FPGA是万能芯片，那为什么还有那么多芯片公司，那么多型号的芯片？
FPGA（FieldProgrammable Gate Array），字面意思是“现场可编程门阵列”。很多人把它誉为“万能芯片”，觉得它可以胜任一切，那为什么市面上依然有层出不穷的芯片公司，林林总总的芯片型号呢？这背后其实有很多值得说道的道理。
要理解这个问题，咱们得先掰开看了FPGA到底是个啥，以及它“万能”的背后隐藏的实际情况。
FPGA的“万能”之处：灵活性与可重构性
FPGA之所以被称作“万能”，核心在于它的灵活性和可重构性。想象一下，它不是一块已经固定好功能的芯片（比如CPU，它只能执行固定的指令集；或者ASIC，它一旦生产出来功能就定死了），而是一块“空白画布”。工程师们可以通过编写特殊的硬件描述语言（HDL，比如Verilog或VHDL），把自己的设计“画”到这块画布上。
这块画布上布满了大量的可编程逻辑单元（LUTs）、触发器（Flipflops）、可配置的输入输出块（IOBs）以及各种连接线。通过“编程”，你可以把这些逻辑单元按照你的想法连接起来，实现任何你想要的数字电路功能。
设计迭代快： 芯片设计过程中，最耗时、最昂贵的环节之一就是流片（即把设计拿到工厂制造）。一旦流片失败，损失巨大。而FPGA允许你在电脑上完成设计，然后直接下载到FPGA中进行验证，不行的话再修改代码，重新下载。这个过程快如闪电，大大缩短了产品上市时间，也降低了研发风险。
适应性强： 市场需求变化快，新的技术标准层出不穷。使用FPGA，你可以在产品发布后，通过软件更新来适应新的标准或者修复潜在的bug，而无需重新制造硬件。这种“活到老，学到老”的能力，让产品生命周期变得更长，也更具竞争力。
成本效益（在特定阶段）： 对于小批量、原型开发，或者需求尚不明确的产品，FPGA是极佳的选择。它的前期投入（开发工具和芯片本身）相对较低，而ASIC（专用集成电路）的流片费用动辄数百万甚至上千万美元。
那么，为什么还需要那么多芯片公司和型号？
虽然FPGA有“万能”的潜力，但这种“万能”是有边界的，并且在实际应用中，成本、性能、功耗、生态系统等因素，都促使了各种不同类型的芯片共存。
1. 性能和功耗的权衡：
FPGA的“开销”： FPGA的灵活性是有代价的。为了实现可编程性，它的内部结构比ASIC要复杂得多。这导致FPGA在性能（比如运行速度）和功耗（消耗的电力）上，通常不如专门设计的ASIC。
ASIC的优势： ASIC工程师可以针对特定功能，精心设计电路，移除任何不必要的“可编程”资源，从而实现更高的时钟频率、更低的功耗和更小的芯片面积。想想看，如果你的产品需要每秒处理十亿次相同的运算，用ASIC去做，效率会远高于用FPGA。
所以，有了CPU、GPU、DSP、ASIC等等：
CPU（中央处理器）： 擅长通用计算、逻辑控制，是系统的“大脑”。
GPU（图形处理器）： 专为并行计算优化，在图形渲染、AI训练等领域表现出色。
DSP（数字信号处理器）： 专注于数字信号处理，在音频、通信等领域是主力。
ASIC（专用集成电路）： 针对特定应用（如网络通信芯片、音频解码芯片、AI推理芯片）进行高度优化，能在性能、功耗、成本上达到最佳平衡，但缺乏灵活性。
2. 成本因素：
FPGA的成本： 尽管FPGA前期投入低，但就单位芯片成本而言，FPGA通常高于同等功能的ASIC，尤其是在大批量生产时。这是因为FPGA内部包含了大量的可编程逻辑和布线资源，增加了制造难度和材料成本。
ASIC的规模经济： 一旦产品成熟，销量巨大，ASIC的低单位成本优势就显现出来了。所以，许多成熟的、大规模量产的产品（如手机处理器、电视芯片）都会选择ASIC。
CPLD（复杂可编程逻辑器件）： 还有一种介于FPGA和简单逻辑门之间的器件，叫做CPLD。它比FPGA结构简单，功耗低，成本也更低，但逻辑容量较小，灵活性不如FPGA。在一些对成本和功耗敏感，但逻辑需求不高的场合，CPLD会是更好的选择。
3. 不同的FPGA厂商和系列：
技术和市场定位不同： 即使都是FPGA，不同的公司也有自己的核心技术、设计哲学和市场定位。
