國產FPGA,打入高端局_風聞
半导体产业纵横-半导体产业纵横官方账号-探索IC产业无限可能。08-28 18:37

比起出貨量動輒幾十億、市場規模達千億美元的 CPU 和 GPU,FPGA 顯得有些 “小眾”—— 其全球市場規模僅僅百億美元。
但在國產芯片自主化的征程上,這顆看似不起眼的芯片卻分量十足,時常成為大眾討論的焦點。
01
FPGA,必爭之地
今年,是首款商用現場FPGA誕生40週年。當時,它首次引入了可重複編程硬件的理念。通過創造“像軟件一樣靈活的硬件”,FPGA的可重編程邏輯徹底改變了半導體設計的面貌。
FPGA主要有三大特點:可編程靈活性高、開發週期短及並行計算。
首先,與ASIC的全定製電路不同,FPGA屬於半定製電路。理論上,如果FPGA提供的門電路規模足夠大,通過編程可以實現任意ASIC和DSP的邏輯功能。另外,編程可以反覆,不像ASIC設計後固化不能修改。因此,FPGA的靈活性也較高。
其次,ASIC製造流程包括邏輯實現、佈線處理和流片等多個步驟,而FPGA無需佈線、掩模和定製流片等,芯片開發流程簡化。傳統的ASIC和SoC設計週期平均是14個月到24個月,用FPGA進行開發時間可以平均降低55%。全球FPGA第一大廠商Xilinx認為,更快比更便宜重要,產品晚上市六個月5年內將少33%的利潤,每晚四周等於損失14%的市場份額。
最後,FPGA屬於並行計算,一次可執行多個指令算法。而傳統的ASIC、DSP、CPU都是串行計算,一次只能處理一個指令集。因此在部分特殊任務中,FPGA的並行計算效率比串行計算效率更高。
FPGA 的走紅並非單點突破,而是移動通信、人工智能、工業互聯網三次技術革命共同作用的結果。
**5G 商用化成為第一個爆發點。**5G 網絡需要處理的信道數量是 4G 的 10 倍以上,且需支持靈活的帶寬調整與多制式兼容。使用 FPGA 實現基站基帶處理,可以明顯縮短研發週期,並顯著降低早期部署成本。
**AI 邊緣計算的興起讓 FPGA 再上台階。**雲端訓練依賴 GPU 的大規模並行計算,但邊緣端的即時推理更看重低延遲與低功耗。比如,FPGA尤其適合在智能攝像頭和傳感器等物聯網設備中進行AI推理加速。
**工業數字化轉型則打開了長期增長空間。**工業機器人、智能傳感器等設備需要處理大量非標數據,且對可靠性要求苛刻。FPGA 的抗輻射、寬温特性使其成為工業控制的理想選擇。
02
高端FPGA,擠滿頭部公司
FPGA 的市場版圖上,美國企業的強勢地位早已刻入行業基因。Xilinx 與 Altera 築起雙頭壟斷高牆,Lattice 和 Microchip 緊隨其後瓜分地盤,四家合計吞下超 90% 的市場蛋糕。
國內市場中,紫光同創、復旦微電、安路科技三家上市企業構成第一梯隊,在賽道上奮力追趕。
從通信設備到高清視頻處理,從數據中心到工業控制,高性能 FPGA 是繞不開的關鍵節點。它既是能靈活重構的 “萬能控制器”,更是拿捏系統效率、數據吞吐、安全隔離的 “咽喉要道”。
然而,從具體FPGA產品分類中,中高端市場幾乎仍是國際巨頭的專屬領地,國產方案始終缺少能正面抗衡的 “硬核力量”。
那麼中高端 FPGA 的評判標準有哪些?國際廠商進展如何?
**工藝製程是區分各代 FPGA 的標準,也是評價 FPGA 首先要考慮的指標。**FPGA 作為數字芯片的一種,本身遵循摩爾定律,平均每 2-3 年推出新一代產品。採用更先進的製程能降低功耗、縮小芯片尺寸並降低單片成本,使得新一代 FPGA 性能通常優於上一代。因此,評價 FPGA 首先要考慮其製程。
目前Xilinx最先進的產品“Versal”,採用台積電7nm FinFET工藝。
Altera的Agilex 3系列FPGA基於英特爾7nm工藝。
**邏輯單元數代表 FPGA的基礎容量,是目前評價 FPGA基礎容量的統一指標。**FPGA 的最小功能單元被稱為基礎邏輯單元,包含一個 LUT 和一個寄存器。FPGA 實現可編程的基礎是 LUT,本身可實現組合電路,配合寄存器可以完成時序電路,即一個邏輯單元擁有完成所有數字電路功能的能力。所以,邏輯單元數量越多,FPGA 容量越大,能構造的電路就越大型、越複雜。大容量 FPGA 直接體現廠商的技術能力。因為大型 FPGA 的邏輯單元數基本在 1kk 以上,當邏輯單元數超過 1kk 時,需要對包含 LUT、CLB、互聯在內的 FPGA 架構進行更改,否則功耗和時延會直接飆高。此外,還需要配套的 EDA 工具設計流程及佈局佈線算法迭代。目前,全球排名前五名的 FPGA 廠商中,只有Xilinx和 Altera兩家有能力持續提供大容量的 FPGA 產品線。
目前全球容量最大的FPGA為AMD在2023年6月推出的VP1902(VersalPremium),邏輯單元數高達18,507k(18kk)。
