40 年前，赛灵思（Xilinx）推出了一种革命性的设备，让工程师可以在办公桌上使用逻辑编程。

赛灵思开发的现场可编程门阵列（FPGA）使工程师能够将具有自定义逻辑的比特流下载到台式编程器中立即运行，而无需等待数周才能从晶圆厂返回芯片。如果出现错误或问题，设备可以在那里重新编程。

AMD公司负责产品、软件和解决方案的公司副总裁Kirk Saban在接受eeNews Europe采访时表示：“我在FPGA领域工作了27年，从1999年开始编程FPGA。”AMD公司于2022年收购了Xilinx。“这可能是最不为人知的半导体类型之一，很多人都知道CPU是什么，人工智能影响下，现在都知道GPU是什么，但对FPGA知之甚少。”

第一款FPGA芯片XC2064于1985年6月问世，它有600个门，64个可配置逻辑块，运行频率为70MHz。但这是一个巨大的改变，使该芯片进入了半导体名人堂。

“当他们刚开始时，它是关于吸收电路板上的逻辑并提供可编程的 I/O，”Saban 说。“我们已经发展了很长一段路，如今拥有高速 SERDES、硬化 IP、内存控制器、以太网、AI 处理器以及 ARM 嵌入式计算。”

赛灵思公司由 Ross Freeman、Bernard Vonderschmitt 和 James Barnett 于 1984 年共同创立，他们曾在 Zilog 共事。其目的是使用具有可编程阵列的晶体管，而不是 LSI Logic 和 VLSI Technology 等公司开发的门阵列，其中晶体管阵列是在制造工艺中用金属层“编程”的。赛灵思还开创了无晶圆厂工艺，使用 Seiko Epson 在 2.5 微米 CMOS 工艺上制造芯片，而不是建立自己的晶圆厂。在出售给 AMD 之前，赛灵思与联电 以及 IBM 密切合作，

Vonderschmitt 从一开始就担任首席执行官，1996 年从 HP 升任的 Wim （Willem） Roelandts 接替了他。Roelandts 于 2008 年由 Moshe Gavrielov 接任，他从 Cadence Design Systems 加入 Cadence Design Systems，现在是该公司的董事会成员。

“我很荣幸能有机会在过去十年中领导赛灵思，”Gavrielov 在 2018 年 1 月卸任公司第三任首席执行官时表示，彭伟达于 2018 年 1 月接任，彭伟达曾在 AMD 工作，四年后负责监督此次收购。

“赛灵思于 1985 年发明了世界上最成功的可编程逻辑类别，此后一直保持领先地位。在过去几年中，赛灵思扩大了其市场份额，由于我们员工具有非凡的才能，因此在实力、机会和势头方面取得了前所未有的地位，“Gavrielov 表示。

2022 年 2 月的收购，使 Xilinx 成为 AMD 的自适应和嵌入式计算事业群，增加了嵌入式 x86 处理器系列。

“有些事情发生了变化，但很多事情保持不变，”Saban说。“我们自己做出制造投资决策，我们的业务部门还负责嵌入式CPU、Ryzen和Epyc以及一个定制的ASIC团队，所以我们已经从纯粹的FPGA发展到嵌入式x86和定制，我们正在利用AMD的所有研发。”

FPGA 的一个潜在优势是即使在运行期间也能改变设备的功能。这种部分重配置允许更改器件的模块以替换多个组件，但过程很复杂。这也使得意大利 Mipsology 等公司开发的工具（后来被 赛灵思收购）实现了超过 100% 的逻辑阵列利用率。

然而，早在最近的 AI 繁荣之前，AI 的兴起就已经为赛灵思的FPGA 业务带来了快速增长的动力。

“我们的业务部门通常更多地在边缘而不是云中发挥作用，”Saban 说，“我们确实看到了边缘推理的巨大变化，我们的 CPU 和 FPGA 技术非常适合在边缘进行实时处理。它很好地说明了当事情变化如此之快时，可编程性所带来的历史优势。”

银行和金融机构在 2000 年代通过 Alveo 加速卡成为该技术的主要采用者。

“Fintech 是一个早期采用者市场，其工程技术可以利用实时功能，”Saban 说。“他们没有使用我们的 AI 工具，而是真正使用机器学习编译器，他们在非常低的级别编写代码，因此这更像是一种硅架构游戏，而不是边缘 AI 的广泛市场采用，这需要现代编译器和易用性。”

同时，这些设备引起了汽车开发人员的兴趣，用于娱乐系统和早期传感器系统。

“汽车在嵌入式 AI、ADAS、图像检测、低延迟实时决策方面处于领先地位，汽车领域正在进行大量创新，”他说。“汽车的制造方式正在发生变化，它正在成为车轮上的 iPhone。我们从 IVI 开始，但已经发展到 ADAS 和自动驾驶，并一直延续到航空航天领域。

“人们对自主系统、机器人、无人机、汽车等所有那些对功率有限的本地化计算有巨大需求的东西都非常感兴趣，这些东西非常适合我们拥有的产品。人形机器人现在在许多市场也受到广泛关注，无论是在危险环境中还是在生产线中。上市时间、现场可编程性、无线更新等基本原则仍然非常重要，我认为随着我们的发展，这种情况不会改变。

工艺技术

FPGA是证明新工艺技术的绝佳器件，因为它具有大量晶体管和冗余方案，因此低产量不会影响器件的出货量。这有助于晶圆厂改进其工艺。

然而，近年来，GPU一直是工艺验证设备，而赛灵思则一直在推动小芯片技术，将FPGA阵列、高速收发器和现在的AI加速器结合起来。

“这已经成为一个成本问题，”Saban 说。“我们已经回到了一个档次，但我们仍在研究 6nm先进工艺，我们也正在研究更先进的节点，我们有 2nm 的工作。我们可以利用 AMD 在 GPU 上所做的所有工作，但 FPGA 市场中能够负担得起的只是相对较少的子客户。”

Saban表示：“自 2011 年以来，我们一直在使用各种形式的小芯片，我们与台积电合作开发了带有 Virtex-7 的 CoWoS。FPGA 已经发展到多模式策略，16nm FinFET 处于低端，而 Versal 则优先于 6nm 并转向更先进的技术。多年来，这种情况已经发生了变化。过去，当您迁移到新节点时，您会将所有产品都移动到该节点。”

这也对设备的长期支持有影响。虽然 40 年后没有，但赛灵思估计，在那段时间出货的 30 亿台设备中，有多达三分之二的设备今天仍在运行。

“我们的 20nm 器件将持续生产到 2040 年，我们的 16nm、7nm和6nm 器件将生产到 2045 年，并且位于一些受欢迎的节点上也能够使我们做到这一点，”Saban 指出。“例如，对于我们最古老的部件 Spartan 6，我们仍在生产中，15 到 20 年后，我们仍然会使用 40nm 以及 28nm 制程，保证相关器件，比如Virtex4 和Virtex5 的出货。”

编辑：芯智讯-林子