Xilinx (现AMD Xilinx): 是FPGA领域的领导者，以其高性能、丰富的产品线和先进的技术著称，产品覆盖从低端到高端。
Intel (Altera): 也是FPGA巨头，特别是在集成高速ADC/DAC、嵌入式处理核（如ARM）等方面有特色。
Lattice Semiconductor: 专注于低功耗、低成本的FPGA，常用于嵌入式系统、IoT设备等。
Microchip Technology (Microsemi): 在军工、航空航天等领域有优势，其FPGA通常具备高可靠性。
中国本土厂商： 如紫光同创、国民技术、华大九天等，也在不断追赶，并在特定领域或国家战略需求上发力。
不同型号的差异： 即便在同一家公司内部，也有成百上千种FPGA型号。这些型号的差异体现在：
逻辑单元数量 (LUTs, Flipflops): 决定了芯片能实现多复杂的逻辑功能。
DSP Slice数量: 用于高性能数字信号处理。
RAM/ROM容量: 用于存储数据和配置。
时钟管理单元 (PLL/MMCM): 用于生成和管理时钟信号。
高速收发器 (SerDes): 用于高速串行通信。
嵌入式处理器 (Hard Processor): 如ARM Cortex系列，可以将CPU集成到FPGA内部，实现SoC（SystemonChip）功能。
IOs数量和类型: 决定了芯片能连接多少外部设备，以及接口类型。
封装: 影响芯片的安装、散热和信号完整性。
工艺节点: 影响性能、功耗和成本。
举个例子： 你的项目只需要一个简单的逻辑控制器，可能一个几百元的低端FPGA就够了。但如果你要做一个高性能的网络交换机，需要处理每秒TB级别的数据流量，那可能就需要上万甚至几万的，拥有数百万逻辑单元、数百个高速收发器的高端FPGA。
4. 开发生态系统和工具链：
FPGA开发需要复杂的工具链： 从HDL代码编写、仿真、综合、布局布线到比特流生成和下载，每一步都需要专业的EDA（电子设计自动化）工具。这些工具的开发和维护是巨大的投入，也是各大FPGA厂商的核心竞争力之一。
客户粘性： 一旦工程师熟悉了某个厂商的工具链和设计流程，通常会倾向于继续使用该厂商的产品，这也会促使厂商推出更多型号和系列来满足不同客户的需求。
5. 新兴应用和技术：
AI/ML的崛起： 深度学习的爆炸式发展催生了对高性能、低功耗AI加速器的巨大需求。虽然FPGA可以用于AI推理，但专门优化的ASIC（如TPU、NPU）在特定AI任务上通常性能和能效更优。
边缘计算： 越来越多的智能设备需要本地处理能力，这促使了各种低功耗、高集成度的嵌入式处理器和SoC的发展，其中很多也包含了FPGA的灵活度。
5G/6G通信： 新一代通信技术对数据处理能力和低延迟提出了更高要求，这驱动了高性能FPGA和定制化ASIC的不断进步。
总结来说，FPGA的“万能”更多体现在它“什么都能做”的可能性上，尤其是在产品原型开发、小批量生产、需要快速迭代和适应性强的场景。
然而，现实世界的芯片设计，是一个充满各种取舍的复杂工程。
性能、功耗、成本、上市时间 这四者之间，往往需要精心平衡。
CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA、CPLD 等各种类型的芯片，都是在不同应用场景下，针对特定需求而诞生的最优解，它们之间不是互相取代，而是一种互补关系。
不同的FPGA厂商和型号，则是在“可编程”这个大框架下，通过技术创新、成本控制、生态建设和市场细分，来满足不同客户、不同项目的具体需求。
所以，下次你看到市面上琳琅满目的芯片，就知道这背后是一个庞大而精密的生态系统，FPGA只是其中一颗闪耀的、但并非唯一的一颗“万能”之星。它的存在，是为了提供一种无与伦比的灵活性，但最终的选择，还是要回归到最实际的产品需求和商业考量上。
要理解这个问题，咱们得先掰开看了FPGA到底是个啥，以及它“万能”的背后隐藏的实际情况。
FPGA的“万能”之处：灵活性与可重构性
