Analogue บริษัทผู้ผลิตเครื่องเล่นเกมย้อนยุคที่ใช้ตลับเกมเก่ามาเสียบแล้วเล่นได้เลย ก่อนหน้านี้เคยมีผลงานผลิตเครื่อง Super Nt (SNES), Mega Sg (Mega Drive) และ Pocket (Game Boy) มาแล้ว ล่าสุดเปิดตัวเครื่อง Analogue 3D ที่เป็นเครื่องเทียบของ Nintendo 64

แนวทางของ Analogue ต่างไปจากการใช้ Emulator จำลองการรันเกมยุคก่อนบนฮาร์ดแวร์ยุคใหม่ แต่ใช้วิธีสร้างวงจรลักษณะเดียวกับเครื่องยุคเก่าด้วย FPGA แทน ทำให้ได้ประสิทธิภาพดีกว่าและรักษาความเข้ากันได้มากกว่า แล้วยังเพิ่มฟีเจอร์ของฮาร์ดแวร์ยุ่คปัจจุบัน เช่น Dual-band Wi-Fi, Bluetooth LE, SD card เข้ามาในเครื่องด้วย

อินเทลประกาศแผนแยกธุรกิจกลุ่ม PSG หรือ Programmable Solutions Group ออกไปเป็นบริษัทอิสระ เพื่อให้มีความคล่องตัวและสามารถขยายฐานลูกค้าใหม่ได้มากขึ้น โดยให้ Sandra Rivera รองประธานของอินเทลเป็นซีอีโอใหม่ของธุรกิจนี้ คาดว่าจะมีผลตั้งแต่ 1 มกราคม 2024 เป็นต้นไป จากนั้นบริษัทใหม่นี้จะไอพีโอเข้าตลาดหุ้นภายใน 2-3 ปี

ก่อนหน้านี้อินเทลก็แยกบริษัทส่วนธุรกิจพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ Mobileye ออกเป็นบริษัทอิสระ และไอพีโอเข้าตลาดหุ้นเมื่อปีที่แล้ว จึงคาดว่าส่วนธุรกิจ PSG จะเป็นไปในลักษณะเดียวกัน

AMD มีจีพียูสำหรับศูนย์ข้อมูลแบรนด์ Instinct ทำตลาดมาตั้งแต่ปี 2016 (เดิมชื่อ Radeon Instinct ภายหลังตัดเหลือ Instinct) โดยยุคหลังใช้สถาปัตยกรรม CDNA ที่ล้อไปกับ RDNA ของฝั่งคอนซูเมอร์ (Instinct MI100 ปี 2020 เป็น CDNA 1 และ Instinct MI200 ปี 2021 เป็น CDNA 2)

ล่าสุด AMD เปิดตัว Instinct MI300 ซึ่งรอบนี้ต่างไปจากที่เคย เพราะเป็นการรวมทั้งซีพียู Epyc Zen 4 กับจีพียู CDNA 3 เข้ามาในชิปตัวเดียว (ตามภาษา AMD ที่เรียกว่า APU) ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่เราเห็นการรวมซีพียู+จีพียูเข้าด้วยกันในฝั่งศูนย์ข้อมูล

อินเทลเปิดตัวชิป FPGA ในตระกูล Intel Agilex และ Intel Stratix โดยปรับปรุงทั้งกระบวนการผลิต, วงจรภายใน, และซีพียูภายในตัว FPGA แต่จุดเปลี่ยนใหญ่คือในตระกูลใหม่นี้ อินเทลจะมีรุ่น Direct RF ที่มีหน่วยประมวลผลสัญญาณวิทยุในตัว

วงจร Direct RF มีความสามารถในการจับสัญญาณได้ถึงระดับ 64 gigasamples/second ทำให้ใช้แบนวิดท์วิทยุไปได้ถึง 32GHz การใช้งานหลักคือวงการทหาร เช่น การประมวลผลสัญญาณจากเรดาร์ ลูกค้ากลุ่มแรกที่อินเทลยกมา เช่น Lockheed Martin หรือ BAE Systems

AMD ประกาศข่าวว่าได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานภาครัฐของประเทศต่างๆ ให้ซื้อกิจการ Xilinx เรียบร้อยแล้ว กระบวนการซื้อจะเสร็จสมบูรณ์ในวันที่ 14 กุมภาพันธ์ 2022

