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AI アクセラレータ カードによって促進される FPGA の需要

FPGA は、その柔軟性と高速コンピューティング機能により、AI アクセラレータ カードに広く使用されています。GPU と比較すると、FPGA にはエネルギー効率において明らかな利点があります。ASIC と比較して、FPGA は、AI ニューラル ネットワークの急速な進化に対応し、アルゴリズムの反復的な更新に対応できる柔軟性が優れています。人工知能の広範な発展の見通しの恩恵を受けて、AI アプリケーション用の FPGA の需要は今後も向上し続けるでしょう。SemicoResearch によると、AI アプリケーション シナリオにおける FPGA の市場規模は 19 ～ 23 年に 3 倍となり、52 億米ドルに達すると予想されています。21 年の 83 億ドルの FPGA 市場と比較すると、AI アプリケーションの可能性を過小評価することはできません。

FPGA にとってより有望な市場はデータセンターです

データセンターは、FPGA チップの新興アプリケーション市場の 1 つであり、低遅延と高スループットが FPGA の中核的な強みとなっています。データ センターの FPGA は主にハードウェア アクセラレーションに使用され、従来の CPU ソリューションと比較してカスタム アルゴリズムを処理する際に大幅な高速化を実現できます。たとえば、Microsoft Catapult プロジェクトでは、データ センターで CPU ソリューションの代わりに FPGA を使用して、Bing のカスタム アルゴリズムを 40 倍高速に処理しました。大きな加速効果をもたらします。その結果、2016 年以降、コンピューティングを高速化するために、FPGA アクセラレータが Microsoft Azure、Amazon AWS、AliCloud のサーバーに導入されてきました。世界的なデジタル変革を加速する疫病の状況において、チップのパフォーマンスに対する将来のデータセンターの要件はさらに高まるでしょう。そしてより多くのデータセンターがFPGAチップソリューションを採用することになり、データセンターチップにおけるFPGAチップの価値シェアも増加するでしょう。

自動運転の大規模商用化でFPGAの量産需要が高まる

自動車業界が ADAS から完全自動運転への進化を続ける中、FPGA を使用したヘテロジニアス コンピューティング プラットフォームは、センサー数の増加によって引き起こされるデータ爆発に対処し、複数のセンサーの同期と融合によって生じるシステム全体の応答時間を短縮し、柔軟性と柔軟性を向上させることができます。スケーラビリティにより、エッジ センサーからドメイン コントローラーまでのスケーラビリティを実現しながら、動的な再プログラミング機能を提供し、システムのコストと損失を削減します。さらに、FPGA は、さまざまな自動車エレクトロニクス アプリケーションの急速に成長するニーズに対応する、柔軟で低コストの高性能ソリューションを提供できます。6 月中旬、FPGA のリーダーであるザイリンクスは、ADAS で約 7,000 万個の車載チップを使用していました。

AMDによるザイリンクス買収の完了は22Q1に延期

2015年のIntelによるFPGA Dragon II Alteraの買収に続き、AMDは2020年10月、製品を充実させながらFPGA市場に参入することでTAMを拡大することを目的として、350億米ドル（株式形式）を投じてFPGA大手ザイリンクスを買収する計画を発表した。既存の CPU プロセッサ、GPU グラフィックス カード、アクセラレーテッド コンピューティング カードを備えた完全なハイパフォーマンス コンピューティング システムを形成するラインです。2021 年 12 月 31 日の最新ニュースによると、まだすべての承認が得られていないため、買収は当初の予定より遅れて第 22 四半期に完了する予定です。

将来的には、5G の波に押されて、FPGA の量と価格が上昇すると予想されますが、FPGA のリーダーであるザイリンクスも、AI、データセンター、自動運転などの FPGA アプリケーション市場での需要の高いリリースから恩恵を受け続けるでしょう。 。