如何看待赛灵思Xilinx收购Falcon Computing，以及Falcon主营业务的前景？

赛灵思（Xilinx）收购 Falcon Computing，这桩发生在 FPGA 巨头与 AI 芯片初创公司之间的联姻，无疑是当前科技界一颗令人瞩目的“大瓜”。要理解这次收购的意义，我们得把目光放得更长远一些，看看它背后的逻辑，以及 Falcon Computing 本身的价值所在。

赛灵思为何要收 Falcon？

首先，我们得明白赛灵思是谁。这家公司是 FPGA（现场可编程门阵列）的老大，简单来说，它的产品就像是一块块可以“定制化”的电子积木，客户可以根据自己的需求，在上面重新配置硬件逻辑，实现各种各样的高性能计算功能。从数据中心到通信基站，再到自动驾驶汽车，赛灵思的 FPGA 无处不在，为这些领域提供了强大的算力支撑。

然而，近些年，随着人工智能（AI）的爆发式增长，传统的 CPU 和 GPU 在处理 AI 负载时，虽然性能强大，但功耗和灵活性上往往存在瓶颈。FPGA 以其独特的并行处理能力和可重构性，在 AI 推理、边缘计算等场景下展现出了巨大的潜力。赛灵思当然也看到了这一点，并且一直在积极布局 AI 领域。

这时候，Falcon Computing 就闯进了赛灵思的视野。Falcon Computing 的核心技术在于 RISCV 架构上的高度可定制化处理器 IP 核。RISCV，作为一种开放指令集架构，正在全球范围内掀起一股浪潮，它不像 ARM 那样被少数巨头掌控，而是更加开放、灵活，允许任何人根据自己的需求进行二次开发和定制。

Falcon Computing 的厉害之处就在于，他们利用 RISCV 的开放性，开发出了一系列高能效、低功耗、并且针对特定 AI 任务进行优化的处理器 IP 核。简单理解，就是他们造出了更“聪明”、更“省电”的芯片“大脑”，而且这个“大脑”还能根据具体的工作内容进行“微调”。

所以，赛灵思收购 Falcon Computing，可以看作是它对 AI 时代“算力+灵活性”需求的深层回应。

1. 强化 AI 算力：赛灵思虽然有 FPGA，但直接在芯片中集成高性能的 AI 处理器，能进一步提升其在 AI 领域的竞争力。Falcon 的 RISCV IP 核，能够为赛灵思的 FPGA 平台提供更高效、更专业的 AI 加速能力，实现“软硬结合”，为客户提供一站式的解决方案。
2. 拥抱 RISCV 浪潮： RISCV 的崛起势不可挡，它代表着一种更加开放、更具创新性的未来。赛灵思通过收购 Falcon，直接获得了在 RISCV 领域的核心技术和人才，这有助于它在未来的芯片设计和生态建设中占据有利位置，避免被“掉队”。
3. 拓展产品线和应用场景： Falcon 的处理器 IP 核，不仅仅局限于 AI 推理，还可以应用于许多对功耗和灵活性要求极高的领域，比如物联网（IoT）、边缘计算、嵌入式系统等。通过整合 Falcon 的技术，赛灵思可以进一步丰富其产品线，覆盖更广泛的市场需求。
4. 加速创新和上市时间：自己从零开始研发一套先进的 RISCV AI 处理器 IP 核，需要投入大量的时间和资源。通过收购 Falcon，赛灵思能够快速获得现成的、经过验证的技术和经验丰富的团队，大大缩短了产品研发周期，加速了新产品的上市。

Falcon Computing 主营业务的前景如何？

Falcon Computing 的核心在于其 RISCV 架构下的定制化处理器 IP 核，以及围绕这些 IP 核构建的 AI 解决方案。展望其前景，可以说充满了机遇，但也伴随着挑战。

