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Le comunicazioni sono lo scenario più utilizzato per gli FPGA

Rispetto ad altri tipi di chip, la programmabilità (flessibilità) degli FPGA è particolarmente adatta al continuo aggiornamento iterativo dei protocolli di comunicazione.Pertanto, i chip FPGA sono ampiamente utilizzati nei dispositivi di comunicazione wireless e cablati.

Con l’avvento dell’era 5G, gli FPGA stanno aumentando in termini di volume e prezzo.In termini quantitativi, a causa della maggiore frequenza della radio 5G, per raggiungere lo stesso obiettivo di copertura del 4G saranno necessarie circa 3-4 volte il numero di stazioni base 4G (in Cina, ad esempio, entro la fine degli anni 20, il il numero totale di stazioni base di comunicazione mobile in Cina ha raggiunto 9,31 milioni, con un incremento netto di 900.000 unità nell'anno, di cui il numero totale di stazioni base 4G ha raggiunto 5,75 milioni), e si prevede che la futura scala di costruzione del mercato sarà dell'ordine delle decine di milioni.Allo stesso tempo, a causa dell’elevata domanda di elaborazione simultanea dell’intera colonna di antenne su larga scala, l’utilizzo dell’FPGA delle stazioni base singole 5G sarà aumentato da 2-3 blocchi a 4-5 blocchi rispetto alle stazioni base singole 4G.Di conseguenza, aumenterà anche l’utilizzo degli FPGA, una componente fondamentale dell’infrastruttura 5G e delle apparecchiature terminali.In termini di prezzo unitario, gli FPGA vengono utilizzati principalmente nella banda base dei ricetrasmettitori.L’era del 5G vedrà un aumento della portata degli FPGA utilizzati a causa dell’aumento del numero di canali e dell’aumento della complessità computazionale e, poiché il prezzo degli FPGA è correlato positivamente con le risorse su chip, si prevede che il prezzo unitario aumenterà. aumentare ulteriormente in futuro.FY22Q2, i ricavi delle linee fisse e wireless di Xilinx sono aumentati del 45,6% su base annua raggiungendo 290 milioni di dollari, pari al 31% dei ricavi totali.

Gli FPGA possono essere utilizzati come acceleratori di data center, acceleratori di intelligenza artificiale, SmartNIC (schede di rete intelligenti) e acceleratori nell'infrastruttura di rete.Negli ultimi anni, il boom dell’intelligenza artificiale, del cloud computing, del calcolo ad alte prestazioni (HPC) e della guida autonoma ha dato agli FPGA un nuovo impulso al mercato e ha catalizzato lo spazio incrementale.

Domanda di FPGA guidati da schede acceleratrici AI

Grazie alla loro flessibilità e alle capacità di calcolo ad alta velocità, gli FPGA sono ampiamente utilizzati nelle schede acceleratrici AI.Rispetto alle GPU, gli FPGA presentano evidenti vantaggi in termini di efficienza energetica;rispetto agli ASIC, gli FPGA hanno una maggiore flessibilità per adattarsi all’evoluzione più rapida delle reti neurali AI e tenere il passo con gli aggiornamenti iterativi degli algoritmi.Beneficiando delle ampie prospettive di sviluppo dell’intelligenza artificiale, la domanda di FPGA per applicazioni AI continuerà a migliorare in futuro.Secondo SemicoResearch, la dimensione del mercato degli FPGA negli scenari applicativi dell’intelligenza artificiale triplicherà nel 19-23 per raggiungere i 5,2 miliardi di dollari.Rispetto al mercato FPGA da 8,3 miliardi di dollari nel 21, il potenziale per le applicazioni nell’intelligenza artificiale non può essere sottovalutato.

Un mercato più promettente per gli FPGA è quello dei data center

I data center sono uno dei mercati applicativi emergenti per i chip FPGA, con bassa latenza e throughput elevato che costituiscono i principali punti di forza degli FPGA.Gli FPGA dei data center vengono utilizzati principalmente per l'accelerazione hardware e possono raggiungere un'accelerazione significativa durante l'elaborazione di algoritmi personalizzati rispetto alle soluzioni CPU tradizionali: ad esempio, il progetto Microsoft Catapult ha utilizzato FPGA invece delle soluzioni CPU nel data center per elaborare gli algoritmi personalizzati di Bing 40 volte più velocemente, con notevoli effetti di accelerazione.Di conseguenza, dal 2016 gli acceleratori FPGA sono stati implementati sui server di Microsoft Azure, Amazon AWS e AliCloud per l'accelerazione dei calcoli. Nel contesto dell'epidemia che accelera la trasformazione digitale globale, i futuri requisiti dei data center per le prestazioni dei chip aumenteranno ulteriormente, e sempre più data center adotteranno soluzioni di chip FPGA, il che aumenterà anche la quota di valore dei chip FPGA nei chip dei data center.