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米股任我行

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2021-12-23

买入京东的好机会

开盘：美股小幅高开，京东跌超8%

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2021-12-11

呵呵呵

FPGA，大战继续！

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2021-12-04

钱被私人挥霍了，最后全社会买单。

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2021-11-30

支持老虎虽然你几年赚了我很多手续费

抱歉，原内容已删除

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2021-11-23

强强

中概教育股走强，好未来涨超10%

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2021-11-22

$小米集团-W(01810)$妥妥的下跌趋势，散户没法玩

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2021-11-21

哈哈哈

抱歉，原内容已删除

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2021-11-11

$迪士尼(DIS)$真无语拿着大半年跌成这个熊样

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2021-11-10

$Unity Software Inc.(U)$这庄家真猛

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2021-11-10

确实

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2021-11-10

太牛了

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2021-11-09

$特斯拉(TSLA)$老特

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2021-11-09

$腾讯控股ADR(TCEHY)$抄底

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2021-11-08

$亿航智能(EH)$还有戏吗

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2021-11-07

$BigCommerce Holdings(BIGC)$amazing

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2021-11-07

$迪士尼(DIS)$冲鸭

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2021-11-06

$阿里巴巴(BABA)$莫名其妙跌三个点，真是无奈

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2021-11-06

$Meta Platforms(FB)$冲鸭

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2021-11-05

说搞啥就搞啥，说整谁就整谁

工信部：加快智能芯片、操作系统等关键环节的攻关突破

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2021-11-04

$高通(QCOM)$财报真好

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href=\"https://laohu8.com/S/INNV\">InnovAge&nbsp;Holding</a>跌44%，此前该公司的科罗拉多中心遭医疗保险和医疗补助服务中心处罚。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ff6e3231d788a5a6d28cf7965385cc7f","relate_stocks":{},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1192391618","content_text":"12月23日，道琼斯指数开盘上涨102.53点，涨幅0.29%，报35856.42点；标普500指数开盘上涨11.37点，涨幅0.24%，报4707.93点；纳斯达克综合指数开盘上涨14.4点，涨幅0.09%，报15536.3点。\n京东跌8%，腾讯宣布将以中期派息方式，向股东分配其持有的约4.6亿股京东A类普通股。\nNikola涨5.64%，消息面上，Nikola此前宣布向Total Transportation Services交付首辆Tre电池电动卡车。