AMD เข้าซื้อ Xilinx เมื่อปี 2020 ด้วยมูลค่า 35 พันล้านดอลลาร์ เพื่อนำเทคโนโลยี FPGA มาใช้งาน ซึ่งเป็นเทรนด์สำคัญในโลกซีพียู

ก่อนหน้านั้น คู่แข่งอย่างอินเทลก็ซื้อ Altera มาตั้งแต่ปี 2015 และช่วงหลังก็เริ่มมีผลิตภัณฑ์ชิปเฉพาะทางที่ใช้ FPGA ออกมาให้เห็นบ้างแล้ว

กูเกิลร่วมมือกับ Antmicro ผู้ให้บริการออกแบบชิปเปิดโครงการ FPGA Interchange format สร้างฟอร์แมตไฟล์สำหรับออกแบบชิปที่ใช้เครื่องมือข้ามยี่ห้อไปมาได้

การออกแบบชิปโดยใช้ FPGA นั้นเป็นการสังเคราะห์ (synthesis) วงจรจากโค้ด เช่นภาษา VHDL หรือ Verilog แปลงโค้ดเป็นวงจรที่เชื่อมโมดูลพื้นฐานต่างๆ เข้าด้วยกัน จากนั้นต้องวางวงจรลงในชิปจริง กระบวนการทั้งหมดนี้มักผูกกับผู้ผลิตชิป FPGA เป็นหลัก

Renesas ผู้ผลิตชิปเฉพาะทางจากญี่ปุ่นเปิดตัว ForgeFPGA ชิป FPGA เน้นราคาประหยัดสำหรับงานที่ความซับซ้อนไม่สูงนัก แต่ต้องการวงจรเฉพาะทาง สำหรับงานที่ต้องการประหยัดพลังงานหรือต้องการเวลาตอบสนองการทำงานที่แม่นยำมากๆ

ชิปตระกูล ForgeFPGA จะเน้นกลุ่มที่ต้องการวงจรซับซ้อนน้อยกว่า 5,000 เกต สองรุ่นแรกมีขนาด 1,000 และ 2,000 Look Up Tables (LUTs) รุ่นเล็กสุดมีอัตราการกินพลังงานขณะที่วงจรไม่ได้ทำงานจะกินกระแสเพียง 20 ไมโครแอมป์

ทาง Renesas จะให้ซอฟต์แวร์ออกแบบ FPGA สำหรับ ForgeFPGA ฟรี โดยซอฟต์แวร์ทำงานได้ทั้งแบบวาดวงจร และคอมไพล์วงจรจากภาษา Verilog รุ่น 1,000 LUT จะเริ่มส่งมอบไตรมาสที่สองของปี 2022 ราคาเริ่มต้น 0.5 ดอลลาร์ต่อชิปเมื่อซื้อจำนวนมาก หรือประมาณ 16 บาทต่อชิป

อินเทลเปิดตัวซีพียู Nios V/m สถาปัตยกรรม RISC-V:RV32IA แบบ 32 บิต เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์แบบ pipeline 5 ชั้น สำหรับการคอมไพล์ลงไปใน FPGA

ซีพียูตระกูล Nios เป็นซีพียูแบบซอฟต์แวร์ (soft core) ที่อินเทลได้มาจากบริษัท Altera ซึ่งผู้ผลิตชิป FPGA มักมีซีพียูรูปแบบนี้ไว้ให้กับลูกค้า แต่เดิมซีพียู Nios II เป็นสถาปัตยกรรมเฉพาะที่ต้องมีทั้งซีพียูและซอฟต์แวร์ เช่น คอมไพล์เลอร์ และไลบรารีพื้นฐาน การเปลี่ยนมาใช้ RISC-V ทำให้อินเทลสามารถใช้งานซอฟต์แวร์ร่วมกับโครงการโอเพนซอร์สอื่นๆ ได้

ลูกค้าที่ใช้ FPGA ของอินเทลอยู่แล้วสามารถดาวน์โหลดซีพียูตัวนี้มาใช้งานได้ฟรี

ที่มา - Intel

อินเทลเปิดตัวหน่วยประมวลผลแบบใหม่ที่เรียกว่า infrastructure processing unit (IPU) สำหรับศูนย์ข้อมูล มันมีหน้าที่ประมวลผลด้านการสื่อสาร ดึงงานด้านนี้ออกมาจากซีพียู

