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世界上的各大顶级体育联赛都有暑期休赛的传统。然而，这并不代表各支球队、各位球员就能轻松的出海钓鱼、享受假期。对于大多数职业球员来说，暑期正是不断训练、提升自己的绝好时机。
作为 FPGA 领域的主要玩家，英特尔和赛灵思等公司也纷纷在暑期进行了一系列大动作，旨在“新赛季”有更好的表现。老石将逐一总结这些 FPGA 公司的暑期动作，本文是英特尔篇。
FPGA 部门的重磅架构调整
众所周知，英特尔的 FPGA 部门其实来自于对 Altera 的收购。自 2015 年 6 月以 167 亿美元收购这个 FPGA 大厂至今，Altera 就一直作为英特尔的“可编程解决方案事业部” - PSG 而存在着。尽管在四年间进行了若干次组织架构调整，比如把 PSG 并入英特尔的数据中心事业部等，PSG 一直在英特尔的财报上是独立存在的。
在整整四年后，英特尔对 FPGA 部门进行了一次重磅架构调整：成立一个全新的业务部门，名为“网络和可定制逻辑事业部”，即 Network and Custom Logic Group (NCLG)。
这个新事业部由之前的两个部门组成，即原来的 FPGA 部门 PSG，以及网络平台事业部（Network Platforms Group - NPG）。NCLG 的负责人由原 PSG 的总经理 Dan McNamara（下图左）担任，而原 NPG 的负责人 Sandra Rivera（下图右）则转而担任英特尔的首席人事官。
（图片来自英特尔）
英特尔成立“网络和可定制逻辑事业部”向外传达了一个清晰而明确的信号，那就是进一步耦合“FPGA”和“网络”的联系。
使用 FPGA 进行网络数据处理一直是 FPGA 的核心应用领域，没有之一。这里的“网络”是一个广义的概念，既涵盖了通信领域的有线和无线网络，也包括了现在各大公司都在争相抢占的云数据中心网络领域。
在通信领域，诸如华为、中兴、爱立信、诺基亚等全球各大通信设备提供商都是 FPGA 的大客户。由于 FPGA 能进行高并行的数据处理，同时具有现场硬件可编程的能力，因此被广泛用于从接入网到核心网在内的各个通信网络层级。
随着通信网络架构的不断发展和演进，很多新兴技术纷纷涌现，最具代表性的有软件定义网络 SDN，网络功能虚拟化 NFV，以及现在在风口猛吹的 5G 等等。这些技术和架构仍未完全成熟，并在经历快速的迭代和发展。在这种大背景下，FPGA 因其很好的平衡了灵活性和高性能而在这个传统的行业再次焕发新生，并成为很多变革性技术和产品的主要实现方式。关于 FPGA 在新兴通信领域的应用，老石之前的文章中已有详细介绍。
数据中心目前已经成为各大芯片公司争相追逐的热点领域，这在老石之前的文章中也多次提及。比如，赛灵思制定了“以数据中心为先”的战略发展方向，英伟达也通过收购 Mellanox 进军数据中心网络市场等等。在应用层面最典型的例子，就是国内外各大互联网公司，如微软、亚马逊 AWS、阿里、腾讯等等，都在逐渐使用 FPGA 为以下两种主要情景进行硬件加速：
数据中心业务负载。如各类人工智能应用，深度神经网络的训练和推断，以及大数据分析和计算等等。
数据中心网络流量处理。随着数据中心应用的爆炸性增长，对数据中心网络的流量处理提出了更高要求。比如微软就开始使用 FPGA 作为智能网卡，对传统数据中心的网络数据流量进行优化处理。
另一方面，基于 CPU、ASIC 的硬件方案，以及对应的一系列软件开发套件，仍然是网络通信领域里不可或缺的主要组成部分。以英特尔为例，这次业务调整的主角之一：网络平台部门，拥有一套完整基于英特尔 x86 CPU 的网络解决方案。除了诸如 Xeon、Atom 等英特尔 CPU 之外，还有各类以太网控制 ASIC 芯片、网卡、光模块和线缆，以及 DPDK 等业界通用的开发套件。
（图片来自英特尔）
由此可见，在两个事业部合并之前，他们在网络领域有很多业务重叠。这种各自为战的方式也不利于两个事业部的未来发展。在 2019 年第二季度，英特尔的网络平台部和 FPGA 部门的营收分别同比下降了 13%和 5%。
（图片来自英特尔）