\n医学检测诊断概念股Quidel跌16.6%，Ortho涨6.32%，Quidel宣布与Ortho签订一份具有约束力的并购协议，整体交易估值将达60亿美元。\n开心汽车涨16.31%，与申城生物科技签订1万辆定制电动卡车框架协议，总值约为2.5亿美元。\n制药公司Osmotica Pharmaceuticals PLC涨11.19%。消息面上，HC Wainwright & 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13:22","market":"us","language":"zh","title":"FPGA，大战继续！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2190765156","media":"格隆汇","summary":"随着赛灵思并购案的顺利进行 ，AMD与英特尔在 FPGA 领域数十年的竞争还将继续。虽然FPGA不是一个被密切关注的细分市场，但也会出现这样诸如此类的问题，那就是谁将成为FPGA领域的领导者？\n不久前","content":"<p>随着<a href=\"https://laohu8.com/S/XLNX\">赛灵思</a>并购案的顺利进行 ，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>在 FPGA 领域数十年的竞争还将继续。虽然FPGA不是一个被密切关注的细分市场，但也会出现这样诸如此类的问题，那就是谁将成为FPGA领域的领导者？</p>\n<p>不久前回顾了英特尔的线上发布会，虽然 Ice Lake-SP是重点，但实际上Agilex FPGA才是那次发布会的“隐形冠军”。英特尔强调它是 FPGA 领域无可争议的领导者，如果英特尔能够将其转化为市场份额的增长（虽然目前还没有证据表明这一点，但这可能是由于产品短缺造成的），那么 赛灵思 以及AMD可能会陷入困境。从长远来看，AMD和赛灵思所面临的更大风险是英特尔的下一代 FPGA，得益于英特尔的封装优势，下一代FPGA将采用突破性的架构，性能会有前所未有的提升，进一步提高英特尔的领先地位。</p>\n<h3>什么是 FPGA？</h3>\n<p>简单地说，FPGA 是可编程逻辑设备，通过与其他类型芯片比较可以更直观得理解：CPU 可以通过软件完全编程，ASIC中特定的算法是在硬件中进行的，而 FPGA 可以在逻辑（布尔逻辑体系）级别就进行“编程”。这意味着逻辑将根据算法（如 ASIC）进行调整，也可以重新编程来迎合不同的算法，进而决定固定功能芯片和 CPU 之间的速度、灵活性和效率特性。性能优异的 FPGA 还可以通过 DSP 提供相当多的计算能力，甚至可以与 GPU 相媲美。随着AI 的兴起，英特尔 和 赛灵思 都进一步增加了对低精度的支持（例如 INT8），甚至在一些 FPGA 中增加了矩阵运算（类似于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的张量核心—— Tensor Core）。（这也表明英伟达在 AI 方面成功的主要原因是2017年时凭借 V100 快速上市，从而形成了先发优势。此外，赛灵思和英特尔（以及许多初创公司）都已经表明可以添加 Tensor Core到 GPU 以外的其他芯片，并能够提供具有竞争力甚至卓越的性能。）</p>\n<h3>收购赛灵思</h3>\n<p>关于AMD收购赛灵思，我在传闻刚出现时就进行了分析。</p>\n<p>回顾CPU 和 FPGA 的协同效应，从英特尔五年前的收购中，我们就可以知道：FPGA 可以用作数据中心加速器、AI 加速器、SmartNIC（<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>网卡） 以及网络基础设施中的加速器。但我也指出过，迄今为止，这些协同效应并没有给英特尔的 FPGA业务带来太大的增长。在这方面，尽管(独立的)赛灵思的表现可能稍好一些，但其财务状况也喜忧参半。</p>\n<p>作为这次讨论的补充，当时在电话会议上提出了以下问题，可能值得完整引用，因为我看到许多看好 AMD 的人认为， AMD的收购与英特尔不同，但我却不这么认为。</p>\n<p><i><b>Stacy Rasgon：</b></i><i>我关于赛灵思的问题是，对于一家购买 FPGA 的 CPU 公司，显然有人在你的竞争对手尝试之前已经尝试过，就这一点而言，它并不是非常成功。您认为您对 赛灵思 的看法与 英特尔 对 Altera 的看法有何不同？您从英特尔 收购Altera中遇到的问题中学到了什么？</i></p>\n<p><i><b>Lisa Su：</b></i><i>经过一段时间的考虑，我认为不同之处在于赛灵思是市场领导者。从过去几年里业务增长情况来看，他们的市场份额一直在增长。我也认为两家企业的执行情况都非常好。</i></p>\n<p><i>你可能会问，为什么现在我们对我们的基础业务感觉很好。别人可能觉得我们的业务是互补的，确实从产品和市场的角度来看，它们十分互补。但其实在数据中心焦点、技术战略等方面，我们是存在一些重要的交叉点。</i></p>\n<p><i>我们都是技术领先者，都与<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>合作，也都喜欢这种模块化设计环境，而赛灵思在2.5D、3D集成等方面处于领先地位。此外，我们都致力于软件和开源，所以可以明显看到很多隐藏在幕后的协同效应。