ในสายงานเครือข่ายมีหน่วยประมวลผล SmartNIC อยู่แล้ว สิ่งที่อินเทลเพิ่มเข้ามาคือการผนวกชิปที่โปรแกรมได้อย่าง FPGA และตัวช่วยเร่งการประมวลผล (infrastructure acceleration) ที่ออกแบบตามโหลดงานยุคใหม่ เช่น storage virtualization, network virtualization, security

ผลดีของการใช้ IPU คือลดโหลดของซีพียูลง เพราะลดงานด้านสตอเรจและเครือข่ายมาไว้ที่ IPU, ประสิทธิภาพการประมวลผลดีขึ้นเพราะชุดคำสั่งออกแบบมาเฉพาะ, ระบบโดยรวมปลอดภัยและเสถียรขึ้น

AMD ประกาศว่าที่ประชุมผู้ถือหุ้นได้อนุมัติให้บริษัทเข้าซื้อกิจการ Xilinx ผู้ผลิต FPGA รายใหญ่ เป็นที่เรียบร้อยแล้ว หลังจาก AMD ประกาศแผนเข้าซื้อกิจการเมื่อปีที่แล้ว

ผลจากการรวมกันของสองบริษัทนี้ AMD กล่าวว่า ทำให้พอร์ตโฟลิโอของบริษัทมีสินค้าครบตั้งแต่ CPU, GPU, FPGA, SoC ไปจนถึงซอฟต์แวร์เฉพาะทาง เพื่อรองรับลูกค้าในทุกกลุ่มอุตสาหกรรม

ดีลดังกล่าวมีมูลค่า 35,000 ล้านดอลลาร์ โดย AMD ใช้วิธีการแลกหุ้น ทำให้ Xylinx มาเป็นผู้ถือหุ้นใน AMD 26% ในขั้นตอนถัดไปคือการอนุมัติการควบรวมกิจการจากหน่วยงานกำกับดูแล ซึ่ง AMD คาดว่าจะเสร็จสิ้นภายในปีนี้

AMD ประกาศควบรวมกับ Xilinx ผู้ผลิต FPGA รายใหญ่ด้วยการแลกหุ้น มูลค่า 35,000 ล้านดอลลาร์ กลายเป็นบริษัทที่มีพนักงานรวม 13,000 คน งบวิจัยปีละ 2,700 ล้านดอลลาร์ โดย Lisa Su จะเป็นซีอีโอของทั้งสองฝั่ง และ Victor Peng ซีอีโอของ Xilinx จะดำรงตำแหน่งประธาน (president) รับผิดชอบกิจการ Xilinx ต่อไป

Xilinx มีสินค้าหลักคือ FPGA ที่ใช้ออกแบบวงจรเฉพาะทางลงไปในชิปได้ ทำให้สามารถสร้างฮาร์ดแวร์เฉพาะทางเพื่อเร่งความเร็วประมวลผล นอกจากนี้บริษัทยังมีสินค้าอื่น เช่น วงจรเร่งความเร็ว และโซลูชั่นการ์ดเน็ตเวิร์ค

WSJ รายงานข่าววงในว่า AMD กำลังเจรจาซื้อกิจการ Xilinx ผู้พัฒนาชิป FPGA แบบเขียนโปรแกรมได้ ที่ถูกใช้ในอุปกรณ์เครือข่าย

มูลค่าของดีลนี้เบื้องต้นอยู่ที่ประมาณ 3 หมื่นล้านเหรียญและอาจเจรจากันเสร็จสิ้นอย่างเร็วที่สุดสัปดาห์หน้า แต่ทุกอย่างก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ซึ่งหากดีลนี้ปิดได้จริง AMD จะเข้ามาแข่งกับ Intel โดยเฉพาะชิปสื่อสารที่กำลังมีแนวโน้มเติบโตเร็ว

ที่มา - WSJ

Microchip เปิดตัวชิป PolarFire SoC ที่เป็นชิป RISC-V รองรับลินุกซ์พร้อม FPGA ไปเมื่อต้นปีที่ผ่านมา และตอนนี้ก็เปิดตัวบอร์ดพัฒนาขายให้คนทั่วไปแล้วในชื่อ PolarFire SoC Icicle Kit

ตัวชิป PolarFire SoC เป็นชิป 5 คอร์ มี RISC-V RV64IMAC สำหรับตรวจสอบสถานะระบบหนึ่งคอร์ และ RV64GC สำหรับรันแอปพลิเคชั่นอีก 4 คอร์ แรมบนบอร์ดเป็น LPDDR4 2GB, สตอเรจมีทั้งแฟลชแบบ SPI 1Gb และ eMMC อีก 8GB (ใช้ SD แทนได้) ตัวชิปมาพร้อม FPGA ขนาด 254,000 logic element

