持续推动AI时代前沿技术创新，英特尔正式成立全新独立运营FPGA公司Altera

上世纪80年代初，一家名为Altera的公司率先推出了支持116 Gbps收发器的FPGA产品，自此揭开了FPGA发展的序幕，FPGA的出现既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，其高度的灵活性使得在制造完成后，也可以根据用户需要，通过EDA软件配置特定电路，从而赋予其特定功能。

在随后的几十年内，FPGA在安防、通信、汽车电子、消费电子、工业等领域中得到了广泛应用，且市场规模还在持续增长，根据相关数据，在2022年到2023年间，FPGA的市场规模在90-100亿美元的区间，并且以7-8%的年复合增长率增长，特别是随着近年来人工智能、自动驾驶等新兴市场的快速发展，FPGA的需求正在被进一步扩大，有分析师预测，到2028年，基于FPGA的解决方案将有额外的30亿美元市场增长空间。

说来有趣，在FPGA问世以后，市场份额基本全都集中在了赛灵思和Altera两家公司手里，随后在2015年，英特尔斥巨资收购了Altera，并在Altera的基础上成立了可编程解决方案事业部，并基于此建立了令人瞩目的FPGA业务，以进一步扩展数据中心业务。

不过经过多年来的发展，FPGA能够大展身手的地方已经不仅仅局限在数据中心内部，也正是看到这一趋势，英特尔在去年宣布拆分可编程解决方案事业部，拆分后的的公司将于2024年1月开始独立运营。时隔两个月之后，英特尔在近日举办的FPGA Vision线上研讨会页正式宣布拆分后的公司将重启Altera品牌，可谓是芯片届的“爷青回”。

对英特尔来说，这次拆分的目的十分明确，那就是赋予Altera更多的自主性和灵活性，以全面加速其发展，并更有力地参与FPGA行业的竞争，从而广泛服务于包括数据中心、通信、工业、汽车和航空航天等领域在内的多个市场。

当然，正如上文所说的，在AI时代，十分适合用于加速计算的FPGA有着令人期待的发展空间，从英特尔的角度出发，Altera的重启，一方面是为了更好顺应市场需求，另一方面也是想进一步为客户和合作伙伴提供易于设计和部署的、基于统一软件编程环境的领先可编程解决方案。

Altera公司首席执行官Sandra Rivera表示，为了实现这个目标，英特尔打算从三个方面入手。首先是从产品交付、服务支持、供应链、分销等各个层面，为客户提供一流的体验；其次是通过覆盖云、网络和边缘的全面产品组合，满足客户对于不同价格、功能、功率和尺寸的多元化需求；最后则是通过在FPGA领域深耕多年的老员工，为整个FPGA市场创造更多价值。

值得一提的是，在英特尔拆分PSG部门之前，在FPGA产品的研发速度上是相当稳固甚至是有些激进的，光在去年就推出了十余款产品，而为了更好地满足客户在网络、通信基础设施、低功耗嵌入式等方面的需要，Altera的解决方案特别是旗下的旗舰级产品Agilex系列也会进一步优化。

具体来说，在高端FPGA产品方面，Agilex 9现已实现大规模量产，它拥有行业内最先进的数据转换器，非常适合用于高带宽、混合信号应用，可以满足高端应用需求；面向数据中心、网络等需要高带宽的应用场景，Altera则准备了Agilex 7 F系列和I系列产品，该系列产品可以提供两倍的性能功耗比，目前已投入生产；Agilex 5则是为中端市场而生，作为业界首个嵌入AI模块的FPGA，它可以为嵌入式边缘应用提供领先的性能，且每瓦性能提升最高可达1.6倍；在未来，Altera也会推出高性价比的入门级FPGA产品Agilex 3，可以为云计算、通信和智能边缘应用中的低复杂度功能提供领先的性能和更低的功耗。

不难看出，在产品路线图的推进方面，Altera还是相当稳扎稳打的，而且更为关键的是，从Agilex 5系列身上，其实已经可以看到Altera布局AI时代的野心了。当然，市场对Altera的“归来”也表现出了很高的热情，Sandra Rivera表示，Altera的FPGA已经用于广大客户的AI应用中，例如Positron AI正在使用Altera的FPGA来降低大型语言模型部署的总体拥有成本，而Lewis Rhodes Labs和EXOR International则正在使用Altera的FPGA来突破数据瓶颈并增强边缘的实时缺陷检测。

除了硬件的持续迭代外，在英特尔时代就被外界所津津乐道的软件生态在PSG部门被拆分以后也得到了很好的传承，例如可与各类EDA工具无缝集成的Quartus Prime软件就能为客户提供全面且开放的设计环境，并支持FPGA的整个设计流程。

在FPGA的AI能力方面，Altera的目标不仅仅局限于提供控制、板卡和系统管理等功能，而是更为复杂的人工智能应用。通常来讲，在训练模型之前，往往FPGA会被使用来进行数据预处理，从而提高数据摄取的效率。Altera的产品通过在逻辑结构中大量分布的DSP模块中增加Tensor模块，在硬件层面增强了对AI功能的支持；当模型训练完成后，能够高效地支持大规模推理任务的部署和执行。

“我们通过一个标准的软件环境实现了这一点。开发人员可以很容易地将人工智能集成到平台中，而无需学习不同的工具流程或者不同的人工智能集成能力。我们将AI套件引入市场，开发者则可以通过他们习惯使用的工具链和环境，即Quartus Prime实现轻松部署。我们致力于为开发人员降低AI使用的门槛，并为他们的产品组合添加AI能力。我们通过在整个芯片上加入Tensor、DSP、矩阵乘法等功能，并使用统一的软件编程来实现这一目标。”Sandra Rivera总结道。

在研讨会期间，Altera公司首席运营官Shannon Poulin也谈到了Altera的FPGA产品在集成AI功能方面的优势，具体来说，在自然灾害或是大型体育赛事期间，需要在最快响应的流量之间进行高效协调以实现信息的快速传播，而且这种时候通常希望优先传输特定蜂窝基站的流量，通过使用AI，FPGA在编程后可以找出特定网络流量的模式规律，或者优先接入某些网络流量，进而实现网络流量的合理调配。

Altera的FPGA产品就采用了深度学习自动编码器模型，该模型能够按需实现数据压缩，通过将信道状态信息交换的大小减少98%，可以实现按需对网络流量进行优先级排序并降低带宽。为了达到这一目标，Altera还和MATLAB和Simulink的提供商Math Works开展了合作，以简化机器学习模型的建模、训练和部署。对开发者而言，只需要一个简单的命令，就能借助OpenVINO实现一键优化编码器模型、一键编译、预估吞吐量和内存需求、一键运行等功能，真正做到了把在FPGA中添加AI功能变得轻而易举。

无论是外部的竞争对手还是市场环境，或者是技术创新与进步的速度方面，新的Altera都和过去的Altera有着很大不同，但对Altera来说，通过此次拆分，不仅可以更加灵活、多样地做出决定，也可以更加专注于FPGA产品本身，从而进一步推动自身的发展和业务增长，并引领整个FPGA行业持续向前发展。