否决来看，凡涉及到美国国家安全的高新技术公司，我国是不可能通过收购来获得的，latTIce在行业内充其量是第二团队尚且如此，业界领先的企业我国更难获得。

　　国内FPGA的发展只能靠自主，虽然这个过程可能会很漫长，但除此之外没有更好的选择。芯片的自主设计是实现信息安全的最底层保障。这也是为什么与信息处理相关的基础芯片（手机芯片、PC处理器等）需要实现自制的原因。在目前FPGA的技术和供给几乎全部来源于美国，包括欧洲和日本等技术强国也没有掌握到核心技术。

　　对于中国而言，国家促进集成电路发展已经提升至国家战略。同时特殊的应用场景（军工、导弹、航天航空）的要求的FPGA，国外对中国是禁运的，这也从另一方面促成国内FPGA自制的契机。目前，国内生产的FPGA主要用于军工、通讯、航空航天等领域。

　　在民用领域，国内是FPGA需求最大的市场，现在Xilinx、Altera最大的客户就在中国，通讯市场华为中兴烽火包揽了全国60%以上的量。中国FPGA的发展红利在于需求市场足够大，有需求就要有相应产品来支持。这对于国内厂家就是机会，目前，同方国芯片已经和华为中兴合作，想实现一部分的国产替代。

　　最后，从技术角度来说，我们已经不像10年前基本不懂核心技术。国内半导体产业链的不断成熟完善，以及芯片设计能力的不断加强，我们自己可以自主设计和流片ARM架构的手机CPU（海思麒麟、大唐联芯），并成功实现商业化，这在10年前都不敢相信。在我们在过去积累的技术沉淀和创新能力，已经使得我们在FPGA的特定应用领域（军工、通讯）实现一定程度上的自我供给。未来也可能类似于CPU+FPGA用于云数据中心节中，这些应用领域都是信息高度敏高的地方，使用自主设计的芯片更能实现安全可控。



　　中国FPGA的机遇

　　为了满足经济发展和国防需求，打破美国的垄断，中国政府多年来投入了数百亿科研经费，通过逆向工程方式仿制美国对我禁运的FPGA产品。但由于知识产权、生产工艺和软件技术等多方面的限制，仿制品种有限，技术无法突破，难以满足国家安全的需要。随着国际形势的变化，通过走私进口禁运产品的渠道可能被切断，进口的关键芯片也可能被人为地嵌入后门通道或定时炸弹等模块，严重危及国家安全。

　　我们不得不承认国产FPGA产业与国际巨头还存在较大的差距，不论从产品性能、功能、功耗、软件、应用支撑上都有差距。甚至成本上，我们的优势也不大。

　　但是，中国拥有超过50亿元的FPGA市场。“十二五”期间，中国的可编程器件市场仍将保持年均30%以上的增长速度。中国尤其是北京等重要研究部门急需也长期需要FPGA用于国家安全和重点应用，比如航天航空、信息安全、知识产品保护等。此外，中国电子产品市场要求敏捷快速的研发周期和少量多样的产品形态，最适合FPGA应用。

　　因此，中国FPGA产业享有巨大的发展空间，机遇与挑战并存。

　　全球FPGA市场发展前景展望

　　当今，半导体市场格局已成三足鼎立之势，FPGA，ASIC和ASSP三分天下。市场统计数据表明，FPGA已经逐步侵蚀ASIC和ASSP的传统市场，并处于快速增长阶段。

　　在全球市场中，Xilinx、Altera两大公司对FPGA的技术与市场仍然占据绝对垄断地位。两家公司占有将近90%市场份额，专利达6000余项之多，而且这种垄断仍在加强。同时，美国政府对我国的FPGA产品与技术出口进行苛刻的审核和禁运，使得国家在航天、航空乃至国家安全领域都受到严重制约。因此，研发具有自主知识产权的FPGA技术与产品对打破美国企业和政府结合构成的垄断，及国家利益意义深远。

　　作为一种可编程逻辑器件，FPGA在短短二十多年中从电子设计的外围器件逐渐演变为数字系统的核心。伴随半导体工艺技术的进步，FPGA器件的设计技术取得了飞跃发展及突破。通过FPGA器件的发展历程来看，今后仍将朝下以下几个方向发展：