机遇：

RISCV 生态的蓬勃发展： RISCV 的开放性和灵活性，使其成为下一代计算架构的重要推动力。从移动设备到数据中心，再到嵌入式系统，RISCV 的应用场景正在快速拓展。作为 RISCV IP 核的先行者，Falcon Computing 能够直接受益于这一趋势，为越来越多的 RISCV 项目提供关键的“大脑”。
AI 芯片的定制化需求激增：随着 AI 应用的深化，对 AI 芯片的性能、功耗、成本等方面的要求越来越精细化，通用型芯片难以满足所有需求。Falcon Computing 提供的定制化处理器 IP 核，能够根据具体的 AI 模型和应用场景进行优化，实现“量体裁衣”，这正是市场急需的。
边缘计算的崛起：越来越多的 AI 计算需要在靠近数据源的边缘设备上完成，以降低延迟、保护隐私、节省带宽。Falcon Computing 的高能效、低功耗的处理器 IP 核，非常适合部署在这些资源受限的边缘设备上，为边缘 AI 提供强劲动力。
赛灵思的赋能：被赛灵思收购，为 Falcon Computing 带来了巨大的资源和平台优势。赛灵思在 FPGA 领域的深厚积累、庞大的客户群以及强大的市场推广能力，将为 Falcon Computing 的技术和产品提供坚实的支撑，帮助其快速扩大市场份额。

挑战：

竞争激烈： AI 芯片领域本身就是一个“红海”市场，无论是传统的芯片巨头还是新兴的 AI 芯片公司，都在不断推出新的产品和技术。Falcon Computing 需要在激烈的市场竞争中，证明其技术的独特性和领先性。
生态建设的复杂性：尽管 RISCV 正在崛起，但其生态系统与 ARM 等成熟架构相比，仍然不够完善。Falcon Computing 需要与开发者社区、软件供应商等紧密合作，共同构建一个健康、繁荣的 RISCV 生态，这需要时间和努力。
技术迭代的速度： AI 和半导体技术的发展日新月异，Falcon Computing 需要持续投入研发，不断优化其处理器 IP 核，以跟上甚至引领技术发展的步伐，避免被更先进的技术所取代。
市场教育和推广：对于许多企业来说，RISCV 仍然是一个相对较新的概念。Falcon Computing 需要投入精力进行市场教育和推广，让更多潜在客户了解并接受其技术和产品。

总结来说，赛灵思收购 Falcon Computing，是顺应 AI 时代和 RISCV 浪潮的战略性举措。Falcon Computing 以其在 RISCV 架构上的定制化处理器 IP 核为核心，其业务前景与 RISCV 生态的成熟以及 AI 芯片的定制化需求紧密相关。在赛灵思的加持下，Falcon Computing 有望在边缘 AI、高性能计算等领域大展拳脚，成为 AI 芯片定制化解决方案的重要提供商。但同时，它也需要应对激烈的市场竞争和生态建设的挑战，持续创新才能在未来的战场上立于不败之地。这桩收购，对于整个半导体和 AI 行业来说，都是一个值得关注的“风向标”。

网友意见

丛老师是清北和硅谷华人半导体圈的明灯了，HLS异常艰难的搞了20年+，整体面向通用电路的好像没人做出来，都是局部场景商用，丛老师门派就是独道于此，前后也卖过几家公司了，跟AWS/Ali/HW/INTC/XLNX等都有合作。如今这家Falcon Computing才运营4年，Baidu和INTC早期都投过了。

记得最初看到Falcon的形态是数据中心用来加速Gene/RNA-seq算法的（HPC Bioscience任务经常处理的那种GATK应用）包括标准流程从organic sample--sequencing--各种reads到转录本--到Falcon加速的Genomics Pipeline(FPGA)--variants calling输出。但如今4年后的成熟产品栈还可以加速金融（期权定价模型和风控等）以及更多专用的ML场景（云端FPGA可随时重构-可换资源-可换ML算法）。

HLS的艰深在于高级语言映射到门电路，用来做专用ASIC和云端FPGA软核NPU可以，做通用处理器几乎不可能操作，冗余大到不可接受，跟RISC精神刚好背道而驰：）。硬件逻辑演进中为了支持某些特定算法或指令构造，可以电路实现，但随之的指令系统和访存逻辑等等也会发生变化，就要考虑上层抽象怎样表达、怎样方便码农的应用编程；同时上层程序中获得的数据输入和类型，传参到一堆算子之后还要继续把这个程序/算法向下数学化简和逻辑综合，这个通道上下无碍后，才会把现成的化简和逻辑写成各种Mathlib和例程，一直化简到电路实现的过程…，期间还要考虑到电路逻辑门的构造形式和状态/时钟/位宽等因素，这就是各层编译器逐级封装和解释的路径，最终固化到电路的最佳过程就是RTL/IPcore了。—— 那么到了硬件程序员的层次，挑战就是把HDL手调硬逻辑的难度降下来，且过程中都是有面积和功耗代价的，这也是为什么必须有仿真工具的原因。而丛老师的Merlin硬件编译器就是把C/C++/OpenCL等自动编译成RTL/二进制码，那么对于某些特定应用，仅需程序员的软件技能就足够了：）【同时缅怀一下老RTL工程师作为人肉综合器的岁月】

