AMD庆祝Xilinx成立40周年

40 年前，Xilinx推出了一种革命性的设备，可以在工程师的办公桌上使用逻辑进行编程。

Xilinx 开发的现场可编程门阵列 （FPGA） 使工程师能够将带有自定义逻辑的比特流下载到桌面编程器，以便立即运行，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，可以当场重新编程设备。

“我从事 FPGA 领域已有 27 年，从 1999 年开始对 FPGA 进行编程，”AMD 产品、软件和解决方案公司副总裁 Kirk Saban 告诉EEPW，该公司于 2022 年收购了赛灵思。“它可能是最不为人知的半导体类型之一，人们知道 CPU 是什么，有了 AI，现在知道 GPU 是什么，但对 FPGA 的了解却很少。”

第一款芯片 XC2064 于 1985 年 6 月问世，当然，经过多年的研发以及今年早些时候的设计和流片。它有 600 个门和 64 个可配置逻辑块，运行频率为 70MHz。但这是一个巨大的变化，使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。”

该公司由 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。Xilinx 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。该公司后来与 UMC 以及 IBM 密切合作，在将其晶圆厂出售给 AMD 之前。

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。

“Xilinx 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，Xilinx 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，”萨班说。“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 Xilinx 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 的兴起就已经为业务带来了福音。

“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设备，因为它具有大量晶体管阵列和冗余方案，因此低良率不会影响设备的运输。这有助于铸造厂改进其流程。

然而，近年来，GPU 一直是工艺验证设备，而 Xilinx n 尤其一直在推动小芯片技术将 FPGA 阵列、高速收发器和现在的 AI 加速器相结合。

“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 非常先进的工艺，我们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小的子集。

“自 2011 年以来，我们一直在使用各种形式的小芯片，”他说。“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，但该公司估计，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 零件将生产到 2040 年，我们的 16nm 和 6 和 7nm 零件将生产到 2045 年，并且位于一些受欢迎的节点上使我们能够做到这一点，”我们的 Saban 指出。“例如，对于我们仍在生产中最古老的部件 Spartan 6，我们仍然在 40nm 以及所有 28nm 器件、Virtex4 和 5 之后的 15 到 20 年内发货。”