　　·高密度、高速度、宽频带、高保密；

　　·低电压、低功耗、低成本、低价格；

　　·IP软/硬核复用、系统集成；

　　·动态可重构以及单片集群；

　　·紧密结合应用需求，多元化发展。

　　此外，集成了FPGA架构、硬核CPU子系统（ARM/MIPS/MCU）及其他硬核IP的芯片已经发展到了一个“关键点”，它将在今后数十年中得到广泛应用，为系统设计人员提供更多的选择。例如，以应用为导向，在受专利保护的FPGA平台架构上无缝集成特定功能模块，以形成具备行业竞争优势（高性价比）的独特产品。Altera、Cypress®半导体、Intel®和Xilinx®公司等供应商相继在最近一年发布或者开始发售SoCFPGA器件。

　　在FPGA领域，Xilinx和Altera长期稳坐第一第二的位置。根据最新Form-10K数据显示，其分别占有48%和41%的市场份额。其中Xilinx净销售额为23.1亿美元，净收入为6.3亿美元；Altera净销售额为19.5亿美元，净收入为7.8亿美元。这两家公司一直以来是市场和技术的领头羊，而剩余的市场份额被LatTIce占据多数。

　　为了在竞争中占据主动，Xilinx与Altera新近分别宣布其下一代FPGA产品都将采用高k金属栅技术的 28nm工艺，以满足诸如云计算、移动互联网和3G应用等领域所不断增长的带宽需求。由于PLD器件采用更高技术的工艺节点制造，无疑可以降低成本、提升性能，尤其是能够改进一直以来为ASIC所诟病的功耗水平，以适应更广阔的设计应用。

　　Xilinx和Altera虽然控制世界将近90%的FPGA市场，但是他们的产品是大多以纯FPGA为主。“平台化”已成为FPGA一个发展趋势，尽管Xilinx和Altera在FPGA“平台化”方面在最近几年也有涉及，但概念和特点比较简单，没有完全形成气候。

　　权威市场调研机构Gartner 2010年初的预测数据表明，FPGA正处于一个加速增长的市场势态中。未来5年，市场平均增长幅度超过12.6%，这种增长幅度远大于ASIC和ASSP市场。同时，市场数据表明其行业平均毛利大于60%。FPGA行业需要更大的市场规模，以吸引更多的使用者。预计未来5年，随着产量增加，成本进一步降低，FPGA市场份额将会持续增大。

 

今天先就从FPGA开始说起吧。

FPGA——现场可编程门阵列，是指一切通过软件手段更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元，完成既定设计功能的数字集成电路。换个简单通俗的介绍方式，就好比一个全能运动员，游泳如孙杨、跨栏像刘翔、网球能力堪比李娜，FPGA就是这么神奇的可以通过设定而实现各种复杂的功能电路。FPGA的核心优点：可编程灵活性高、开发周期短、并行计算可编程灵活性高。同时FPGA也有自身的很多需要解决的问题，FPGA限制因素：成本、功耗和编程设计。



市场空间：

根据权威市场调研机构Gartner数据显示，2014年全球FPGA市场总规模达到50亿美金，其中，中国的市场份额有15亿美金，中国市场占全球市场的三分之一。分析机构预计2015年至2020年全球FPGA市场的年复合增长率为9%，到2020年全球FPGA 市场规模将达84亿美金。

具体细分领域来看，在FPGA被用于深度学习之前，FPGA主要有3大应用方向：（1）通信设备的高速接口电路设计，FPGA可以用来做高速信号处理，一般如果AD采样率高，数据速率高，这时就需要FPGA对数据进行处理，比如对数据进行抽取滤波，降低数据速率，使信号容易处理，传输，存储；（2）数字信号处理方向/数学计算方向，包括图像处理，雷达信号处理，医学信号处理等，优势是实时性好，用面积换速度，比CPU快的多；（3）SOPC，即利用FPGA这个平台搭建的一个嵌入式系统的底层硬件环境，然后设计者在上面进行嵌入式软件开发。