อินเทอร์เฟซมีตั้งแต่งาน IoT อย่าง I/O 40 ขาแบบ Raspberry Pi, mikroBUS, SPI, I2C, CAN x 2, UART x 4, และ PCIe แบบ x4 อีกหนึ่งสล็อต พร้อมกิกะบิตอีเธอร์เน็ตอีก 2 พอร์ต

อินเทลเปิดตัวชิป Xeon Scalable รุ่นที่ 3 ชื่อรหัส Cooper Lake สำหรับเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ในกลุ่ม 4 และ 8 ซ็อกเก็ต โดยความเปลี่ยนแปลงสำคัญคือการรองรับข้อมูลแบบ bfloat16 ที่นิยมใช้งานกลุ่มปัญญาประดิษฐ์

การที่อินเทลรองรับคำสั่งแบบ bfloat16 นับเป็นความพยายามในการรวมเอาความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์เข้าไว้ในสินค้าทั้งชุด ตั้งซีพียู, ชิปกราฟิก Xe ที่อยู่ระหว่างพัฒนา, FPGA และชิปเฉพาะทางอย่าง Movidius โดย bfloat16 แปลงข้อมูลแบบเลขทศนิยมให้ความละเอียดต่ำลง ประสิทธิภาพในการทำงานสูงขึ้น แต่โมเดลจำนวนมากกลับพบว่าความแม่นยำโดยรวมของโมเดลนั้นเกือบจะเท่าเดิม แต่ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 1.5-2 เท่าตัว

อินเทลเปิดตัวชิปตระกูล Agilex FPGA ชิปโปรแกรมได้สำหรับงานประมวลผลเฉพาะทางที่ต้องการวงจรเฉพาะ โดยตัวชิปรวมมีพลังประมวลผลที่ 40 TFLOPS (FP16) เทียบกับ Tesla V100 ที่มีพลังประมวลผล 112 TFLOPS (FP16)

Agliex มีความได้เปรียบที่การทำงานใกล้ชิดกับซีพียูได้มาก โดยมีฟีเจอร์

• Compute Express Link ระบบแคชและหน่วยความจำเชื่อมตรงกับ Xeon Scalable
• สถาปัตยกรรมใหม่ ลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพ
• เชื่อมต่ออุปกรณ์ภายนอกด้วย PCIe Gen 5
• อัตราส่งข้อมูลเข้าออกสูงสุด 112 Gbps
• รองรับหน่วยความจำทั้ง DDR5, HBM, Optane DC

อินเทลเริ่มส่งมอบชิปให้ลูกค้าบางส่วนแล้ว และชิปจะเปิดขายทั่วไปในไตรมาสสามปีนี้

Digilent ผู้ผลิตบอร์ดพัฒนา FPGA มาเป็นเวลานานเปิดตัวบอร์ด PYNQ-Z1 บอร์ดพัฒนาที่ใช้ชิป Xilinx ZYNQ XC7Z020-1CLG400C ที่ภายในมีซีพียู ARM Cortex-A9 สองคอร์ และวงจรส่วนที่โปรแกรมได้ สามารถใช้ไลบรารี PYNQ วางวงจรลงไปแทนที่จะใช้โค้ด VHDL หรือ Verilog ในการพัฒนา

PYNQ เปิดให้นักออกแบบวงจรสร้างไลบรารีฮาร์ดแวร์ขึ้นมา และให้นักพัฒนาแอปพลิเคชั่นเรียกใช้ได้โดยง่ายผ่านทางไลบรารีไพธอนและ Jupyter แนวทางนี้ทำให้นักพัฒนาสามารถแยกงานระหว่างคนออกแบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ออกจากกัน โดยยังได้ความเร็วของฮาร์ดแวร์อยู่

ก่อนหน้านี้มีข่าวว่า Facebook กำลังตั้งทีมออกแบบชิป FPGA สำหรับงานด้าน AI เพื่อใช้กันเองภายใน ล่าสุด Yan LeCun หัวหน้าฝ่าย AI ของ Facebook ให้สัมภาษณ์ในงาน Viva Technology ที่ปารีส บอกว่าชิป AI นี้ จะนำมาใช้วิเคราะห์และคัดกรองเนื้อหาวิดีโอ Live ที่ไม่เหมาะสม เช่น การฆ่าตัวตาย หรือการฆาตกรรม ที่ต้องจัดการเนื้อหาเหล่านี้อย่างรวดเร็วที่สุด

