前几年，在赛灵思（Xilinx）没被收购、Altera没有独立那个年代，FPGA厂商的产品PPT中，绝对会有不会缺乏与GPU的对比。尤其在跑AI方面，无论是在性能上，还是功耗上，都比GPU强，同时还具备更强的灵活性。

反观最近一段时间，AI和大语言模型（LLM）的热潮不仅没有熄火，反而越来越热。最近一段时间，FPGA厂商也在“悄悄”发力，推出面向AI的新产品。

那么问题来了，相比GPU，FPGA性价比如何？在LLM领域，FPGA会有一席之地吗？

Achronix：跑LLM比GPU更便宜

早在2019年5月，Achronix就推出了“FPGA+”系列产品Speedster7t FPGA。之所以叫FPGA+，其实是因为这颗芯片属于eFPGA IP的领域，即嵌入在定制SoC或ASIC器件中的FPGA IP内核。

作为FPGA赛道的“小众”玩家，Achronix的定位一直很清楚，就是堆料：采用台积电（TSMC）7nm FinFET工艺打造；采用新型二维片上网络（2D NoC）技术，支持片上处理引擎之间所需的高带宽通信；将FPGA与ASIC技术融合，兼顾了两者的优点，具体做法是将内核执行外的算法冻结；那时候就支持GDDR6、400G以太网端口等，现在依然可以继续扩展。

最近，Achronix更是放出了自己FPGA器件在LLM的基准测试结果。

通过对比上Speedster7t和领先GPU在Llama2 70B模型的推理性能上，Achronix计算出基于 FPGA 的解决方案的每token的价格（$/token）提高了 200%。除了成本优势外，在比较 FPGA和GPU卡的相对功耗时，Achronix观察到与基于GPU的解决方案相比，产生的 kWh/token提高了200%。

Achronix还在基准测试中声明，这些优势表明FPGA可以成为一种经济且能效高效的LLM解决方案。

AMD：FPGA更适合低时延场景

2024年6月，AMD推出第一款大规模数据处理市场的加速卡产品Alveo V80，非常适合高性能计算、数据分析、金融科技、网络安全、存储或AI计算的应用。它不仅使用了Versal FPGA自适应SoC，还包含HBM。

具体从架构来看，Alveo V80是Versal HBM系列家族最大的一个器件，Alveo V80加速卡基于7nm工艺的AMD Versal XCV80 HBM系列自适应SoC，具备2574K个LUT逻辑单元和10848个DSP计算逻辑片；包括一个32GB的DDR4 DIMM扩展插槽；带宽达到每秒800GB，可以应对非常大的数据工作量要求，消除很多瓶颈；采用PCle Gen5接口，能够支持64G传输速率，是之前第四代的2倍；支持MCIO的连接，有可扩展的GTY，可以实现存储卡的一系列连接；全高有3/4长，共300W功率，采用被动冷却，可以使用Vivado工具进行开发。

相比传统的GPU加速卡都要与CPU连接，扩展数量存在很大的限制，Alveo V80这样的网络附接加速卡就更灵活一些，包括低时延传入网络、绕开CPU与加速器之间的PCIe连接瓶颈、无需独立网卡，从而实现加速卡和计算密度的最大化。

谈及GPU与FPGA，AMD认为二者擅长领域不同，各有所长。有的时候实际应用对计算、对功耗、对编程的模式都有不同的要求，就会在GPU、FPGA、ASIC不同的加速卡上做出不同的选择。

GPU主要擅长浮点、并联、定点，可以提供大量的HBM；但FPGA更擅长实时处理，具备低时延、灵活应变的特点，有非常丰富的存储器架构资源，就像乐高积木一样，可以自定义进行拼接和拼装。

Alveo系列产品主要针对的是内联网络、实时处理，比如实时传感器的处理，或者对于时延要求很高的金融领域，需要非常灵活应变的一些特点，那么FPGA的自适应SoC就是非常好的解决方案。在实际中也需要看不同的架构，比如说它时延需要非常低，而且对自定义要求很高的工作负载来实现非常好的每瓦性能，需要很高的灵活应变，那么FPGA在这方面就是非常好的适配。

在2022年，AMD收购赛灵思之际，赛灵思也曾公布AIE（人工智能引擎）这一架构。

纵观AI加速产品路线，第一代AIE已布局在当前的Versal之中，搭载AIE的Versal在性能上远超于T4 GPU；第二代AIE将会提升其密度，以确保能够处理更多类型数据，并将对存储器进行分布式布置提高效率；第三代将会引进更多专用数据类型，服务于机器学习，使得基础性能能够提高2～3倍。而在下一代芯片上，将不断推出新的芯片来大幅提升性能。

