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FPGA“上位”之后:一场国产替代与人才的“世纪纠结”?

来源:华强电子网 发布时间:2021-11-29

摘要:   从7月底的菲数、9月底的智多晶、10月底的迅硅再到11月荣登科创板的安路科技,FPGA似乎正以前所未有的速度蹭上半导体“热搜”榜单的前列。  这主要得益于FPGA的独特性,令国产FPGA在中低端市场可以不被EDA卡脖子。毕竟,FPGA设

    从7月底的菲数、9月底的智多晶、10月底的迅硅再到11月荣登科创板的安路科技,FPGA似乎正以前所未有的速度蹭上半导体“热搜”榜单的前列。

  这主要得益于FPGA的独特性,令国产FPGA在中低端市场可以不被EDA卡脖子。毕竟,FPGA设计流程中用到的EDA和IP仅需要芯片厂商向客户提供,以适应客户的要求。比如当前全球几家市占率较高的FPGA公司都是向客户提供自家的EDA工具。这也就意味着,FPGA的设计更容易摆脱国外EDA和IP公司的限制,相比市场规模千亿,但对工具依赖性更强CPU、GPU来说拥有更低的变现门槛。

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图片来源:BYTESNAP

  除此之外,边缘AI市场的爆发,也让FPGA这类芯片看到了更多的可能性。无论是人手一部的智能手机、PC、汽车还是各类细分场景的IoT设备,都需要对端侧进行实时运算,据ABI的研究调查表明,预计到2024年设备端的AI推理功能将覆盖近60%的设备,市场体量还将在未来数十年内持续壮大。

  AI模型“迭代率”持续走高 FPGA成功“上位”?

  尽管经历了数年来的高速发展,但如今的AI技术依旧在持续推陈出新,从而导致这一赛道不断会出现新的演算方法。从2012到2021年的近十年间,AI分类模型创新的数量正逐年递增。模型的不断推陈出新,也对硬件的性能提出了更高要求,这就需要芯片企业分别针对硬件和算法去做优化。

  更何况,如今的算法优化不仅仅只停留在软件层面,还需要历经实际应用落地的验证和考核,尤其是落实到大量边缘端设备的部署上,各种未知性因素随时都会对芯片的软硬协同构成巨大的挑战。

  AI的算法灵活多变,不断的推陈出新是每天都在发生的,莱迪思半导体亚太区资深市场开拓经理林国松表示:“如果想用一个专有芯片做到的话,相对来说成本、功耗都有可能是不可承受的。边缘端对功耗的敏感度和尺寸的大小是有比较严格的要求,而小封装和低功耗恰好是FPGA的特点,因此FPGA相对来说是更适合使用全新的场景来实现AI的计算。”

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图片来源:Lattice公司

  落实到具体的应用场景,林国松举例到:“以最常用的PC应用为例,我们认为下一代的PC主要的趋势还是智能和感知,强大的协作能力和轻薄的外形三个方面。现在上面上多数的电脑都是以鼠标是否移动来判定用户是否在使用电脑的,如果鼠标长期未移动,电脑就会息屏。Lattice的sensAI的方案能赋予PC用户检测、注意力追踪、旁观者检测及面部取景功能。通过注意力追踪可以延长28%的电池寿命;旁观者检测可以保护用户隐私数据,而面部取景也是很多协作式会议所需的场景。”

  但这类细分型应用往往对于芯片的算力要求不高,因此相比FPGA似乎MCU也可以很好的胜任。毕竟,如今的MCU已经开始向边缘端运算且兼具功耗和成本的方向发展,有国内IC设计从业人士对记者表示:“其实MCU现在承接一些边缘侧计算和运算的功能已经不是什么问题了,但如果待处理的数据达到一定的量,可能MCU就很难去做实时运算和输出结果,毕竟MCU的本质还是主控制而非主运算。虽然不否认未来可能会成为芯片算力模块当中的关键部分,但目前来看MCU在运算方面的能力还不能与其他几大类芯片相提并论。”

       林国松也认为:“针对这种应用,的确很多的电子器件都是可以实现的,比如最早的英特尔4004也许也可以实现类似AI的功能,但这其中最主要就是功耗和反应速度的平衡比是否能够达到大家的预期。如果反应速度非常慢,即便功耗很低也没有太大的意义,但是如果反应速度非常快,但是功耗很高,大家也用不起。功耗和反应速度就是一个要平衡的点,FPGA可以很好地平衡这些。或许未来MCU能够推出一个更固定版本,但是当前其实MCU是做不到和FPGA一样的性能,只有ASIC才有可能替换,但是ASIC目前还不能做到将使用场景固态化,相比较而言灵活和功耗比才是最主要的一方面。”