FPGA之所以被称作“万能”，核心在于它的灵活性和可重构性。想象一下，它不是一块已经固定好功能的芯片（比如CPU，它只能执行固定的指令集；或者ASIC，它一旦生产出来功能就定死了），而是一块“空白画布”。工程师们可以通过编写特殊的硬件描述语言（HDL，比如Verilog或VHDL），把自己的设计“画”到这块画布上。
这块画布上布满了大量的可编程逻辑单元（LUTs）、触发器（Flipflops）、可配置的输入输出块（IOBs）以及各种连接线。通过“编程”，你可以把这些逻辑单元按照你的想法连接起来，实现任何你想要的数字电路功能。
设计迭代快： 芯片设计过程中，最耗时、最昂贵的环节之一就是流片（即把设计拿到工厂制造）。一旦流片失败，损失巨大。而FPGA允许你在电脑上完成设计，然后直接下载到FPGA中进行验证，不行的话再修改代码，重新下载。这个过程快如闪电，大大缩短了产品上市时间，也降低了研发风险。
适应性强： 市场需求变化快，新的技术标准层出不穷。使用FPGA，你可以在产品发布后，通过软件更新来适应新的标准或者修复潜在的bug，而无需重新制造硬件。这种“活到老，学到老”的能力，让产品生命周期变得更长，也更具竞争力。
成本效益（在特定阶段）： 对于小批量、原型开发，或者需求尚不明确的产品，FPGA是极佳的选择。它的前期投入（开发工具和芯片本身）相对较低，而ASIC（专用集成电路）的流片费用动辄数百万甚至上千万美元。
那么，为什么还需要那么多芯片公司和型号？
虽然FPGA有“万能”的潜力，但这种“万能”是有边界的，并且在实际应用中，成本、性能、功耗、生态系统等因素，都促使了各种不同类型的芯片共存。
1. 性能和功耗的权衡：
FPGA的“开销”： FPGA的灵活性是有代价的。为了实现可编程性，它的内部结构比ASIC要复杂得多。这导致FPGA在性能（比如运行速度）和功耗（消耗的电力）上，通常不如专门设计的ASIC。
ASIC的优势： ASIC工程师可以针对特定功能，精心设计电路，移除任何不必要的“可编程”资源，从而实现更高的时钟频率、更低的功耗和更小的芯片面积。想想看，如果你的产品需要每秒处理十亿次相同的运算，用ASIC去做，效率会远高于用FPGA。
所以，有了CPU、GPU、DSP、ASIC等等：
CPU（中央处理器）： 擅长通用计算、逻辑控制，是系统的“大脑”。
GPU（图形处理器）： 专为并行计算优化，在图形渲染、AI训练等领域表现出色。
DSP（数字信号处理器）： 专注于数字信号处理，在音频、通信等领域是主力。
ASIC（专用集成电路）： 针对特定应用（如网络通信芯片、音频解码芯片、AI推理芯片）进行高度优化，能在性能、功耗、成本上达到最佳平衡，但缺乏灵活性。
2. 成本因素：
FPGA的成本： 尽管FPGA前期投入低，但就单位芯片成本而言，FPGA通常高于同等功能的ASIC，尤其是在大批量生产时。这是因为FPGA内部包含了大量的可编程逻辑和布线资源，增加了制造难度和材料成本。
ASIC的规模经济： 一旦产品成熟，销量巨大，ASIC的低单位成本优势就显现出来了。所以，许多成熟的、大规模量产的产品（如手机处理器、电视芯片）都会选择ASIC。
CPLD（复杂可编程逻辑器件）： 还有一种介于FPGA和简单逻辑门之间的器件，叫做CPLD。它比FPGA结构简单，功耗低，成本也更低，但逻辑容量较小，灵活性不如FPGA。在一些对成本和功耗敏感，但逻辑需求不高的场合，CPLD会是更好的选择。
3. 不同的FPGA厂商和系列：
技术和市场定位不同： 即使都是FPGA，不同的公司也有自己的核心技术、设计哲学和市场定位。
Xilinx (现AMD Xilinx): 是FPGA领域的领导者，以其高性能、丰富的产品线和先进的技术著称，产品覆盖从低端到高端。
Intel (Altera): 也是FPGA巨头，特别是在集成高速ADC/DAC、嵌入式处理核（如ARM）等方面有特色。
Lattice Semiconductor: 专注于低功耗、低成本的FPGA，常用于嵌入式系统、IoT设备等。
Microchip Technology (Microsemi): 在军工、航空航天等领域有优势，其FPGA通常具备高可靠性。
