莱迪思 FPGA 的未来是一场赌局？

有资料显示，到 2020 年，平均每位互联网用户每天将会产生 1.5GB 数据流量，自动驾驶汽车每天将会产生 4TB 数据流量，联网飞机每天将会产生 5TB 数据流量，智能工厂每天将会产生 1PB 数据流量，云视频提供商每天将会生成 750PB 视频类的数据流量。

很显然，数据正在成为人类社会进步新的驱动力。云端、物联网、5G、自动驾驶等等这些都是踩在数据浪潮上的当下热门技术，其中许多热门发展都是在云端上，比如：云端的照片储存，人工智能、深度学习等。

这类数据处理需要超密集的并行处理，往往超出了传统 CPU 的处理能力极限。号称“超七大”数据中心公司的阿里巴巴、亚马逊、百度、Facebook、谷歌、微软和腾讯对这个问题异常敏感，在这些公司中，这些新应用往往需要数千台加速应用服务器来支持。但基于 CPU 的加速服务器能效偏低，因此数据中心纷纷部署 FPGA 技术。

当赛灵思、英特尔等一些 FPGA 厂商在云端厮杀之时，莱迪思似乎在另辟蹊径。在 2017 年 11 月 8 日，莱迪思在上海举行媒体见面会，公司首席运营官 Glen Hawk 在会上表示：“莱迪思在云端也有很多不同的方案，云端也是对我们很重要的，可是对我们来说，我们的强项是在物联网或者是网络边缘上面的处理。莱迪思可编程产品也就是中小型、小而美的产品，在过去三十几年的发展下，现在在网络边缘上就可以充分发挥出它的性能。”

莱迪思半导体首席运营官 Glen Hawk

对于莱迪思和 FPGA 这个产业来说，消费电子类用 FPGA 实现是一个全新的领域。Glen Hawk 说到：“我们自己觉得 Lattice 是在摸着石头过河，就好比探索外太空一样，到了一个全新的领域以后，以一个全新的可能性去开发。”

所谓的摸着石头过河是一场胜面很低的赌注吗？这就得看这种所谓的“高大上”技术 FPGA 到底适合不适合消费电子了。实则，莱迪思的的 FPGA 其实已经存在于很多的消费电子设备，笔者印象深刻的是 iPhone 7 上的一颗 FPGA，正是莱迪思公司在几年前推出的 iCE40 的低密度低功耗小封装的 FPGA，型号为 iCE5LP4K，密度为 3.5K LUT-4 等效逻辑资源。

随着移动设备的处理能力越来越强，厂商们开始不仅仅局限于消费类产品，在工业甚至车用电子上，也开始尝试使用移动端的主控制芯片或周边芯片，来达到降低成本的目的。

网络边缘领域的发展之道

网络边缘包括了“智慧城市、智能家居、智慧工厂跟智能汽车”等，大多数 FPGA 厂商的高性能、高功耗的产品比较符合处理复杂部分。莱迪思主攻的“小而巧”、“低功耗”的产品更适合网络边缘领域，可以做控制、互联、计算等不同方案。下图反应了莱迪思在过去十年的营收中，控制、互联、计算分类的表现。从图中可以看出，控制领域方案的营收在 2 亿美元左右。从 2006 年 -2010 年开始，莱迪思应用在互联和连接上营收逐渐变多。2010 年之后，莱迪思先后收购了两家公司 SiliconBlue 和 Silicon Image 来提供更多方案。

控制部分

先说控制方面营收的发展（如下图），黄色区域是 2006 年之前采用莱迪思产品的设计，可以看出，虽然过去了 11 年这部分目前还占到了大概 10%的营收比例，拥有很长的生命周期，这些都是莱迪思积累广泛客户的根本。

云端部分，莱迪思控制类的产品用于服务器主板。Glen Hawk 提到：“我们拿 2012 年服务器上面的主板跟 2017 年服务器主板进行对比，一般‘高大上’的 FPGA 在主板上面是做一些加速，我们的 FPGA 在主板上做的是控制。随着服务器主板越来越复杂，控制也包括了加密、解密等安全性功能。”

工业控制也是一个成长非常快的领域。在 2012 年，莱迪思主要是单个马达的控制。到了 2017 年，莱迪思则发展到可以控制多个马达和传感器，用于智能工业机器人。

互连部分

莱迪思有一款较为重要的产品——ICE40 系列，可以说这款产品是莱迪思进入手机等移动装置的钥匙，在三星曾经的旗舰机、iPhone 7 上都有它的身影。除了在智能手机上的应用，在智能音箱（Amazon Dot、叮咚一代 / 二代、喜马拉雅小雅音响）和 HTC VIVE 也有所表现。据介绍，ICE40 在智能音箱上可以让多个麦克风、麦克风阵列连接到它的主芯片，来达到所谓的“原厂语音控制”。

媒体见面会上展示的多款智能音箱 Demo

另一款代表产品则是 CrossLink 系列，去年刚发布时，该产品系列是为消费电子服务。据资料显示，该系列新增 7 款新的模块化 IP 核，在工业和汽车应用领域实现视频桥接解决方案。

此外，提到莱迪思的创新，不得不说“毫米波”技术。该技术是莱迪思收购 Sibeam 之后，花费十年时间和 2.5 以美元投资才培养而出。该技术主要能力不仅是给无线 VR 提供高传输低延迟，还有强大的追踪能力。

计算部分

大约十年前，“云端”、“大数据”这些词汇开始浮现，大数据的处理一般使用高性能 FPGA 进行处理，而物联网则更偏爱于小而巧的 FPGA 产品。在物联网上有一个有趣的应用——机器学习，而背后的神经网络计算对 FPGA 厂商来说，是一个极其兴奋的点。主要因为：1. 神经网络的算法基本上是平行运算，这绝对是 FPGA 可编程逻辑的强项。2. 神经网络只是一个模型，背后的算法有多种且一直在更新，FPGA 非常合适去尝试跟进神经网络算法。

在网络边缘计算部分，Glen Hawk 说到：“我们的方案比其它同样的方案提供商，价钱低了一个程度，基本上低了十倍，然后功耗也低了十倍以上。”下图展示的是莱迪思在神经网络和机器学习领域上的特点，主打低功耗优势。

这个计算领域的市场营收也是莱迪思未来 5 年营收翻倍的关键所在，Glen Hawk 表示未来“可服务”的市场非常大：“基本上五年后可以成长到 10 亿美元的营收”。

如今 Canyon Bridge 收购莱迪思失败，Glen Hawk 则表示：“其实这种并购我们做了很多准备，现在依旧是去做该做的事，去做更多产品挖掘更多潜力市场。”FPGA 市场前景诱人但门槛之高，全球有 60 多家公司先后斥资数十亿美元，前赴后继地尝试登顶 FPGA 高地，其中不乏英特尔、IBM、德州仪器、摩托罗拉、飞利浦、东芝、三星这样的行业巨鳄，但是最终登顶成功的只有位于美国硅谷的四家公司。作为四巨头之一的莱迪思，未来有很多东西值得期待。

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