英特爾（Intel），正積極揮軍資料中心市場AI應用，在本週舉行的Data-centric Innovation Summit上，首度對外談及剛併購的晶片eASIC公司的效益。
Intel收購晶片商eASIC，補足FPGA晶片戰力
Intel七月中收購矽谷晶片公司eASIC後，併入Intel研發FPGA晶片的可編碼部門（PSG），Intel沒有對外公布收購金額，僅表示金額不太大。根據Crunchbase資料庫，eASIC進行過9輪融資，總額度為1.39億美元。外界也預估併購金額不會超越3億美元。
2015年，Intel才以167億美元的價格，收購全球第二大FPGA商Altera，隨即成立現在的可編碼部門（PSG）。對比有史以來最貴的收購金額，同樣併入可編程部門的eASIC顯得渺小，併購案也沒有激起太多討論火花 ，但這個團隊對Intel來說卻是至關重要。在這次的Data-centric大會，Intel清楚向外界點出收購案背後帶來的三大重要意涵。
一：滿足FPGA客戶端的降低成本與能耗需求（Cost and power reduction path for FPGA customers）
二：讓ASIC客戶端可降低NRE費用與產品上市時間（Lower NRE cost and time to market for ASIC customers）
三：提供一種規模化技術，這個技術是16奈米、10奈米到7奈米製程的FPGA產品降低成本的路徑（Scalable technology to provide pathway to cost reduction for 16nm/10nm/7nm FPGA product）
前面兩點主要在於解決客戶痛點。
在多元硬體加速晶片種類中，同屬專用晶片的FPGA與ASIC常拿來做比較。若單純以效能來看，ASIC是一種為了某種需求訂製的專用晶片，在吞吐量（Throughput）與延遲與功耗等表現都優於FPGA。
但ASIC晶片的演算法是固定的（ASIC設計製造後電路就固定無法改變），也就是說，若使用了ASIC加速某種類神經網絡演算法，後來別種演算法更優異，也無法變更，這些投資就浪費掉。
而FPGA的優點就是可以重新編碼，可以配合不同的演算法做不同的設計。（不需要更改硬體設計，直接透過升級軟體改變晶片硬體功能。）
eASIC團隊提供的技術就是一種介於FPGA與ASIC中間的技術，在電源效率與效能表現上僅比標準的ASIC稍差，但有較短的設計時間，可以降低支付給研究、開發、設計和測試晶片的單次成本（NRE）。
結構化ASIC能夠節省一半的NRE費用和設計時間，eASIC解決了ASIC設計複雜、費用高昂等障礙，降低了ASIC的進入門檻，同時解決了FPGA靜態泄漏和高功耗的問題。
而且以產業現狀來看，隨著半導體製程不斷前進，越來越複雜的晶片製程，也讓NRE費用水漲船高，甚至呈指數級上漲，而ASIC晶片要達到大規模，才有可能降低生產成本，也因此對於初始投入資源沒有太多、不願冒險的廠商來說，可能一開始就使用FPGA替代ASIC。
FPGA面臨強敵，賽靈思新產品剛問世
從Intel 2017年第二季財報來看，可編碼部門（PSG）還是個小事業體，5.17億美元的營收貢獻比起最賺錢的資料中心（DCG）部門55億美元，18%的季增成長性也不比資料中心的27%表現。
不過，英特爾執行副總裁暨資料中心事業群總經理 Navin Shenoy指出，「對比2017年的70億美元，PSG在2022年將為Intel帶來80億美元潛在的市場規模（TAM）。」
但這80億美元，可不是僅有Intel獨享，還有FPGA的發明者，全球第一大廠賽靈思（Xilinx）等廠商。賽靈思今年推出一款研發四年耗費10億美元的產品Everest，並且採用台積電七奈米技術，而賽靈思的市場與Intel瞄準的資料中心及5G市場完全重疊，而且，不斷創新的賽靈思近年財務表現非常優勢，對於並非技術創始者且是透過併購獲得技術的Intel來說，要如何說服更多客戶採用？甚至能成為市場領導者？
而另一方面，微軟Azure正是Intel FPGA的資料中心重要客戶。微軟由Intel FPGA晶片打造出名為「Project Brainwave」的深度學習加速平台要讓Bing搜尋服務更即時更聰明。
而且對於微軟來說，Bing並不是單純的搜尋引擎而已，而是微軟最重要的AI計畫，因此可以說，微軟要用 FPGA對抗Google TPU。而微軟也傳出要自行研發FPGA的消息，以上對於Intel來說都是一場硬仗。