       因此,针对AI边缘计算市场,如今已有越来越多的FPGA芯片企业尤其是大量国产品牌已经开始加速布局。比如国内的高云在2020年便已经能够提供相对高性价比的FPGA,通过FPGA与MCU的融合,与巨头的超强CPU与FPGA结合的策略形成差异;另外,国内的安路科技已经在100K规模以内的逻辑单元产品线上实现了突破,率先在中低密度FPGA芯片领域实现了国产替代。

       但要实现对AI边缘计算领域的全方位替代(比如更高水平的汽车和工业领域),高端的大密度FPGA芯片,依然是国产企业的最大痛点。而突破高端FPGA产品最大且最关键的,当属人才问题。

       国产替代与人才的“世纪纠结”?

  根据Market Research Future(MRFR)的统计,2019年全球FPGA市场规模约为69亿美元。MRFR预计,在5G和AI的推动下,2025年全球FPGA市场规模有望达到125亿美元,年复合增长率为10.22%,其中亚太地区是重要的增量市场。另据多个市场研究机构预测,2021年到2026年中国FPGA市场规模有望占到全球FPGA市场规模的一半以上,中国将成为FPGA公司的必争之地。

  这也不难理解为何如今国内越来越多的初创公司开始将核心业务向FPGA赛道偏移,一方面,由于有“AI边缘计算最实用芯片”头衔加持,只要技术和产品量产能力过关,很容易拿到VC的投资;另一方面,也正是看到接下来端侧AI巨大的增量市场,FPGA在中低端领域国产品牌已有突破,加大力度投入既能顺应时势,更可乘势“淘金”。

  前一阵子,国内IC设计行业薪资待遇问题引发了广泛关注,这也凸显出芯片产业当前人才紧缺的现状。但相比整体而言,国内FPGA赛道面临着更加严峻的人才匮乏问题。根据国际数据公司(IDC)发布的《FPGA产业发展现状及人才培养研究报告》指出,目前市场上FPGA人才供应仅能较好满足初级人才需求,而超过70%的被访企业或机构认为目前中级水平以上的工程师严重不足,63.4%的企业表示会在未来显著加强FPGA相关人员的招聘工作。

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图片来源:IDC《FPGA产业发展现状及人才培养研究报告》

  其中,企业最亟需的FPGA人才类型是FPGA设计人才、基础开发、FPGA验证、外围硬件,这些类型人才需求占比都超过10%,对专业理论、软件开发、文档维护人才也有较大需求。人才缺乏也反映出FPGA人才培养面临的挑战,据IDC披露,60%的受访人都认为缺乏培养体系,难以满足学生培养以及理论与实际脱节是高校培养FPGA人才面临的最大挑战,其它挑战包括学习门槛高、学习周期长、缺乏师资力量等。

  某国内IC设计从业人士也对编者证实:“FPGA的人才培养的确是个大问题,尤其是高校学习的理论性内容难以与实际项目匹配,因而很容易造成产业脱节的现象。这种情况不仅在FPGA领域比较频繁,整个芯片设计行业几乎都是这样。因为有能力的师资团队几乎都跑去做项目、找融资、开公司了,本来FPGA专业级人才就不多,再加上国内目前大举推进的国产替代‘风口’,就进一步加剧了这种矛盾的出现。更何况,对于学生而言,做FPGA还不如去做变现门槛更低的其他类型的芯片,这样在找工作的时候也能更加容易,而且工资也不低。”这也就进一步加剧了FPGA人才匮乏的问题。

  但这仅仅只是国产芯片全产业链人才问题的“冰山一角”,更多的人才痛点还存在于与FPGA相近或相似的各类高阶细分赛道。也正是因此,近段时间,国内芯片设计领域的薪资待遇水涨船高,某国内IC设计从业人士表示:“过去,其实硬件从业者的平均工资是低于软件从业者的,但经过中美半导体争端,国家对芯片开始高度重视,各大公司也都看到了风头,准备当风口上的猪起飞一把。从去年秋招开始,应届生做硬件的工资就已经发生质变了,尤其是芯片相关的岗位,无论是IC前端、后端还是验证都已经起飞了,基本能和互联网持平。”甚至有的公司都开出了年薪50-60万以上的待遇,这种盲目的扩张和抬价,看似对国内芯片行业是一大促进,但久而久之,也必将给大量新兴创业型芯片企业带来不可估量的风险和损失。


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