坦白的说，当看到来自英特尔可编程解决方案事业部(PSG)媒体发布会邀请函的时候，刹那间我在潜意识里还是恍惚了一下，一是没搞明白PSG是干什么的，二是觉得英特尔转型力度够大的啊，没多久又冒出来一个新的部门。最终，还是“Altera, now part of Intel”的LOGO提醒了我，Intel PSG就是曾经的FPGA双雄之一Altera。

英特尔豪掷167亿美元收购Altera的故事已经被业界反反复复的讲了一年半，本觉得这场发布会应该不会有太多新内容可说，但英特尔PSG产品市场营销资深总监Patrick Dorsey的亮相却并未让人失望，从产品整合与路线图、核心市场规划，到未来战略发展方向，他侃侃而谈。
英特尔PSG产品市场营销资深总监Patrick Dorsey

过去的8个月中，双方都做了些什么？

在成功收购Altera之后，英特尔首席执行官BRIAN KRZANICH曾这样表示，“英特尔计划在产品和技术上加大投入，从而提高收益，而FPGA是英特尔能够成功的关键因素。我们希望把我们的系列产品在数据中心和物联网业务上进一步拓展，实现更多的创新。”

英特尔是处理器芯片企业，Altera是可编程器件公司。Patrick说两家企业的产品在很多应用领域中的交叉率高达80%，这为双方共同开拓数据中心、5G通信、物联网和汽车等领域奠定了坚实的基础。

“在汽车领域，过去十年我们发售了5500多万片英特尔FPGA；在无线领域，95%以上的蜂窝电话呼叫和数据都是通过英特尔FPGA进行传输；在云计算领域，预计数据中心今后五年FPGA的年复合增长率会超过30%，英特尔FPGA占有80%以上的市场份额。”他认为这是英特尔增长的良性循环，而FPGA将在这一良性循环中无处不在。

英特尔在收购Altera时，曾向投资人做出了两个承诺：一是收购Altera后会开拓新市场，比如汽车；另一个承诺是2016年Altera的年销售额要比2015年增长8%。坦率的讲，这个增长压力非常大。所以在整合过程中，Altera还是保持了原有的销售团队，并重点发掘无线、工业、广电等传统市场的增长潜力。据说按照目前的增长态势，这两个承诺都是完全可以实现的。

做好下一代FPGA和SoC FPGA发展路线图规划，是收购后双方做的另一件大事儿。根据规划，英特尔FPGA产品的发展路线图将分为低中高三个产品平台，并支持Intel架构(IA)集成。其中低端产品主要应用于工业IoT、汽车和小区射频领域，采用英特尔22nm工艺技术；中端产品主要应用于4.5G/5G无线、UHD/8K广播视频、工业IoT和汽车领域，采用英特尔10nm工艺技术；高端产品主要应用于云和加速、太比特系统、高速信号处理领域，采用英特尔10nm工艺技术。

英特尔承诺会根据不同的客户需求提供不同的异构架构，包括：分立的CPU+FPGA、封装集成的CPU+FPGA、以及将Intel CPU/FPGA/ARM三者进行管芯集成的FPGA。通过集成，不但能够降低延时，提高效能和性能/瓦，更可以统一处理器和FPGA之间的工具流程，为不同的性能需求提供更广泛的体系结构支持。

接下来，英特尔PSG部门将会从五个方面进行投入：第一，继续推进Stratix10系列的应用。这是第一个在英特尔14nm工艺上生产的高端FPGA，采用了英特尔特有的嵌入式多芯片桥接技术，可以提供更高带宽和更低延时；第二，加速下一代10nm/14nm新产品的开发，提高质量和支持，并与英特尔CPU保持协同产品研发；第三，英特尔PSG部门即将增加30%的工程人员，高速收发器领域工程人员将增加一倍；第四，不断发展FPGA工具和体系架构；第五，综合多方面需求给客户提供更加完整的方案。

除了数据中心，FPGA能做的还有很多

作为服务器芯片霸主，英特尔未来将处理器与可编程器件整合后进军云计算和数据中心是一件非常正常的事情。但与此同时，业界也很关心FPGA产品在汽车、5G通信、人工智能等领域的发展前景和市场布局。

“未来电子系统的关键在于可编程能力。”Patrick认为这是因为它能够帮助用户实现系统差异化，简化电路板设计，减小设计风险，降低系统成本，从而跟上快速发展的市场，及时调整最终系统以满足市场需求。

例如，在数据中心中，在2020年将有多达1/3的云服务商将采用FPGA。这一做法不但能确保其产品在搜索、排序以及字母配对算法等方面带来显著加速效果，还能够通过CPU+FPGA的封装集成和管芯集成技术实现2倍性能提升，降低标准服务器架构的整体拥有成本(TCO)，并允许客户快速部署IP和算法以提升灵活性。

在汽车领域，未来新型汽车内的代码量可达1亿行之多，每天传输400G数据，汽车的计算需求远远超出了摩尔定律。汽车OEM厂商面临的挑战有可能来自以下三方面：第一，对性能需求越来越高，同时希望功耗越来越低；第二，使用单一处理器很难完成安全和保密工作，需要整合；第三，可扩展性和灵活性要求越来越高。英特尔FPGA具有高性能和高功效的计算能力，可编程能力和全面的开发环境和辅助支持系统，解决方案具有鲁棒的安全特性，因此英特尔FPGA会更多应用于汽车控制系统的传感、计算和制动领域，能够进行数据采集、处理、加速。

而自AlphaGo推出以来，机器学习、人工智能正成为最热门的应用之一，美国有很多创新公司都在做这方面的研究，主要集中在自动驾驶和安全监控行业。在机器学习领域，FPGA主要用于推理的加速，这也是对计算性能和效率要求最多的领域；目前的人工智能大多采用通用GPU进行运算，但普遍面临灵活性和功耗两大问题。

Patrick认为这些新兴应用为FPGA产品带来了新的市场机会，因为FPGA具备强大的可编程能力，可以根据环境和对象的变化而变化，所以CPU+FPGA能够带来更多的创新应用。而从算法角度来看，如果把一些特定串行指令转换成FPGA的并行处理，每瓦性能可提升10倍甚至100倍。英特尔已经推出了白皮书，专门介绍FPGA产品如何在人工智能领域的卷积神经网络计算中提升效能。

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