FPGA国际市场

1984年Xilinx刚刚创造出FPGA时，它还是简单的胶合逻辑芯片，而如今在信号处理和控制应用中，它已经取代了自定制专用集成电路（ASIC）和处理器。短短30年的历史长河中，超过上百家行业巨头杀入这个市场，不过最后大部分都铩羽而归。这些公司包括了Intel、Philips、Agere Systems、AMD以及摩托罗拉等国际知名的芯片设计厂商。这是因为，赛灵思和Altera在这个领域深耕几十年，两家持续不断地军备竞赛，占据了90%市场，提前布局的专利保护对后来者形成了强大的市场壁垒，几乎封锁了所有通向FPGA商用产品的通途。而Microsemi和latTIce，QuickLogic曾经挑战他们的霸主地位，但是他们的市场份额加起来也不到10%。而最后也因为种种原因市场份额不断下滑，并没有实现对双寡头的突破和挑战。

可以说，FPGA是全球芯片设计业最需要技术和垄断突破的产品之一，在所有的芯片领域中属于最难以突破和打破格局的技术产品。

Xilinx：发明的FPGA颠覆了半导体世界，创立了Fabless（无晶圆厂）的半导体模式。Xilinx的产品组合融合了 FPGA、SoC 和 3DIC 系列 All Programmable 器件，以及全可编程的开发模型，包括软件定义的开发环境等。产品支持 5G 无线、嵌入式视觉、工业物联网和云计算所驱动的各种智能、互连和差异化应用。2014年12月，Xilinx的20nm芯片实现量产，2015年Xilinx紧接着推出新的16nm FPGA和SoC，并采用新型存储器UltraRAM，因此继28nm和20nm之后，继续在行业中保持领先。公司产品纵向布局各个制程，因为20nm、28nm、40nm等制程的产品会在市场共存，以满足复杂度不同的各种应用。

Altera：是世界上“可编程芯片系统”（SOPC）解决方案倡导者。结合带有软件工具的可编程逻辑技术、知识产权(IP)和技术服务，在世界范围内为14,000多个客户提供高质量的可编程解决方案。2015年，英特尔宣布以167亿美元收购FPGA厂商Altera。这是英特尔公司历史上规模最大的一笔收购。随着收购完成，Altera将成为英特尔旗下可编程解决方案事业部。在和Xilinx的制程战之争中，两家巨头各领风骚，Altera路线图中，最近的产品系列"Cedar"（替代Cyclone）采用了台积电16nm工艺将在2016年上半年交付使用。"Oak"系列采用英特尔的14nm工艺，于2016年下半年交付，"Sequoia"采用英特尔的10nm工艺，将于2018年上市Altera将赢得10nm工艺节点之战。

LatTIce：LatTIce（是全球智能互连解决方案市场的领导者，也是全球第二大FPGA厂，提供市场领先的IP和成本低、功耗小、小尺寸的器件。产品主要有三大块：可编程逻辑；视频传输；毫米波解决方案。公司的最终用户主要是通讯、计算机、工业、汽车、医药、军事及消费品市场的原始设备生产商。在双大哥的夹击之下，LatTIce的路也是走的越发艰难，在中高端市场难以与前两者抗衡。

中国的破局

紫光集团想通过购买Lattice快速发展，受到美国外国投资委员会(CFIUS)的审查和特朗普政府的反对后收购以失败告终。那对于国内FPGA如何破局，如何发展，在无法通过外延引入技术的条件下，国内也只能通过人研发和技术积累打破当前的这种格局。

京微雅格：公司聚集了最早在FPGA行业耕耘与尝试的一批技术精英，他们采用了SoC FPGA的战略，片上整合了DSP、Memory、MCU等单元的CME-GM7系列，试图通过整合的优势打破FPGA市场的壁垒。这个公司实际上有两条产品线：1、自身从头研发的，面向中低端市场的金山系列；2、收购美国CSwitch的产品线，面向高速通信市场。

产品型号：M7华山系列；HR3纯FPGA低功耗系列；M5金山系列；M1衡山系列。

不过比较可惜是，在特定的国内行情和市场环境下，公司在发出自己最强音后也由于种种原因走入困境，让自己举步维艰。FPGA对技术支持的门槛相当高，由于京微雅格没有办法做到Pin-Pin，所以需要每一个产品都要有技术工程师保持长时间的维护和跟进，但是产品的成功率还可能不到10%，这样的市场环境下，公司会陷入一种非常被动的局面，长时间的战略失误让京微雅格陷入了人才、资本和发展僵局。