今年4月Altera宣佈Agilex 7 M 系列 FPGA正式量產出貨。作為業界首款集成高帶寬存儲器(HBM2E)並支持 DDR5/LPDDR5 技術的高端 FPGA,該產品以1TB/s 總內存帶寬和380 萬(3.8kk)邏輯單元的核心配置,為AI 推理、5G 通信、8K 視頻處理等場景提供顛覆性算力支持。
從製程上看,目前國產FPGA最先進製程在14/16nm。
**在容量方面,中國廠商的低容量FPGA技術已發展較為成熟。**低容量FPGA指邏輯單元在100k以下的FPGA產品。實際上,大部分低容量FPGA的邏輯單元在10k以內,主要用在消費電子領域,例如LED顯示、橋接等,以及部分預留或者功能拓展的場景。目前,本土的低容量FPGA製程主要集中在55nm、40nm和28nm這三個節點,大部分在2019年及之前推出,往往是本土FPGA廠商的第一代產品。
例如,紫光同創的Logos系列在2017年推出,為40nm的低功耗、低成本FPGA,邏輯單元在12-102k之間;安路科技的55nm的Eagle4在2016年推出,邏輯單元20k,主要用於伺服控制、高速圖像接口轉換的領域;高雲半導體的55nm的FPGA小蜜蜂(LittleBee)在2016年推出,是公司第一代產品,邏輯單元數在1-8k。
**在 28nm的中低容量市場,中國FPGA廠商也已經具備成熟的產品。**中容量FPGA主要指邏輯單元在100k-500k的FPGA,主要應用集中在無線通信的空口側、工業、汽車、A&D領域,中容量市場不追求最高的性能,性能和功耗同等重要,對成本亦有一定要求。比如紫光同創、安路科技、智多晶均在2020年推出了28nm的FPGA產品,主要對標Xilinx的7系列產品等。
此外還有部分廠商推出22nm 的 FPGA,以實現對應部分28nm 的中低容量 FPGA。比如高雲在 2022 年 9 月推出的 Aurora V,是其 22nm 的 FPGA 產品,邏輯單元數為 138k。

目前,高容量 FPGA 是國產化的難點。
03
高端FPGA,是重要機遇
全球高端 FPGA 市場主要由賽靈思和 Altera 佔據,代表產品包括賽靈思 7nm 的 ACAP Versal、16nm 的 Virtex Ultrascale+,以及 Altera 10nm(Intel 7)的 Stratix 10 和 Agilex。這些產品價格高昂代表了當前 FPGA 在性能、密度與集成度上的最高水平。
而高端 FPGA 不僅是利潤與競爭力的核心載體,也是技術迭代的需要。
**一方面,**低端市場因門檻較低,企業扎堆競爭導致利潤空間被壓縮,且難以形成穩定優勢。而高端市場憑藉高附加值成為廠商的“主戰場”,以 Altera 為例,其高端 Stratix 系列收入佔比超過五成,這種結構性的利潤分佈,決定了企業若想在行業中佔據主導地位,必須在高端領域有所突破。同時,高端產品的技術壁壘能有效阻擋新進入者,為企業構建長期競爭優勢提供支撐。
**另一方面,**高端 FPGA 是適配新興產業升級的 “剛需”。隨着 5G 通信、人工智能、自動駕駛等領域的快速發展,對芯片的性能、集成度和靈活性提出了更高要求。高端 FPGA 採用 20nm 及更先進製程,邏輯單元數突破百萬級,集成 CPU、高速接口等異構組件,能滿足高頻數據處理、複雜場景協同計算等需求,而這些都是低端產品難以企及的。
國產 FPGA 距離高端市場仍有差距,但國內相關企業已初步邁入這一領域。
製程層面,當前 FPGA 正加速向 16nm 及更先進節點遷移,技術代差帶來的競爭優勢愈發明顯。國內 FPGA 公司已有 16nm 及以下相關成果落地。易靈思於 2020 年 7 月推出 16nm FPGA 鈦金系列,最高邏輯單元數達 176k,成為國產 FPGA 在 16nm 領域的首發產品。紫光國微官網新聞顯示,紫光同創已啓動 14nm 億門級高端 FPGA 的研發工作。復旦微電於 2021 年開啓 14/16nm 產品研發,2023 年其 1xnm 製程的十億門級 FPGA 完成小批量試製,進入用户試用階段,並實現小規模銷售。
**500K 以上高容量 FPGA 仍是國產化的難點。**復旦微電的 28nm 億門級 FPGA 為國內首款,含約 700K 邏輯單元,集成 SerDes(最高 13.1Gbps)、DDR4、硬核 ARM 及 AI 加速模塊,對標 Xilinx Zynq 系列,應用於通信核心網、醫療設備、車規電子等領域。
無錫中微憶芯專業從事高性能 FPGA 研發,產品包括 YX5F200T 等,應用於工業控制和宇航領域;2024年16nm FPGA 試產成功,邏輯單元密度達 500K。
FPGA 的國產化,是一場需要穩步推進的攻堅。作為數字硬件領域的重要一環,它在國產化進程中的分量,並不因市場規模小於 CPU、GPU 而減弱。