Intel：FPGA在AI的三大市场

早年，英特尔就曾将FPGA与GPU对比。2020年，英特尔推出首款AI优化的FPGA — 英特尔Stratix 10 NX FPGA，英特尔在里面塞了一种名为神经处理单元（NPU）的 AI 软处理器，实际测试下来，所实现的平均性能比NVIDIA T4 GPU和NVIDIA V100 GPU分别高24倍和12倍。

可以说，FPGA最大的优势，就是灵活性，其中塞点NPU这样的外挂，就能轻轻松松提升自己的AI性能。

虽然英特尔FPGA的AI性能很强，不过，在拆分Altera之前，英特尔还是比较喜欢把FPGA算作加速器的一种，更强调组合加速，形成一种“超异构计算”的架构：

CPU适宜处理标量运算，一个一个算，比如控制流，非常容易处理，可以并发；GPU适宜处理矢量运算，很多数据一起算；AI更多是块状运算，需要专门做矩阵加速，数据存取也需要优化；FPGA特别适合稀疏运算，可以大幅度降低I/O及计算消耗。将这些整合起来就能各取所需，打好组合拳。

在今年3月英特尔拆分Altera时，英特尔就把FPGA “all in AI”了。

英特尔表示，AI引发的市场巨大需求，使得FPGA的市场空间远比想象中要大，未来几年其整体市场规模预计将达到约550亿美元。2022年～2023年间FPGA市场规模在90亿～100亿美元左右，并且以7～8%的复合年增长率增长。此外，AI将为FPGA市场带来巨大的机遇，根据分析师预测，到2028年，基于FPGA的解决方案将有额外的30亿美元的市场增长空间。

既然市场空间如此大，那么就完全没有必要把FPGA拴死到CPU上。可以预见，独立后的Altera，既可以继续服务英特尔的至强可扩展处理器对于高端FPGA的需求，也会按照自己的规划，从市场需求方面进一步发展，拓展自己的产品覆盖范围。

而彼时，英特尔也强调，在未来，英特尔FPGA拥有三个关键市场，FPGA会在这三个市场中进一步抢占LLM市场和边缘AI市场：

• 第一是数据中心，IPU是搭配至强可扩展处理器所使用的器件，它相当于是服务器中的服务器，每一个IPU器件又是基于FPGA而形成；

• 第二是网络，目前市场发生巨大变化，比如可编程网络的扩张及智能边缘的到来，这需要我们在整个网络当中去进行协同增效，EPF、时间敏感性网络（TSN）、P4可编程解决方案都会是未来市场机会，而英特尔的IPU/SmartNIC就是驱动下一代网络的核心；

• 第三是嵌入式，比如交通汽车、零售，可以说只要是涉及到我们衣食住行的一切，都在不断利用AI/ML提升生产效率和安全性，而FPGA的自身优异特性，能够降低这一切的TCO。

FPGA、GPU、ASIC，孰强孰弱

事实上，加速器的战争早已持续数年，争论主要在GPU、FPGA、ASIC之间。

GPU相对产品成熟，峰值计算能力优异，同时在图形显示的地位无可撼动，顺理成章地搭上半导体热潮，成为市场追捧的宠儿。FPGA相比GPU的核心优势在于能效、延迟和可编程性。

ASIC是为特定目的或应用而设计的定制电子电路，正因定制，所以性能和功耗肯定更强，这也就能说明为什么亚马逊、微软的AI芯片要比英伟达的GPU强那么多。成也定制，败也定制，它的算法迭代时间更长，灵活性更差，适应的场景也更少。现阶段，可编程FPGA对于实施与加速要求最苛刻的算法至关重要，直到算法已经非常成熟、并且最终确立下来之后，ASIC才可以用于实施这些硬件算法。

理性而言，GPU、FPGA、ASIC都是配合CPU计算的好能手，对厂商还是下游使用者而言，三者的特性截然不同，虽然可能会在部分应用场景下表现出更强的算力或更好的功耗，但部署过程难免要综合考虑TCO（总拥有成本）、上市时间、构建难度、部系统兼容度等，很难评判孰强孰弱。

之所以FPGA没有像GPU那样出名，或许在其较高的价格，有或许在其超高的入门门槛。不过，在AI和LLM中，FPGA的确拥有自己独有的优势。

而展望未来，FPGA会分为数据中心应用和边缘应用两派，前者或更多以加速卡形式存在，后者则或更多以SoC形式存在。