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1、FPGA 凭借其其可编程的灵活性以及低延时性,在通讯协议经常变化和升级的情况下具有独特优势。由于 5G 通讯对基站射频芯片的连接速度、低延时、连接密度、频谱带宽的要求更高,且新增 Massive MIMO(大规模天线整列)技术、云 RAN、新的基带和RF 架构等 5G 关键技术,拥有较长的迭代升级过程和较大的技术不确定性。这使得市场很难快速推出成熟的 5G ASIC 芯片,从而为 FPGA 在 5G 领域的运用提供了较长的时间窗口。因此,在整个 5G 系统方案稳定运行前,FPGA 是更加理想的解决方案。5G 推动 FPGA 量价齐升。5G 推动 FPGA 出货量提升:1)通信基站数量增多带动F
2、PGA 零部件用量提高。由于 5G 信号衰减较快,基站需求量巨大同比 4G 时期增长明显。2)5G 单基站 FPGA 用量较 4G 基站更大,由于 5G 大规模天线整列的高并发处理需求,单基站 FPGA 用量有望从 4G 时期 2-3 块提高到 5G 时期 4-5 块,一定程度带动 FPGA 整体用量。5G 对 FPGA 性能提出更高要求:在单价方面,FPGA 主要用在收发器的基带中, 5G 时代由于通道数的增加,计算复杂度增加,所用 FPGA 的规模将增加,由于 FPGA 的定价与规模正相关,未来单价有望进一步提高。得益于 FPGA 并行性和低延时性的优势,FPGA 在人工智能加速卡领域应用
3、广泛。通常情形中,FPGA 会与 CPU 搭配,起到 CPU 加速器的作用,即把 CPU 的部分数据运算卸载至 FPGA,将部分需要实时处理/加速定制化的计算交由 FPGA 执行。无论是赛灵思还是英特尔,其 FPGA 在数据中心运算方面的产品形态均为加速器,在服务器中与 CPU进行配合。此外 FPGA 在人工智能领域处理效率及灵活性具有显著优势,与 GPU 相比,FPGA具备明显的能效优势,即相同性能下 FPGA 的单位能耗更低;与 ASIC 相比,ASIC 的灵活性不足,而 AI 神经网络演进的速度较快,ASIC 无法跟上算法的迭代更新。因此具备可编程特性且灵活多变的 FPGA 芯片有望提升在 AI 领域的地位。根据 Semico Research的数据,2018 年用于 AI 的 FPGA 市场规模约 10 亿美元,预计 2019 年为 18 亿美元。到2023 年,用于 AI 的 FPGA 市场规模将增长 3 倍,达到 52 亿美元。