FPGA：可再编程性的基因，铸造未来市场蓝图.pdf

请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报 告 | 行业专题研究 2019 年 04 月 01 日 电子 FPGA： 可再编程性的基因，铸造未来市场蓝图 FPGA 具备可编辑性，未来有望成主流。 FPGA 作为 目前仅有的支持再编程的芯片，应对未来 5G 时代到来后激增的芯片设计及功能使用需求， FPGA可以避免如 ASSP 或者 ASIC 所需要的较长的生产及设计周期，而是直接与FPGA 芯片上实现再编程，对硬件进行更改从而满足用户或设计需求。 FPGA 市场规模稳定扩大， 2025 年有望达到 125 亿美元。 根据 MRFR 统计以及预测，在 2013 年全球 FPGA 的市场规模在 45.63 亿美元，至 2018年全球 FPGA 的市场规模缓步增长至 63.35 亿美元。但随着目前 5G 时代的进展以及 AI 的推进速度， MRFR 预测 FPGA 在 2025 年有望达到约 125.21亿美元 核心是 AI、大数据、以 及云计算，应用下游是汽车、数据中心、和工业。根据 HIS 以及 MRFR 的统计以及预测，未来 FPGA 的市场增量点将会集中在汽车（智能驾驶）、数据中心、以及工业智能自动化上。 在 2018 年，通讯领域所用 FPGA 占据约 40%，消费电子占据 23%，为最大的应用下游；根据 MRFR 预测至 2025 年时最大的应用领域将是汽车，占比 29%，而数据中心以及工业的占比也将直线上升至 13%和 19%。 FPGA 行业高速集中， Xilinx 以及 Altera 占据超过 70%的全球市场份额，国产化发展空间较大。 目前全球 2018 年 FPGA 的市场规模约在 63 亿美元的层次，而 Xilinx 以及 Altera 占据了绝大一部分，国产 FPGA 芯片的身影在国际舞台上较难看见，但同时也意味着此间留给中国进行国产替代化的空间较大。 国产 FPGA 企业初露荷角，静待 FPGA 领域的建设。 虽然技术壁垒高铸于此细分行业，但是目前中国仍然有约 10 家企业开始发力，我们统计了几家关于 FPGA 研发的几家公司，其 FPGA 的进展已经成功进入该行业，并且成功出货，供入军方订单。我们看好中国本土 FPGA 设计公司在后期不断的追赶甚至超越。 重点关注： 紫光国微（旗下国微电子 +紫光同创）、上 海复旦（港股）、赛灵思（美股） 风险提示 ： 下游需求不及预期 ， AI、 5G 发展进度不及预期 增持 （ 维持 ） 行业 走势 作者 分析师 郑震湘 执业证书编号： S0680518120002 邮箱： zhengzhenxianggszq 相关研究 1、电子：科创将至，产业支持，集成电路首当其冲2019-03-31 2、电子：科创板深度报告系列 科技红利黄金年代2019-03-25 3、电子： OLED 上游国产化系列之 Open Mask2019-03-19 2019 年 04 月 01 日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、 FPGA：可再编程芯片设计 . 3 1.1 什么是 FPGA？ . 3 1.2 FPGA 优劣之势 . 3 1.2 FPGA 发展趋势 . 5 二、受益大数据、 AI、云计算，市场空间持续增长 . 6 2.1 FPGA 市场情况 . 6 2.2 下游应用如何助力 . 8 三、寡头垄断，行业聚集 . 11 3.1 FPGA 竞争格局 . 11 3.2 中国的 FPGA“芯 ”在哪？ . 12 四、风险提示 . 13 图表目录 图表 1： FPGA 基本架构 . 3 图表 2： FPGA 芯片 . 3 图表 3： FPGA 与 CPU 进行矩阵算法能耗性能对比 . 4 图表 4： FPGA 与 CPU 进行 矩阵算法性能对比 . 4 图表 5： FPGA 与 GPU 性能对比 . 4 图表 6： FPGA 与 ASIC、 ASSP 的八维度对比 . 4 图表 7： Xilinx 16 纳米 FPGA： Virtex、 Kintex . 5 图表 8：英特尔 14 纳米 Stratix 10 . 5 图表 9： Xilinx 官网所示芯片 进化历程 . 6 图表 10： FPGA 全球市场规模（百万美元） . 7 图表 11： 2018 市场按地区分布 . 7 图表 12： 2025E 市场按地区分布 . 