京微雅格的失败有很多值得思考的地方，FPGA产业的成功不仅在产品，还在于产品线的生态系统平台建设。这个生态系统平台包括：FPGA芯片、EDA工具、IP库……缺一不可。完善的生态系统能够提供给用户更全面的设计资源，从而突出系统优势，迅速适应各种市场应用变化，快速抢占市场高地。同时，市场上的认可是决定芯片厂商能不能在高速的产品迭代中实现技术和资金的积累的重要因素，任何不被市场接受的高性能产品都是失败的。

黄埔军校之后的国内格局

京微雅格在FPGA上的努力和成果给了本土后继者很大的动力；京微雅格很多的技术研究人员在进入了后续成立的上海安路科技，AGM和高云半导体团队里。也就是说，京微雅格在中国FPGA领域的开山鼻祖一样的存在使得散乱后的技术人才分散都国内其余的公司中，成为了人才与技术的黄埔军校。

高云半导体：高云半导体的CEO朱璟辉和SVP宋宁都来自于Lattice团队，尤其是朱璟辉，从清华大学毕业后，1996年-2011年任职Lattice，历经七代FPGA产品的研发，曾获得11项美国专利，5项中国专利，目前还是科技部863计划的可编程器件重大专项的技术负责人。而另一个核心人物宋宁除了任职Lattice高工，还任职过Cadence高工。目前负责高云半导体FPGA全流程软件开发，对FPGA架构、硬件设计、软件研发同步开发有独到经验。所以，Synopsys为高云提供前SynplifyPro高云版端软件软件，也是中国唯一由新思授权的FPGA前端软件。

低密度非易失性FPGA已经完全取代传统CPLD，并成为低密度FPGA市场的绝对主力，每年约5亿美元的市场销量。可以说，高云半导体切入和对标的是Altera MAX V10和Lattice XO2/3；100万门-500万门易失性FPGA产品，采用台积电55nm基于SRAM，可与Xillinx Spartan及Altera Cyclone系列PK。近日，高云宣布研发成功了GW3AT-100，这是国内首款28纳米中高密度FPGA，由台积电代工。

上海安路科技：上海安路信息科技有限公司成立于2011年，总部位于浦东张江，创始人为文余波。公司创始人及核心团队来自海外高级技术管理人才、国外FPGA公司产品开发骨干以及学术界资深FPGA科研人员组成。公司研发团队60%以上是复旦、交大、UCLA、UIUC等国内外高校的硕士或者是博士，具有很强的研究能力和设计水准。核心工作成员大多数在世界前五的FPGA公司和EDA公司中从事数十年以上技术研和管理工作，参与开发了多款世界领先的FPGA 芯片和最好的EDA 开发系统。安路当前已经形成了从小规模CPLD（Elf-300、Elf-650）到2百万门FPGA（EG-4、AL3-6、AL3-10、AL3-S10、EG-20、EG-D20）的系列器件，以及一颗已经实际应用了的千万门级FPGA IP核（AL3-130）。华大半导体入股之后，其作为国内最大的国产EDA软件商华大九天与作为自主FPGA厂商安路科技，双方在EDA工具上的合作空间，包括互补性上，都具有很大的想象力。

AGM：上海遨格芯微电子有限公司(AGM)成立于2012年，是国内领先的以可编程逻辑技术为基础，提供应用市场SoC芯片的半导体集成电路无生产线设计公司。由来自美国硅谷知名可编程逻辑芯片企业的团队和国内资深工程团队创办。AGM是以开发自主产权的编译软件开始，兼容切入现有FPGA软件的生态链。看到智能手机风口的AGM也不失时机出了一款用于智能手机和loT的FPGA芯片，在助力客户逐渐退出低端市场之时，把握住机会，通过价格优势抢夺低端市场。通过最近几年的不断地产品迭代和市场扩展，AGM悄悄地积累了比较稳定的客户，产品线也开始丰富起来，成为了国内FPGA的一批发展迅猛的黑马。

同创国芯：国产化替代率最大，利润最高的军工院所应用市场，基本上被同创国芯（深圳国微）垄断。连当年的竞争对手成都华微，也是基本没有了声响。而且，同创国芯的民用拳头产品Titan PGT30G已量产，该系列芯片可编程逻辑器件采用了完全自主产权的体系结构和主流先进制造工艺，带有DDR3和PCIe接口，是国内少有的千万门级FPGA。另外采用了台湾联华UMC代工先进的40nm制程，在国内领先。正在中兴通讯，烽火通信试用。

