今年是首款商用現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）問世 40 週年，該技術引入「可重複程式化硬體」的概念。藉由打造「如同軟體般靈活的硬體」，FPGA 可重複程式化的邏輯改變了半導體設計的面貌。這是工程師首度能在設計晶片時，如果規格或需求在中途、甚至在製造完成後發生變化，依然可以重新定義晶片功能來執行不同任務。這項靈活性加快了晶片設計的開發速度，縮短產品上市時程，並成為應用特定積體電路（ASIC）的替代方案。
FPGA 對市場影響深遠，催生了一個價值超過 100 億美元的產業。在過去 40 年間，我們已向全球超過 7,000 家客戶橫跨不同的市場領域交付超過 30 億顆 FPGA 與自行調適 SoC（結合 FPGA 架構、系統單晶片與其他處理引擎的裝置）。事實上，我們已連續 25 年在可程式化邏輯市場維持領先地位，憑藉著強大的產品陣容與發展藍圖，我們有信心能持續領先市場。
加速創新
FPGA 是由已故的 Ross Freeman 發明，他是賽靈思公司（現為 AMD 一部分）共同創辦人，也是一位工程師與創新者。Freeman 認為，除了標準的固定功能 ASIC 元件外，一定存在更好、更具成本效益的晶片設計方式。FPGA 提供工程師隨時修改晶片設計的自由與靈活性，甚至能在一天之內完成一款客製晶片的開發與設計。
FPGA 同時也推動「無晶圓廠」（fabless）商業模式，顛覆整個半導體產業。藉由消除對客製光罩製作（mask tooling）與相關非經常性工程成本的依賴，FPGA 推動硬體創新，證明企業無需擁有晶圓廠，只需具備願景、設計能力與 FPGA，即可打造突破性硬體。
自全球首款商用 FPGA（XC2064）問世至今已 40 年，FPGA 已無所不在應用於電子產業，深入我們日常生活。如今，FPGA、自行調適 SoC 和系統模組（SOM）等自行調適運算裝置，已遍佈各種領域：從汽車、火車車廂、交通號誌，到機器人、無人機、太空船與衛星，再到無線網路、醫療與測試設備、智慧工廠、資料中心，甚至高頻交易系統等。
關鍵創新與產品里程碑
40 多年來，AMD 的創新與不斷演進的市場需求推動著 FPGA 技術歷經多項突破：
․ 1985年：XC2064 －首款商用 FPGA。
․ 1990年代：XC4000 與 Virtex™ FPGA －首次將嵌入式 RAM 與 DSP 整合於無線通訊基礎設施。
․ 1999年：Spartan 系列問世－為大容量應用提供高成本效益的傳統 ASIC 替代方案。
․ 2001年：首款整合 SerDes 的 FPGA。
․ 2011年：Virtex-7 2000T 成為業界首個採用 CoWoS 封裝的量產部署－開創先進的 2.5D 整合技術之採用，現已成為高效能運算（HPC）與 AI GPU 的核心。
․ 2012年：Zynq 系列－首款將 Arm CPU 與可程式化邏輯結合的自行調適 SoC。
․ 2012年：Vivado™設計套件－讓軟體開發者也能設計 FPGA。
․ 2019年：首款 Versal 自行調適 SoC 問世－引入專屬的 AI 引擎與可程式化晶片上網路（NoC）。
․ 2019年：Vitis™統一軟體平台推出－提供預先最佳化的 AI 工具與抽象層，加速 AI 推論。
․ 2024年：第2代 Versal AI Edge 系列－將可程式化邏輯、CPU、DSP 與 AI 引擎整合於單一晶片，首次實現端對端 AI 加速，為新一代需要異質、高效率、低延遲的應用提供支援。
․ 2024年：Spartan UltraScale+ FPGA 系列－強化成本最佳化型 FPGA 與自行調適 SoC 產品線，為邊緣 I/O 密集型應用提供高效率且經濟的解決方案。
Vivado 與 Vitis 軟體的推出，對擴大市場具有重大意義。Vivado 軟體提供高階合成、機器學習最佳化與無縫 IP 核心整合功能，幫助開發人員簡化工作流程、縮短開發週期並提升效能。
Vitis™開發環境則提供預先最佳化工具與抽象層以加速 AI 推論。最新版本（2024.2）引入了多項新功能，例如針對嵌入式 C/C++ 設計的獨立工具，以及簡化 AMD Versal 自行調適 SoC AI 引擎部署的改良功能。我們將持續投入於這些工具，提升使用者的工作效率，同時支援新興與多樣化的資料類型與 AI 模型。
FPGA技術的演進：邁向邊緣AI
目前大部分 AI 工作負載都在資料中心 GPU 上運行。然而，愈來愈多AI處理正在邊緣發生。FPGA 技術正站在這波 AI 融合應用快速發展的最前線。FPGA 與自行調適 SoC 能即時處理感測器資料，實現低延遲的加速邊緣 AI 推論。隨著小型生成式 AI 模型的問世，「ChatGPT 時刻」正邁向邊緣設備，讓 AI 模型能執行於如 AI PC、車輛、工廠機器人、太空任務或任何嵌入式裝置中。
以下是 AMD 自行調適運算技術如何支援邊緣 AI 工作負載的實際案例：
․ 美國太空總署（NASA）－AMD Virtex FPGA 協助 NASA 火星探測車執行 AI 圖像辨識、比對與校正，並在回傳地球前過濾無用資料。此外，最新的太空等級 Versal AI Edge 自行調適 SoC 將加速的 AI 推論帶入太空，並具有對 ML 應用最佳化的增強型 AI 引擎。
․ Subaru－採用第 2 代 Versal AI Edge SoC，為下一代 ADAS “EyeSight” 駕駛輔助系統導入 AI 功能。
․ SICK－透過 AMD Kintex™ UltraScale+™ FPGA 搭配 FINN 機器學習框架，提升工廠自動化與包裹檢查效率。
․ Radmantis－採用 AMD Kria™自行調適 SOM 裝置，推動永續漁業發展並執行即時 AI 推論。
․ JR九州－日本最大子彈列車營運商之一，採用 AMD Kria SOM 執行即時影像處理，用於 AI 化的軌道檢測系統。
․ Clarius－在其手持式超音波設備中，透過 AMD Zynq UltraScale 自行調適 SoC 執行區域 AI 辨識。
展望未來
我們預期 FPGA 的自行調適運算技術，將持續在自動駕駛、機器人與工業自動化、6G 通訊、氣候變遷、藥物研發、科學研究與太空探索等領域推動邊緣 AI 應用的突破。FPGA 問世 40 週年之際，回顧 40 年帶來深遠的影響，我們對這項技術的發明深感驕傲。致力於頂尖與領先市場產品的開發者，將持續運用 FPGA 推動創新晶片設計、支援硬體輔助驗證並加快產品上市腳步。AMD 承諾未來將致力於持續引領這項關鍵技術的發展。
