圖片人物: AMD產品、軟體和解決方案全球副總裁Kirk Saban
今年是首款商用現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）問世 40週年，該技術引入「可重複程式化硬體」的概念，藉由打造「如同軟體般靈活的硬體」，FPGA可重複程式化的邏輯改變了半導體設計的面貌。這是工程師首度能在設計晶片時，如果規格或需求在中途、甚至在製造完成後發生變化，依然可以重新定義晶片功能來執行不同任務。這項靈活性加快了晶片設計的開發速度，縮短產品上市時程，並成為應用特定積體電路（ASIC）的替代方案。
AMD產品、軟體和解決方案全球副總裁Kirk Saban表示，回顧 40 年前，也就是 1985 年 6 月，我們見證了第一款 FPGA 的誕生。當時的第一款產品是 XC2064 FPGA，可以說正式開啟了半導體設計的一個全新篇章。我們可以看到許多公司，包括Xilinx、Altera、Lattice、Microchip 等，都緊隨這股風潮，隨後也見證了 FPGA 技術的快速發展。起初，FPGA 是從非常簡單的查找表（LUT）和基本邏輯區塊出發，經過 40 年的發展，如今在多項技術能力上已經大幅拓展，包括嵌入式處理能力、高速收發器、硬體 IP 等技術都已在 FPGA 領域中實現。FPGA對市場影響深遠，催生了一個價值超過100億美元的產業。在過去40年間，我們已向全球超過7,000家客戶橫跨不同的市場領域交付超過30億顆FPGA與自行調適SoC（結合FPGA架構、系統單晶片與其他處理引擎的裝置）。
目前大部分AI工作負載都在資料中心GPU上運行。然而，愈來愈多AI處理正在邊緣發生。FPGA技術正站在這波AI融合應用快速發展的最前線。FPGA與自行調適SoC能即時處理感測器資料，實現低延遲的加速邊緣AI推論。隨著小型生成式AI模型的問世，「ChatGPT時刻」正邁向邊緣設備，讓AI模型能執行於如AI PC、車輛、工廠機器人、太空任務或任何嵌入式裝置中。
Kirk Saban解釋，在AI時代下，對於 FPGA 而言，它最適合的應用場景就是在邊緣端，特別是那些需要即時處理與即時決策的情境之下，FPGA 可以說是不二之選。從技術層面來看，在邊緣端如果 GPU 因為功耗等限制無法被有效應用，或者在面對其他特定需求時，我們往往就會需要 FPGA 來解決問題。
此外，FPGA 還具備其他一些優勢，例如可程式化的 I/O，能夠幫助客戶依照實際需求來實現應用。在邊緣端有大量像是感測器、攝影機等裝置存在，而這些應用場景通常也會結合 AI 讓FPGA 技術能夠很好、廣泛發揮作用的領域。