LeCun บอกว่าความต้องการนี้ทำให้ Facebook ต้องการชิปที่ออกแบบเอง เพื่อให้ประหยัดพลังงานมากที่สุด เราเห็นเทรนด์บริษัทใหญ่อย่าง ซัมซุง, อินเทล, NVidia ลงมาทำชิป AI แต่จากนี้เราจะเห็นหลายบริษัทลงมาออกแบบชิปเอง เพื่อแก้ปัญหาให้เฉพาะเจาะจงความต้องการของตนมากขึ้น

กลายเป็นกระแสของบริษัทไอทียักษ์ใหญ่ที่ต้องเริ่มหันมาออกแบบชิปใช้เอง โดยเฉพาะการใช้กับงานด้าน AI ที่มีรูปแบบการคำนวณเฉพาะ ที่ผ่านมาเราเห็น Google TPU, IBM จับมือกับ Xilinx, ไมโครซอฟท์ออกแบบ FPGA เอง เป็นต้น

ล่าสุดดูเหมือนว่า Facebook จะเดินหน้าไปในทิศทางเดียวกัน เพราะบริษัทประกาศรับสมัครงานตำแหน่ง ASIC & FPGA Design Engineer ทำงานที่สำนักงานใหญ่ในเมือง Menlo Park

ไมโครซอฟท์โชว์ผลงาน Project Brainwave ระบบประมวลผลสำหรับเร่งความเร็ว AI ที่งานสัมมนาด้านซีพียู Hot Chips 2017

Project Brainwave ประกอบด้วยส่วนประกอบ 3 อย่างคือ ชิป FPGA สำหรับประมวลผลงานด้าน deep neural network (DNN), สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบกระจาย, ระบบคอมไพเลอร์และรันไทม์สำหรับใช้งานโมเดลที่เทรนแล้ว

โลกโอเพนซอร์สในช่วงสิบปีก่อนมักพูดกันเฉพาะซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สอย่างเดียว ในช่วงไม่กี่ปีมานี้เราเริ่มเห็นฮาร์ดแวร์โอเพนซอร์สจำนวนมากที่เปิดไฟล์ออกแบบบอร์ด แต่บอร์ด HiFive1 น่าจะเป็นบอร์ดแรกๆ ที่ใกล้เคียงการโอเพนซอร์สทั้งระบบมากที่สุด เพราะมันใช้ซีพียู SiFive E310 ซีพียู RISC-V โอเพนซอร์สไฟลออกแบบ

ตัวบอร์ด HiFive1 ใช้บอร์ดร่วมกับบอร์ด Arduino ได้ และตัวซอฟต์แวร์ก็รองรับ Arduino IDE แม้จะต้องเซ็ตอัพ SDK ของ SiFive ก่อนก็ตาม

ตัวชิป E310 ไม่มีพอร์ตอนาล็อกในตัว และไม่มีหน่วยความจำแฟลชในตัวชิป แต่บอร์ด HiFve ก็ใส่ชิปหน่วยความจำแฟลชขนาด 128 Mbit มาไว้บนตัวบอร์ดแล้ว

อินเทลเปิดตัว Intel GO ชุดประมวลผลสำหรับรถยนต์ไร้คนขับ (ชื่อเต็มๆ ยาวมากครับคือ Intel® GO™ In-Vehicle Development Platforms for Automated Driving)

Intel GO ประกอบด้วยซีพียู, ตัวเร่งการประมวลผล FPGA Arria 10, สวิตช์ Ethernet, ไมโครคอนโทรลเลอร์ Infineon AURIX

ชุด Intel GO แบ่งออกเป็น 2 รุ่นย่อยคือรุ่นเล็กใช้ซีพียู Atom รุ่นหน้าที่ยังไม่เปิดตัว และรุ่นใหญ่ที่ใช้ Xeon รุ่นหน้า 2 ตัวทำงานคู่กัน แยกแรมและ FGA เป็น 2 ชุดเพื่อสมรรถนะสูงสุดด้วย

AWS เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ในกลุ่ม EC2 ชุดใหญ่ นอกจากการอัพเกรดเครื่องตามรอบแล้วยังมีสามบริการสำคัญคือ Lightsail, Elastic GPU, และเครื่อง F1 สำหรับการออกแบบวงจรเร่งความเร็วเอง