7 图表 13： 2018 市场按下游应用分布 . 8 图表 14： 2025E 市场按下游应用分布 . 8 图表 15：三大驱动力共推 FPGA . 8 图表 16：智能驾驶中 FPGA 的应用区域 . 9 图表 17：数据中心面临的挑战 . 10 图表 18： FPGA 在各行业中的应用 . 11 图表 19： 2017 年 FPGA 市占情况 . 12 图表 20：具备 FPGA 芯片的中国公司 . 13 2019 年 04 月 01 日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明 一、 FPGA：可 再编程芯片设计 1.1 什么是 FPGA？ FPGA（ Field Programmable Gate Array） ， 即 现场可编程门阵列 ， 于 1985 年由 Xilinx创始人之一 Ross Freeman发明。 FPGA的诞生时间晚于摩尔定律的出现约 20年，但 FPGA自发明后，发展之快超乎想象，且目前 FPGA 已是全球领先的先进工艺。 说到 FPGA 芯片，与其他芯片最大的区别就是 FPGA 设计不是研发 FPGA 芯片 ，而是用FPGA 进行设计。 FPGA 是一种 在 PAL(可编程逻辑阵列 )、 GAL(通用阵列逻辑 )、 CPLD(复杂可编程逻辑器件 )等传统逻辑电路和门阵列的基础上发展起来的一种半定制电路，主要应用于 ASIC(专用集成电路 )领域，既解决了半定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 简单来说，即 FPGA 芯片可以每隔几秒就改变芯片上的运行硬件设计，而其他芯片，例如 ASIC 芯片则在出厂的时候就已经固化，无法进行改变。 图表 1： FPGA 基本架构 图表 2： FPGA 芯片 资料来源： ZOL， 国盛证券研究所 资料来源： 电子产品世界， 国盛证券研究所 1.2 FPGA 优劣之势 FPGA 最大的特点就是灵活，实现你想实现的任何数字电路，可以定制各种电路。减少受制于专用芯片的束缚。真正为自己的产品量身定做。在设计的过程中可以灵活的更改设计。而且它强大的逻辑资源和寄存器资源可以让你轻松的去发挥设计理念，其并行执行，硬件实现的方式可以应对设计中大量的高速电子线路设计需求。 FPGA 比 DSP 拥有更快的速度，可以实现非常复杂的高速逻辑 ； FPGA 比 ASIC（专用芯片）有更短的设计周期和灵活性，免去昂贵的开版费用 ； FPGA 可以随时裁减，增加你想要的功能达到规避设计风险，回避芯片厂商的限制。 2019 年 04 月 01 日 P.4 请仔细阅读本报告末页声明 图表 3： FPGA 与 CPU 进行矩阵算法能耗性能对比 图表 4： FPGA 与 CPU 进行矩阵算法性能对比 资料来源： 微软研究院， 国盛证券研究所 资料来源： 微软研究院， 国盛证券研究所 图表 5： FPGA 与 GPU 性能对比 资料来源： Berten DSP， 国盛证券研究所 虽然 FPGA 具备着灵活性，可再编辑性，但这也就致使 FPGA 芯片中预留了更大的面积，以及可配臵逻辑，即增加了一定的成本以及功耗。 以下我们选取了 FPGA 与 ASIC、 ASSP 进行了 8 方面的对比来显示 FPGA 的优劣势： 图表 6： FPGA 与 ASIC、 ASSP 的八维度对比 FPGA ASSP ASIC Ability to Customize Good Poor Excellent Fast Time-to-Market Excellent Average Poor Mask/Yield/Design and Tool Costs Excellent Excellent Poor Low Risk Excellent Excellent Poor Suitable for Emerging Standards Excellent Challenge Challenge Suitable for High-Volume Challenge Good Excellent Suitable for Highest Performance Designs Challenge Good Excellent Low Cost Per Chip Poor Average Excellent 资料来源： 国盛电子整理， Garnter， 国盛证券研究所 0510152025303540CPU FPGA算法能源对比（毫焦） 050100150200250300350400CPU FPGA算法性能对比（毫秒） 2019 年 04 月 01 日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明 FPGA 与 ASIC 对比 成本 ： 如果 ASIC 流片量大，实现同样逻辑的 FPGA 成本将是 ASIC 的 10 倍以上。