中国本土厂商： 如紫光同创、国民技术、华大九天等，也在不断追赶，并在特定领域或国家战略需求上发力。
不同型号的差异： 即便在同一家公司内部，也有成百上千种FPGA型号。这些型号的差异体现在：
逻辑单元数量 (LUTs, Flipflops): 决定了芯片能实现多复杂的逻辑功能。
DSP Slice数量: 用于高性能数字信号处理。
RAM/ROM容量: 用于存储数据和配置。
时钟管理单元 (PLL/MMCM): 用于生成和管理时钟信号。
高速收发器 (SerDes): 用于高速串行通信。
嵌入式处理器 (Hard Processor): 如ARM Cortex系列，可以将CPU集成到FPGA内部，实现SoC（SystemonChip）功能。
IOs数量和类型: 决定了芯片能连接多少外部设备，以及接口类型。
封装: 影响芯片的安装、散热和信号完整性。
工艺节点: 影响性能、功耗和成本。
举个例子： 你的项目只需要一个简单的逻辑控制器，可能一个几百元的低端FPGA就够了。但如果你要做一个高性能的网络交换机，需要处理每秒TB级别的数据流量，那可能就需要上万甚至几万的，拥有数百万逻辑单元、数百个高速收发器的高端FPGA。
4. 开发生态系统和工具链：
FPGA开发需要复杂的工具链： 从HDL代码编写、仿真、综合、布局布线到比特流生成和下载，每一步都需要专业的EDA（电子设计自动化）工具。这些工具的开发和维护是巨大的投入，也是各大FPGA厂商的核心竞争力之一。
客户粘性： 一旦工程师熟悉了某个厂商的工具链和设计流程，通常会倾向于继续使用该厂商的产品，这也会促使厂商推出更多型号和系列来满足不同客户的需求。
5. 新兴应用和技术：
AI/ML的崛起： 深度学习的爆炸式发展催生了对高性能、低功耗AI加速器的巨大需求。虽然FPGA可以用于AI推理，但专门优化的ASIC（如TPU、NPU）在特定AI任务上通常性能和能效更优。
边缘计算： 越来越多的智能设备需要本地处理能力，这促使了各种低功耗、高集成度的嵌入式处理器和SoC的发展，其中很多也包含了FPGA的灵活度。
5G/6G通信： 新一代通信技术对数据处理能力和低延迟提出了更高要求，这驱动了高性能FPGA和定制化ASIC的不断进步。
总结来说，FPGA的“万能”更多体现在它“什么都能做”的可能性上，尤其是在产品原型开发、小批量生产、需要快速迭代和适应性强的场景。
然而，现实世界的芯片设计，是一个充满各种取舍的复杂工程。
性能、功耗、成本、上市时间 这四者之间，往往需要精心平衡。
CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA、CPLD 等各种类型的芯片，都是在不同应用场景下，针对特定需求而诞生的最优解，它们之间不是互相取代，而是一种互补关系。
不同的FPGA厂商和型号，则是在“可编程”这个大框架下，通过技术创新、成本控制、生态建设和市场细分，来满足不同客户、不同项目的具体需求。
所以，下次你看到市面上琳琅满目的芯片，就知道这背后是一个庞大而精密的生态系统，FPGA只是其中一颗闪耀的、但并非唯一的一颗“万能”之星。它的存在，是为了提供一种无与伦比的灵活性，但最终的选择，还是要回归到最实际的产品需求和商业考量上。
网友意见
PPT找不到了。
U的老大在15年曾经提出一个观点，一个设计如果年复用能达到10K，且生命周期达到3年以上就有做Asic价值。(还说了这是未来U主力争取的客户)
事实上FPGA在65nm后，由于crosstalk无法得到实质的解决，performance提升水平是在快速下降的。因此X和A在软件上想了很多方法，但都没有解决。
从V5到ultra,工艺翻了三代，用iscas模型评估，最高工作频率只增加不到60％。(不是用你的写个小逻辑去跑，要考虑组合逻辑，运算，状态机)
拍脑袋一说，在目前40nm工艺上可以实现当前ultra上的设计，同时最高频率还能快一倍。
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