在合并成为“网络和可定制逻辑事业部 CPLG”之后，对内预计会整合各类产品线，优化 CPU、FPGA 及 ASIC 等各个硬件平台的解决方案，这也符合英特尔最近一直在强调的“oneAPI”的大思想。对外，将会成为一个单一的部门，也便于和客户进行接触和业务合作。
需要注意的是，和网络部门的这次合并，并不代表 FPGA 完全退出其他市场的争夺，比如人工智能领域。然而对于英特尔来说，FPGA 没有也不必要做为 AI 方案的首要备选，这是由于英特尔有着自己相对完整的 AI 产品组合。在自动驾驶领域，它收购了以色列的 Mobileye，并在近年以两位数飞速增长。
在神经网络的训练和推断领域，英特尔通过收购 Nervana 获得了优秀的 ASIC 方案，并在暑期结束的 HotChips 大会上，同时发布了两款分别针对训练和推断的 AI 加速芯片 NNP-T 和 NNP-I。
在其他物联网 AI 领域，比如计算机视觉、医疗、工业、智慧城市等，英特尔也有专门的 IoT 事业部，负责提供完整的从芯片到软件的全套解决方案。值得注意的是，IoT 部门近几年的增长也十分迅猛，上个季度同比增长了 23%。
（图片来自英特尔）
对于英特尔而言，有了这些部门和芯片方案的加持，FPGA 在 AI 领域可以只关注和解决自己擅长的问题，这也符合摩尔定律忠实信徒 Jim Keller 一直强调的“特定领域（domain specific）”的摩尔定律发展方向。
Jim Keller（图片来自英特尔）
相比之下，赛灵思为了应对 AI 时代的挑战，则采取了完全不同的方式，也就是将特定的 AI 引擎整合到 FPGA 中，同时辅以其他功能单元，而这也是赛灵思 ACAP 的主要思路。这些内容将在下篇文章中详细介绍。
Agilex FPGA 正式出货
Agilex FPGA 是英特尔的最新旗舰，基于英特尔自己的 10 纳米工艺制造。在老石之前的文章中，就对 Agilex 的技术特点进行了深入解读，包括全新 HyperFlex 架构、第 5 代 PCIe、CXL、收发器、EMIB 等等。
（图片来自英特尔）
在暑期即将结束的时候，英特尔宣布已经开始向包括微软在内的多个 EAP 客户出货 Agilex。微软负责 FPGA 项目的 Doug Burger 也为英特尔和 Agilex 背书，称“在研发 Agilex 的过程中，微软和英特尔一直在紧密合作。我们计划将在多个即将开始的项目中使用 Agilex。英特尔 FPGA 在 Azure 云服务、Bing 和其他数据中心服务等多个领域为我们提供了巨大价值”。
英特尔的 10 纳米工艺一直“难产”，终于在今年才有产品陆续推出。Agilex 作为基于 10 纳米工艺的 FPGA，整合了多项英特尔在封装制造领域的独门绝技，和赛灵思基于台积电 7 纳米制造的 ACAP 可以说旗鼓相当，它们的表现令人期待。
基于 Stratix10 的可编程加速卡通过 HPE 认证
（图片来自英特尔）
事实上，这款名为 PAC D5005 的加速卡早在去年就发布了。这款通用加速卡基于 Stratix10 SX FPGA，包含 280 万个片上可编程逻辑单元，100Gbps 网络接口，PCIe Gen3x16 接口，32GB 板上内存等等。
（图片来自英特尔）
需要注意的是，开发和生产这种通用型 FPGA 加速卡并非天大的难事，难点在于上下游产业链的整合。其中最重要的就是通过服务器厂商在性能、可靠性、兼容性等多方面的认证，这样才能和服务器进行搭载销售，从而保证大规模推广。
在八月初，HPE 和英特尔联合宣布，这款 D5005 加速卡已经通过了 HPE 的 ProLiant DL380 Gen10 服务器的认证，并正式出货销售。从 CPU 时代起，英特尔和一众服务器厂家就保持着良好的合作关系，并一直延续至今。相比于其他玩家而言，这一点也可以看做是英特尔旗下 FPGA 产品的基因优势。
结语
进入九月，开学季已经开始，各大联赛也进入开赛倒计时阶段，暑期所有的休整和积累即将迎来新一轮的检验。作为 FPGA 领域的主要玩家之一，英特尔在新“赛季”的表现值得令人期待。
在下一篇文章中，老石将总结赛灵思在暑期的各项动作，敬请关注。
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