比如微软的Catapult项目（支持内部Bing搜索等应用）或是Azure云端的Brainwave项目，就是把训练好的DNN模型转成数据流图表示，然后根据单块FPGA的片上资源情况，对流图进行拆分并映射到FPGA的软核NPU上。这个过程就需要直接用HLS对DNN综合。AWS也有F1这样的实例，目前似乎仅支持Caffe而不支持其它DNN框架。总之相比GPU集群，FPGA集群对DNN（比如针对CNN/LSTM的低精度MAC乘加）做硬件加速的性能优化空间大/算法迭代灵活/片上资源多…

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如下引据了老石谈芯的总结，其实微软和AWS的FPGA-as-a-Service类似，使用FPGA加速计算的目的和意义有以下几点：

将FPGA作为标准的AWS计算实例，提供给数以百万的AWS开发人员和终端客户。
通过提供基于云端的标准化FPGA开发工具，简化整个FPGA的开发流程。
通过使用统一定义的FPGA逻辑接口，抽象FPGA的物理接口，从而使得开发者专注于自己的算法设计和实现。
为各种FPGA设计提供一个统一的应用市场和交易平台，为所有AWS用户提供更多的选择和更加方便的使用。

目前，很多FPGA初创公司都在AWS应用市场发布了自己的AFI镜像（可以直接烧录FPGA的比特流配置文件），比如国内深鉴的语音识别引擎，英国Maxeler公司的金融计算加速应用，Falcon Computing的基因检测加速引擎，以及加拿大LegUp公司的网络功能加速应用等。此外，国内的很多云服务提供商也开始积极布局公有云的FPGA服务。例如，阿里云至今发布了三款基于FPGA的云计算加速实例，其中2018年发布的FPGA计算实例F3搭载了Xilinx Virtex UltraScale+ FPGA器件，而之前发布的F1则使用了英特尔的FPGA器件和开发套件。腾讯云也推出了基于Xilinx Kintex UltraScale FPGA的云服务，并将今后推出基于英特尔FPGA的计算实例。华为云也有基于Xilinx 器件的FPGA加速云服务器正推向市场。

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针对几点线下提问的释疑：

关于HLS编译效率的疑问：虽然HLS技术可以大幅降低HDL手调硬逻辑的难度。但在当下，整体面向通用电路的没人做出来，都是局部/领域性的场景商用；过去数年各方都努力过通用场景的编译，但每当硬件升级、体系结构升级、高级语言版本更新或某个关键lib更新等等，当前HLS开发就要失效了，而再次更新它所花费的时间/成本甚至都超过了软硬件技术演进的节奏（以及早期HLS还被质疑浪费了太多片上资源和面积，电路也没法最优）。但在领域性场景的极致应用中，HLS的受众甚至不是RTL工程师，而是软件或算法工程师，虽然前者的优势在于对底层硬件资源足够了解，能够指导不成熟的HLS工具生成更好的HDL代码，但后者的优势是对于应用类型/workload类型/算法的敏感度，可以写出更好的并发机制的函数式语言，并方便这种软件程序导入到硬件并行平台上，也能更准确的判断对错和业务适配性。—— 然而当下的实现是RTL+HLS结合更好，就像Azure/AWS的F1实例那样，用RTL做控制电路，用HLS纯粹做通讯流处理和数据流ML计算；因此，受限于领域性任务的编译准确性和效率，HLS更适合纯算法，同时需要加以控制约束才能取得很好效果；
最后回复一个线下提问，关于HLS与二进制指令翻译的比较：这不同于Rosetta那种BT输出的还是指令（要解析以后走过已经固化的门电路），HLS是为C++启动的每条指令建立一条RTL路径并固化到电路实现上（犹记得深鉴以前的库是跟nn descriptive对应的RTL）。

BTW：如同Intel专家Stephen所说的，HLS一直以来是十分吸引战投的资产：）

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