24歲創業，憑借基于賽靈思 FPGA 的深度學習方案，僅1年就融資數億的國內 AI 芯片初創公司深鑒科技（Deephi Tech）公司， 其創始人兼 CEO 姚頌深諳 FPGA 對于創新創業者的意義， 他在最近接受媒體的訪問的時候， 提到了 選擇 FPGA 方案的必然原因，以及選擇FPGA方案可以為開發者帶來的優勢。總結如下：

為什么選擇FPGA？

第一，做一顆處理器級別芯片，姑且不論量產周期多少時間，核心架構至少也需要 3 到 4 年。而僅芯片的生產制造流程，量產的話，都得走一年半到兩年，創業公司耽誤不起這個時間。

第二，芯片的一次性研發投入很高。比如我們做一個 28 納米的芯片，一次性研發投入可能是 400 多萬美金，還不算人的成本和后續量產成本。如果算上人，這個錢至少要雙倍。但一個公司不可能只留了工資和做這個東西的錢，這些錢一定只能是公司總預算的一小部分，還有其他很多地方要花錢。

第三，全行業都面臨一個特別大的挑戰：那就是怎樣去定義芯片的問題。

原來定義芯片，比如 X86 的 CPU，告訴你是 X86 指令集，什么算法都能跑，這個定義比較明確。藍牙芯片、wifi 芯片情況都差不多，芯片功能和協議固定下來，做芯片優化就可以了。

但對于 AI 芯片來說，AI 怎么定義？一個大的 AI 里面有一部分是機器學習，機器學習里面一部分是深度學習，深度學習里面有各種 Net，有各種各樣的卷積和尺寸。深度學習又分 Training 和 Inference，而且在不同場景，大家跑的不僅僅是神經網絡，因為深度學習大于神經網絡這個概念。所以，芯片應該是做成什么功能，能支持哪些 Net，通用程度是怎樣的，也很難定義清楚。

選擇 FPGA 方案的好處

第一， FPGA 芯片已經在這里了（賽靈思已經做好了），芯片研發已經結束，不必走一年半到兩年的量產周期，把研發的新品結構燒進 FPGA 后就可以直接上產品，上市時間（time to market）特別快，可能僅需三個月。

第二，你是按片購買 FPGA，需要多少片，就買多少片。不用一開始就投入數百萬美金，所以，也沒有一次性投入太高的問題。

第三，芯片沒法定義這個問題解決了。FPGA 是可重構的。將每一代的處理器架構重新燒結上去，只要向上兼容就好了。上一代架構寫的程序，還能在新一代架構上跑起來，向上兼容就行了。

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