FPGA行业的发展靠自力更生

国内FPGA的发展只能依靠自主，这个必然需要漫长的等待和尽心的呵护，但除此之外没有更好的选择。芯片的自主设计是实现信息安全的最底层保障。这也是为什么与信息处理相关的基础芯片（手机芯片、PC处理器等）需要实现自制的原因。在目前FPGA的技术和供给几乎全部来源于美国，包括欧洲和日本等技术强国也没有掌握到核心技术。

对于中国而言，国家促进集成电路发展已经提升至国家战略。同时特殊的应用场景（军工、导弹、航天航空）要求的FPGA是涉及到国家安全和领土安全的，对芯片的要求也会比较严谨，但这一块本身高性能的产品国外对中国是禁运的，这也从另一方面促成国内FPGA自己满足的契机。目前，国内生产的FPGA主要用于军工、通讯、航空航天等领域。

在民用领域，国内是FPGA需求最大的市场，现在Xilinx、Altera最大的客户就在中国，通讯市场华为中兴烽火包揽了全国60%以上的量。同时人工智能芯片需求的高速并行计算对FPGA芯片的需求也在几十亿美元的数量级，而国内是人工智能高速芯片发展最快，需求最大的市场。中国FPGA的发展红利在于需求市场足够大，有需求就要有相应产品来支持。这对于国内厂家就是机会，目前，同方国芯片已经和华为中兴合作，想实现一部分的国产替代。

最后，从技术角度来说，我们已经不像10年前基本不懂核心技术。国内半导体产业链的不断成熟完善，以及芯片设计能力的不断加强，我们自己可以自主设计和流片ARM架构的手机CPU（海思麒麟、大唐联芯），并成功实现商业化，这在10年前都不敢相信。在我们在过去积累的技术沉淀和创新能力，已经使得我们在FPGA的特定应用领域（军工、通讯）实现一定程度上的自我供给。未来也可能类似于CPU+FPGA用于云数据中心节中，这些应用领域都是信息高度敏高的地方，使用自主设计的芯片更能实现安全可控。

后面，我还要说说我和IC界的朋友交流和我自己的一些感悟。

1.大家为什么对于技术的追求会停留下来。因为对于很多人来说，等到技术产生产品并融到资金后，实现技术积累到资本积累了。技术再产生的价值短时间内比资本产生的价值会慢很多，多数人会从技术上转向资本市场。这样一遍遍反反复复，所以能看到在技术达到一定的平台后会长时间的原地踏步，后来者也会跟随前面人的脚步。

2.所谓的产业扶持，切不可本末倒置和打着旗帜反革命。芯片不简单的是需要资本的支撑，因为不完善与不合理的资本炒作反而会使的行业在潮水退去后一地鸡毛。芯片更多的属于技术积累型行业，所有的产品和参数都需要技术员工在工作中不断地去突破和思考，而对于这样一群工程师来说，报酬如果不匹配劳动支出，行业内的技术人才出走与流失是再自然不过的事情了。因此，产业的扶持不仅仅是资本对公司层面的支撑，更需要落实到一个个基层中的技术员工。

3.芯片行业起步容易，往上层走会很难。芯片做到一定程度后，不再是简单的技术积累能解决的，一定需要对物理和数学有比较深的认知，在整个高的角度去处理基础难点，而这对人才的需求地要求是非常高的。

4.市场需求端，任何一种芯片从推出到应用，需要几代产品的更迭。国内芯片起步晚，产品性能和国外差距较大，因此会形成一种困局：国内应用端不用国内产品，国内产品更迭跟不上会导致公司倒闭或者产品无法持续更新。国外芯片行业干了几十年，技术路线上的坑和陷阱被先行者填补了很多，而芯片行业并不存在后发优势，之前别人留下的坑还会继续存在哪里，甚至还需要去避免国外厂商在探索过程中申请的成千上万的知识产权保护新增的坑。

5.芯片行业的国产化任重而道远，我们需要在整个过程中慢慢的去探索。急功近利和空喊口号只不过给了投机分子空间可钻。呵护芯片行业同时也要提升技术人员的福利。