FPGA逐步切入AI服务器

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2026 年全球 AI 服务器架构由纯GPU 集中算力转向CPU+GPU/NPU+FPGA 三级异构，FPGA 从早年通信、服务器 BMC 管控小件，全面切入智算服务器互联调度、网络卸载、大模型推理加速、KV 缓存预处理四大核心环节。

英伟达 GTC 2026 发布 Groq3 LPX 推理机架，每托盘标配 1 颗 FPGA 做集群调度枢纽，单机架合计 32 颗 FPGA，正式把 FPGA 写入 AI 推理机架官方硬件规格

互联，以英伟达 Groq3LPX 为例，需同时处理多种物理层接口与协议，FPGA可在单芯片内部署多套协议栈并支持动态在线重配，Scale-Up 领域 NVLink、 UALink、SUE、UB 等多协议并存格局持续强化 FPGA 互联方案的地位。

FPGA在高速互联架构中承担协议桥接与板间互联的功能。

以英伟达 Groq3 LPX 机架架构为例，LPX 机架内 32 个计算托架通过背板上的 ETL 主干实现机架级全互联。该互联背板需同时处理多协议，而上述协议在物理层接口、拓扑扩展架构以及生态上均不相同。

在此情况下， FPGA 的可编程逻辑允许在单颗芯片内部署多套协议栈，并支持动态在线重配，灵活完成不同协议间的帧解析、转换与错误处理，对比来看 ASIC 桥接芯片难以在同一硬件平台上实现多协议的并行处理与后续迭代。因此在需要兼容多种互联协议的架构中，FPGA 成为协议桥接与板间互联的关键载体。

举例来看，Versal 等高端系列  FPGA，通过可重叠迭代逻辑与  112Gbps PAM4 SerDes 集成于同一芯片，在板间互联中应用。这一互联在整个 AI 服务器生态中具有普遍性， Scale-Up 领域现有协议包括 NVLink、UALink、SUE、UB 等，呈现多强竞争格局，FPGA 互联方案价值持续凸显。

计算， AlteraAgilex 系列集成AITensorBlock 支持主流推理框架直接调用，微软项目已验证 FPGA 在数据中心推理场景实现吞吐提升，FPGA 在效能比、时延确定性与功能集成度三个维度具备优势。

主流芯片厂商已在推理服务器中验证了 FPGA 的计算加速价值，Altera Agilex 系列集成 AITensor Block，官方手册显示其通过oneAPI 等支持主流框架直接调用；微软自2016 年Project Catapult 起在数据中心规模部署 FPGA，公开技术资料显示其 Bing 搜索排序加速实现接近翻倍的吞吐量提升，并扩展至推荐系统与自然语言处理等在线推理任务。

相较于纯 GPU 方案，FPGA 在 AI 推理中的优势体现于三个维度：

一是能效比，GPU 的 SIMT 架构在处理低并行度、内存带宽敏感型子任务时存在 Warp 调度开销，而 FPGA 将计算逻辑直接映射为硬件电路，以较低静态功耗维持持续吞吐；

二是时延确定性，GPU 依赖内核动态调度，FPGA 的硬件逻辑以固定的硬件路径执行，推理响应具备确定性低时延；

三是功能集成度，单颗 FPGA 可在同一器件内整合预处理、后处理及安全 I/O 等功能，减少多芯片方案的复杂度。

新一代 FPGA 集成高速 SerDes、PCIe6.0 硬核，原生支撑800G/1.6T 以太网，在 AI服务器内承担SmartNIC/DPU：梯度压缩、集群数据分片、协议转换、网卡卸载，把 GPU/NPU 从网络开销中释放，集群带宽利用率从 70% 提升至 95% 以上，解决千卡集群互联瓶颈。