Lightsail ตอบโจทย์สำหรับผู้ที่ต้องการตั้งเซิร์ฟเวอร์เพื่องานง่ายๆ เช่นเว็บบล็อก ผู้ใช้จะสามรรถเลือกแอปพลิเคชั่นที่ต้องการใช้งานแล้วเลือกขนาดเซิร์ฟเวอร์เพื่อรันได้ทันที โดยไม่ต้องยุ่งกับระบบความปลอดภัยของ AWS อีก

Elastic GPU เป็นบริการเสริมของเครื่อง EC2 ทุกรุ่น ทำให้ทุกเครื่องสามารถใช้งานกราฟิกได้โดยไม่ต้องซื้อเครื่อง P2 ที่มีขนาดใหญ่เสมอไป แต่สามารถซื้อเครื่องและกราฟิกแยกจากกันตามความต้องการ

เทคโนโลยี FPGA กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ในงานประมวลผลเฉพาะทาง (เช่น งานด้าน AI) บริษัทหนึ่งที่มีความเคลื่อนไหวด้าน FPGA ค่อนข้างเยอะในช่วงหลังคืออินเทล ที่เพิ่งควบรวม Altera เมื่อปีที่แล้ว

เทคโนโลยีที่อินเทลได้จาก Altera มีชื่อเรียกว่า Deep Learning Inference Accelerator (DLIA) เป็นการนำ FPGA รุ่น Arria 10 ของ Altera มาใช้งานด้านการประมวลผลงานด้าน AI แขนง convolutional neural network (CNN) ซึ่งอินเทลตั้งเป้าว่า จะเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลให้ได้ 100 เท่าในปี 2020

เรารู้จักไมโครซอฟท์ในฐานะบริษัทซอฟต์แวร์กันมานาน ภายหลังไมโครซอฟท์เริ่มหันมาทำฮาร์ดแวร์มากขึ้น และล่าสุด Wired มีบทสัมภาษณ์เคล็ดลับของไมโครซอฟท์ในการรันคลาวด์และประมวลผล AI อย่างมีประสิทธิภาพ นั่นคือออกแบบชิปเองด้วยเทคโนโลยี FPGA (field-programmable gate array) ที่เขียนโปรแกรมในชิปใหม่ได้ ภายใต้ชื่อโครงการว่า Project Catapult

ผู้นำโครงการนี้คือ Doug Burger นักวิจัยด้านชิปคอมพิวเตอร์ที่อยู่กับบริษัทมาตั้งแต่ปี 2008 โดยเขานำเสนอแนวคิดนี้ต่อสตีฟ บัลเมอร์ ซีอีโอในเวลานั้น (2012) แต่บัลเมอร์ไม่สนใจ แต่ Qui Lu ผู้บริหารของไมโครซอฟท์ที่คุมฝ่าย Bing เข้าใจเรื่องนี้เป็นอย่างดี ปัจจุบัน ชิป FPGA ของ Burger อยู่เบื้องหลัง Bing, Azure และงานด้าน AI (deep neural network) ของไมโครซอฟท์

Olimex ผู้ผลิตบอร์ดคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กอีกราย หันมาทำบอร์ด FPGA ที่ใช้ชิป iCE40 จาก Lattice เป็นบอร์ดโอเพนซอร์สเต็มรูปแบบ

ตัวบอร์ดหลักคือ iCE40HX1K-EVB มีแรมในตัว 512KB ตัว FPGA สามารถใช้ชุดเครื่องมือ ICESTORM FOSS ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สทั้งชุดได้ด้วย

นอกจากบอร์ดหลักแล้ว ยังมีบอร์ดเสริมอีกสี่แบบ iCE40-ADC สำหรับการอ่านสัญญาณอนาล็อกความเร็วสูงระดับ 100MHz เพียงพอสำหรับการทำ Oscilloscope, iCE40-DAC สำหรับการสร้างคลื่นระดับ 100MHz, iCE40-DIO สำหรับการอ่านสัญญาณดิจิตอลความเร็วสูง ใช้ทำ logic analyzer ใช้เองได้, และ iCE40-IO สำหรับการต่อจอ VGA และคีย์บอร์ด PS2 สำหรับการสร้างคอมพิวเตอร์ทั้งเครื่องขึ้นมาใช้งาน