按照上面的初步测算，以 5 万片流片为零界点，低于 5 万片的小批量多批次的专用控制设别（如雷达、航天飞机、汽车电子、路由器，这些高价值、批量相对较小、多通道计算的专用设备）采用 FPGA 更加经济划算。 功耗 ： FPGA 中的芯片的面积比 ASIC 更大，这是因为 FPGA 厂商并不知道下游的具体需求应用，故在芯片中装入规模巨大的门电路（其实很多没有使用到）， 而 大数据和物联网 、国防、汽车等，这些领域对低功耗要求不高。 编程设计 ： FPGA 的发展中，软件将占据 60%的重要程度。例如 Xilinx 公司 60%70%的研发人员从事软件工作。除了考虑芯片架构，编程设计时还要考虑应用场景多样性、复杂性和效率。 FPGA 编程需要采用的专用工具进行 HDL 编译，再烧录至 FPGA 中，其技术门槛非常高。 1.2 FPGA 发展趋势 从技术端来看 FPGA 的未来发展，我们预测在未来的一段时间内 FPGA 将继续遵循摩尔定律的演变发展。目前 目前 Xilinx 的 16nm 工艺 FPGA 已经成熟商用 。而 Altera 被 Intel收购后逐 步切换至 Intel 的工艺上面来，现在也推出基于 Intel 14nm 工艺的 Stratix 10等高端芯片。 图表 7： Xilinx 16 纳米 FPGA： Virtex、 Kintex 图表 8：英特尔 14 纳米 Stratix 10 资料来源： Xilinx， 国盛证券研究所 资料来源： Intel。 国盛证券研究所 翻阅 Xilinx 官网，我们可以看到 Xilinx 对于 FPGA 的产品计划将会是持续缩小其芯片的面积，也符合我们的想法，即今年内将继续保持摩尔定律所述，缩小其芯片尺寸的一个技术发展趋势。 2019 年 04 月 01 日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明 图表 9： Xilinx 官网所示芯片进化历程 资料来源： Xilinx， 国盛证券研究所 二、受益大数据、 AI、云计算，市场空间持续增长 2.1 FPGA 市场情况 市场规模情况 根据 MRFR 统计以及预测，在 2013 年全球 FPGA 的市场规模在 45.63 亿美元，至 2018年全球 FPGA 的市场规模缓步增长至 63.35 亿美元。 但随着目前 5G 时代的进展以及 AI 的推进速度， MRFR 预测 FPGA 在 2025 年有望达到约125.21 亿美元。 2019 年 04 月 01 日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明 图表 10： FPGA 全球市场规模（百万美元） 资料来源： MRFR， 国盛证券研究所 地区分布情况 对于全球 FPGA 的市场分布而言， MRFR 统计对于 FPGA 的下游应用地区分布而言，目前最大的为亚太地区，占比 39.15%，北美占比 33.94%，欧洲占比 19.42%；而至 2025年，亚太地区的占比将会继续的提高至 43.94%，此间原因也主要因为下游应用市场在未来的主要增长大部分集中在亚太地区。 图表 11： 2018 市场按地区分布 图表 12： 2025E 市场按地区分布 资料来源： MRFR， 国盛证券研究所 资料来源： MRFR， 国盛证券研究所 下游分布情况 按照 FPGA 下游应用来分拆 FPGA 的市场规模的话，我们可以看到在 2018 年而言，通讯领域所用 FPGA 占据约 40%，消费电子占据 23%，为最大的应用下游；根据 MRFR 预测至 2025 年时最大的应用领域将是汽车，占比 29%，而数据中心以及工业的占比也将直线上升至 13%和 19%。 