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AI 가속기 카드로 구동되는 FPGA에 대한 수요

유연성과 고속 컴퓨팅 기능으로 인해 FPGA는 AI 가속기 카드에 널리 사용됩니다.GPU와 비교하여 FPGA는 에너지 효율성 측면에서 분명한 장점이 있습니다.ASIC에 비해 FPGA는 AI 신경망의 더 빠른 발전에 맞춰 알고리즘의 반복적인 업데이트를 따라잡을 수 있는 유연성이 더 뛰어납니다.인공 지능의 광범위한 개발 전망으로 인해 AI 애플리케이션용 FPGA에 대한 수요는 앞으로도 계속해서 개선될 것입니다.SemicoResearch에 따르면 AI 애플리케이션 시나리오에서 FPGA 시장 규모는 19~23년에 3배 증가하여 52억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.2021년 83억 달러 규모의 FPGA 시장과 비교하면 AI 애플리케이션의 잠재력을 과소평가할 수 없습니다.

FPGA에 대한 더욱 유망한 시장은 데이터 센터입니다.

데이터 센터는 FPGA 칩의 신흥 애플리케이션 시장 중 하나이며, 낮은 대기 시간과 높은 처리량을 통해 FPGA의 핵심 강점을 제공합니다.데이터 센터 FPGA는 주로 하드웨어 가속에 사용되며 기존 CPU 솔루션에 비해 사용자 지정 알고리즘을 처리할 때 상당한 가속을 달성할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Catapult 프로젝트에서는 데이터 센터의 CPU 솔루션 대신 FPGA를 사용하여 Bing의 사용자 지정 알고리즘을 40배 더 빠르게 처리했습니다. 상당한 가속 효과가 있습니다.결과적으로 FPGA 가속기는 2016년부터 컴퓨팅 가속화를 위해 Microsoft Azure, Amazon AWS 및 AliCloud의 서버에 배포되었습니다. 전염병이 글로벌 디지털 전환을 가속화하는 상황에서 칩 성능에 대한 미래 데이터 센터 요구 사항은 더욱 높아질 것입니다. 그리고 더 많은 데이터 센터가 FPGA 칩 솔루션을 채택할 것이며, 이는 또한 데이터 센터 칩에서 FPGA 칩의 가치 점유율을 증가시킬 것입니다.

자율주행 대규모 상용화로 FPGA 양산 수요 증가

자동차 산업이 ADAS에서 완전 자율 주행으로 계속 발전함에 따라 FPGA를 사용하는 이기종 컴퓨팅 플랫폼은 센서 수 증가로 인한 데이터 폭증을 처리하고 여러 센서의 동기화 및 융합으로 인한 전체 시스템 응답 시간을 줄이고 유연성과 효율성을 높일 수 있습니다. 확장성을 통해 에지 센서에서 도메인 컨트롤러까지 확장성을 지원하는 동시에 동적 재프로그래밍 기능을 제공하고 시스템 비용과 손실을 줄입니다.또한 FPGA는 다양한 자동차 전자 애플리케이션의 빠르게 성장하는 요구 사항을 충족하는 유연하고 저렴한 고성능 솔루션을 제공할 수 있습니다.6월 20일 중순, FPGA 선두업체인 Xilinx는 ADAS에 약 7천만 개의 자동차 칩을 사용했습니다.

AMD의 Xilinx 인수가 22Q1 완료로 연기되었습니다.

2015년 Intel이 FPGA Dragon II Altera를 인수한 후, AMD는 2020년 10월 자사 제품을 강화하는 동시에 FPGA 시장에 진입하여 TAM을 확장하려는 시도로 FPGA 메이저 Xilinx를 인수하는 데 미화 350억 달러(재고 형태)를 지출할 계획이라고 발표했습니다. 기존 CPU 프로세서, GPU 그래픽 카드, 가속 컴퓨팅 카드로 완전한 고성능 컴퓨팅 시스템을 구성하는 라인입니다.21일 12월 31일 최신 뉴스에 따르면 인수는 아직 모든 승인이 이뤄지지 않아 원래 예상 일정보다 늦어진 22분기에 완료될 것으로 예상된다.

향후 5G 물결에 힘입어 FPGA는 수량 및 가격 상승을 달성할 것으로 예상되며, FPGA 리더인 Xilinx도 AI, 데이터 센터, 자율 주행 등 FPGA 애플리케이션 시장에서 요구되는 출시로 계속해서 혜택을 누릴 것입니다. .