延宕了一年之久的萊迪思(Lattice)收購案近期終于落下帷幕。由于受到特朗普的否決，Canyon Bridge對Lattice的收購要約可能告吹。雖然買賣不成，但lattice發(fā)展的腳步還是要繼續(xù)邁進。根據(jù)其最新的動態(tài)來看，lattice瞄準(zhǔn)了網(wǎng)絡(luò)邊緣這一逐漸興起的領(lǐng)域。

　　目前的網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)有64億臺設(shè)備連接，此外還新增了550萬臺新設(shè)備，因此物聯(lián)網(wǎng)的興起需要采用新的處理和分析需求的方法。充分利用物聯(lián)網(wǎng)需要在設(shè)備和云之間實現(xiàn)強大的無縫連接，同時消除計算問題和隱私問題。云計算結(jié)合IoT技術(shù)的能力意味著到2018年，IoT傳感器和設(shè)備將超過手機成為最大的接入設(shè)備。用于工業(yè)和消費者應(yīng)用的復(fù)雜算法使得語音和人臉識別以及機器學(xué)習(xí)的功能將會得到快速的發(fā)展應(yīng)用。但是，數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷氐矫總€IoT設(shè)備必須應(yīng)對不可避免的網(wǎng)絡(luò)延遲，所有IoT創(chuàng)建的數(shù)據(jù)的45%將被存儲、處理、分析，并在靠近或在邊緣網(wǎng)絡(luò)上進行。“Lattice正朝著網(wǎng)絡(luò)邊緣領(lǐng)域進軍。我們也在加大FD-SoI技術(shù)投入，并通過收購加速發(fā)展。”萊迪思半導(dǎo)體首席運營官Glen Hawk對集微網(wǎng)表示。

　　“在2006年之前，Lattice的營收主要來自于控制PLD部分，每年在2億美元左右，非常穩(wěn)定。從2006年開始，網(wǎng)絡(luò)邊緣的互連市場逐漸增長。而網(wǎng)絡(luò)邊緣計算是一個全新的市場需求，將成為今后增長的主要驅(qū)動力。”Glen Hawk指出，“在網(wǎng)絡(luò)邊緣的控制、互連、計算三個領(lǐng)域，Lattice都能提供完整而極具優(yōu)勢的解決方案。”

　　據(jù)介紹，在控制方面，現(xiàn)在是Lattice實現(xiàn)穩(wěn)定營收的堅實基礎(chǔ)，僅2016就有4000多家客戶。“產(chǎn)品生命周期長，供應(yīng)鏈穩(wěn)定是滿足更多客戶的特點需求的基礎(chǔ)。而豐富的系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗幫幫助客戶實現(xiàn)創(chuàng)新，已在網(wǎng)絡(luò)邊緣領(lǐng)域被多家客戶采用。”Glen Hawk表示。

　　在網(wǎng)絡(luò)邊緣互連應(yīng)用方面，Lattice的iCE系列、CrossLink系列、無線連接系列FPGA產(chǎn)品等都普遍應(yīng)用于智能音箱，ADAS、車載信息娛樂系統(tǒng)，監(jiān)控攝像頭，機器視覺，平板電腦、VR等領(lǐng)域。“僅在過去一年中，我們就看到來自全球各地的公司為AR/VR系統(tǒng)、機器人、無人機、機器視覺、智能監(jiān)控攝像頭等各種產(chǎn)品采用我們的小尺寸、低功耗、低延遲FPGA。這才是剛剛開始。我們熱切期盼能夠助力網(wǎng)絡(luò)邊緣領(lǐng)域的創(chuàng)新和設(shè)計。”

　　網(wǎng)絡(luò)邊緣人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的潛力無限。不過現(xiàn)實情況是產(chǎn)生想法很容易，但實現(xiàn)起來并不那么簡單。設(shè)計工程師要如何將人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢引入到資源有限的低功耗網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中去呢?

　　“我們看到，在網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的各類應(yīng)用中，對于功耗、價格和性能的要求都是不同的。萊迪思在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著功耗和性能的優(yōu)勢，因此我們鎖定了每秒1萬億次運算、功耗地域1W的可編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用市場。”Glen Hawk表示，“現(xiàn)在在ADAS 360°環(huán)繞視野，車牌偵測、AR/VR位置跟蹤等網(wǎng)絡(luò)邊緣計算應(yīng)用都可以滿足他們的需求。例如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉跟蹤應(yīng)用，采用ECP5，功耗低于1W;基于二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉偵測應(yīng)用，采用iCE40 UltraPlus，功耗低于5mW。”

　　在他看來，FPGA的并行計算和可編程特性，非常適合于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，相比ASIC也更適合應(yīng)用十分廣泛的物聯(lián)網(wǎng)市場。GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時對于小批量數(shù)據(jù)，并行計算的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。而FPGA 同時擁有流水線并行和數(shù)據(jù)并行，因此處理任務(wù)時候延遲更低，功耗也更低。此外，F(xiàn)PGA是可編程芯片，更加靈活。目前來看，深度學(xué)習(xí)算法還未完全成熟，算法還在迭代衍化過程中，若深度學(xué)習(xí)算法發(fā)生大的變化，F(xiàn)PGA是軟件定義硬件，可以靈活切換算法，快速切入市場。

　　此外，Glen Hawk強調(diào)，網(wǎng)絡(luò)邊緣智能應(yīng)用領(lǐng)域的市場機會，預(yù)計到2022年將翻一番。“隨著網(wǎng)絡(luò)邊緣計算領(lǐng)域的增長，Lattice有望實現(xiàn)超過20億美元的營收。”他指出，“網(wǎng)絡(luò)邊緣互連保持穩(wěn)定的業(yè)務(wù)增長，網(wǎng)絡(luò)邊緣計算加速未來發(fā)展，穩(wěn)步增長實現(xiàn)穩(wěn)定的收益，這就是Lattice接下來的成長和進取之道。”