0%2%4%6%8%10%12%14%020004000600080001000012000140002013 2014 2015 2016 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025EFPGA市场规模（百万美元） yoy亚太地区 39% 北美 34% 欧洲 19% 其他 8% 亚太地区 44% 北美 32% 欧洲 17% 其他 7% 2019 年 04 月 01 日 P.8 请仔细阅读本报告末页声明 图表 13： 2018 市场按 下游应用 分布 图表 14： 2025E 市场按 下游应用 分布 资料来源： MRFR， 国盛证券研究所 资料来源： MRFR， 国盛证券研究所 2.2 下游应用如何助力 对于未来 FPGA 的重要发展趋势：汽车、数据中心而言，我们通过总结延伸出未来 FPGA最重要的核心其实依旧是 AI、大数据、以及云计算 。 图表 15： 三大驱动力共推 FPGA 资料来源： 国盛电子整理， 国盛证券研究所 但我们仍然将从以下汽车以及数据中心两个最大的增长点进行具体的应用领域简述。 电子通讯 40% 消费电子 23% 汽车 16% 数据中心 8% 工业 13% 电子通讯 24% 消费电子 15% 汽车 29% 数据中心 13% 工业 19% 2019 年 04 月 01 日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明 汽车领域 在汽车领域而言，目前汽车相机以及传感器中 FPGA 的应用已经相对成熟，而在未来发展的趋势：自动 /智能驾驶汽车的人工智能系统中， FPGA 的适用度将是最为契合的用于处理越来越复杂的 ADAS 和自动驾驶。 例如，辅助驾驶系统的视频分析功能采用超低延时精确算法对来自车辆摄像机的实时视频输入进行分析，在瞬间做出判断。 如若使用 ASIC 或者 ASSP 芯片，则开发进度将无法跟上发展越来越快的研发周期，从而拖累开发周期。 图表 16： 智能驾驶中 FPGA 的应用区域 资料来源：国盛电子整理，国盛证券研究所 目前在智能驾驶中使用 FPGA 的研发人员不断增加，其主要原因我们归纳后主要为以下几点： 1. FPGA 可以实现重新编程，无需重新设计； 2. 节约时间，无需重新设计、投片、制造； 3. FPGA 设计软件设计软件提供创新技术，以加速系统设计，并利用 FPGA 系统内验证减少调试工作。 使用 FPGA 能持续帮助芯片设计这一流程不断适应并调整因汽车产业所新增的需求对芯片的改动，而无需进行重新设计及生产新芯片的复杂流程，实现真正的芯片 个性化，可定制化， 以及 可更改化。 数据中心领域 当前，数据中心已经成为全球信息存储、处理、分发的核心设施，是支撑网络信息化社会的重要支柱，国内外对数据中心的建设需求非常旺盛。数据中心与传统的计算机托管机房相比，具有鲜明的特点，也面临着严峻的挑战。 1. 首先是规模庞大。 可由数千个同构的计算节点组成，带有各自的网络、存储子系统，有独立的供电设备和冷却系统，具有更大规模的软件架构、 存储设备和硬件计算平台，共同提供少量规模非常巨大的互联网应用和服务。 2019 年 04 月 01 日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明 2. 其次是需求多样且快速演化。 数据中心运行的业务类型从早期的搜索引擎、语义分析、语言翻译到最新的知识图谱、人工智能等，种类繁多且随着需求和技术的发展而不断变化。这些应用和服务所需的软硬件架构、计算模型、编程模型也不尽相同，对计算能力和计算类型的加速需求也不尽相同。 3. 再 是能耗巨大。 数据中心的能耗开销通常占总运行成本 50%左右，且能耗总量巨大，2013 年仅美国数据中心就使用了 910 亿千瓦时电能。预计到 2020 年，能耗将增加53%，上升到 1390 亿千瓦时。同时，数据中心对环境也造成了巨大的压力。控制能耗、提高效率成为大数据中心建设运维行业的共识，也是当前研究的热点。 4. 最后是数据安全。 随着数据中心的密集建设，数据中心所存储的数据将会是呈几何倍数增长，而对应的也将会有更多的敏感数据，例如：个人信息、银行支付信息等，如何在未来数据中心成为信息化社会的重中之重的同时保护数据中心信息的安全也是众多问题之中的关键之一。 图表 17： 数据中心面临的挑战 资料来源： Intel，云栖大会 ，国盛证券研究所 对于 FPGA 而言，在数据中心的应用将会较为简单的解决这类问题。 首先 FPGA 可以根据新的或者变化的需求及应用进行调整，保证了因为需求的快速变化而致使的原芯片的不适用； 其次就是 FPGA 的使用可以帮助数据中心在异构运算中使其新能功耗之比达到最大化，保证了能源消耗的解决方式； 再之即使 FPGA 在信息保密方面可以通过加密数据的方式保证其数据及信息的安全。