未来，你可能看到我们的路线图规划。</i></p>\n<p><i>最后，我想说的是，我认为我们的文化非常一致，Victor和我都是工程师。我们热爱所拥有的共同愿景的技术，我真的非常高兴他能加入我们。对于此次收购将会对行业和我们的合资公司带来什么，我们也有一个大胆的愿景。我认为这就是我们所看到的不同之处，正如你所知道的, Stacy。</i></p>\n<p><i>我的意思是我们不是为了并购而进行并购，而是因为这对于我们而言，都是一个难得的机会，没有比 赛灵思 更好的行业匹配者了。Victor，你来补充一些你的看法。</i></p>\n<p><i><b>Victor Peng：</b></i><i>我认为这次收购与英特尔那次完全不同。我认同Lisa所说，不仅仅是在数据中心，我们对其他正在发生的转型都有着共同的愿景，比如在边缘甚至端侧应用中。我非常高兴能再次加入AMD和赛灵思团队。</i></p>\n<p><i>并且我认为我们确实有非常相似的文化，都注重创新、执行和团队合作文化，既适用于公司内部，也适用于客户。我认为这就是全部。我们将给客户创造巨大的价值，随着时间的推移，我们将会把 Lisa 谈到的那些基础技术展现给大家。很明显，我个人觉得我们将很好地整合。</i></p>\n<p>确切的说，将Altera收购认为是不成功的案例其实是一种误导。与 AMD 和 赛灵思 管理层希望投资者相信的相反，英特尔 收购Altera与 AMD 收购 赛灵思 其实完全相同，都是在CPU里添加一个 FPGA。然后将其作为加速器或 SmartNIC 放入数据中心以进行卸载，或用于综合网络基础设施组合，又或用于寻求其他边缘机会。</p>\n<p>这是英特尔执行其收购时的策略，我看不出AMD收购赛灵思有什么不同，都是在扩大机会。还有两个论点：</p>\n<ul>\n <li><p><i>就技术而言，Altera-英特尔 的协同效应实际上要广泛得多。有些人可能还记得，早在英特尔代工服务之前，Altera 是英特尔第一个具有里程碑意义的代工客户，不仅采用英特尔的代工，同时也是英特尔业界领先的先进chiplet封装（带EMIB）的主要用户。此外，英特尔的 oneAPI 软件计划还包含 FPGA，创建一个统一的开放式编程模型，涵盖 CPU、GPU、FPGA 和 NPU。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>上市协同效应以及整体产品组合也有利于英特尔。英特尔在 (5G) 网络基础设施整体上处于领先地位，而 AMD 则在这个市场上仍然缺席。（尽管看好 AMD 的人认为这次收购让 AMD 能够扩展到新市场。）英特尔不仅拥有 ASIC 业务，还收购了 Easic 以获得更广泛的产品组合：英特尔称之为从可编程芯片到非可编程芯片的“逻辑连续体”。</i></p></li>\n</ul>\n<p>尽管一些协同效应仍有待观察，就像我在 2020 年 10 月之前的分析中所说的那样，鉴于AMD近 2000 亿美元的市场估值，此次收购表明并符合 AMD追求进一步增长的目标，这与英伟达想要收购Arm没什么不同。因此，与上述管理层引述相反，可以认为此次收购与英特尔在 2015-2016 年的收购相同，这意味着 AMD 在追求 CPU + FPGA 协同战略方面至少落后英特尔五年。</p>\n<h3>CPU+FPGA 集成有意义吗？</h3>\n<p>关于赛灵思的收购，还有一个话题可以讨论：一些投资者或许有这样的印象，AMD未来会推出类似超级APU的东西，除了CPU（也许还有GPU）也会集成FPGA。</p>\n<p>那我们分别来讨论下AMD 主要服务的两个市场。首先，在 PC 市场上，AMD 推出 FPGA 的机会很小。正如我所说的，CPU（尤其是 英特尔 的）已经包含了许多加速器，而FPGA 似乎没有价值主张。当然，AMD也许会进行尝试，从而创造一个新的市场，但这种可能性很小，因为FPGA 只会增加 CPU 的成本。</p>\n<p>其次，如上文所说的，FPGA 更有前景的市场是数据中心，但事实证明，这里也不需要将 FPGA 集成到 CPU 中。</p>\n<p>与数据中心未集成 GPU 以及 英伟达 仅基于 GPU 就积累了约 8000亿美元市值的原因完全相同：GPU 或 FPGA 等加速器可以作为PCIe互连通过一个标准的链接被附加到CPU。</p>\n<p>当然，有些人可能会争辩说，集成或许会带来一些好处，例如缓存一致性。然而，正是出于这个原因，业界即将采用一种称为 CXL的新互连标准（由英特尔于 2019 年提出，并得到包括 AMD、赛灵思 和 Arm 在内的整个行业的支持）。</p>\n<p>总而言之，收购 赛灵思 的主要理由不是硬件集成，而是（如 2020 年所述）AMD 试图通过进入 FPGA 市场来扩展其 TAM。任何协同效应都将是在更高层次上，如提供 AMD CPU + 赛灵思 FPGA 作为英特尔 CPU + Altera FPGA 组合的竞争产品，以及软件集成，例如英特尔如何通过一个API创建统一的编程模型。</p>\n<h3>FPGA 发展：之前发生了什么</h3>\n<p>本节将总结过去几年 FPGA 的主要市场趋势。特别是英特尔的财务数据虽然没有显示，但实际上谁将在未来拥有 FPGA 领导地位，这已经有了明显的演变。</p>\n<p><b>总结 Altera-英特尔 的发展：</b></p>\n<ul>\n <li><p><i>由于收购前的延迟，Altera 在转向 14/16nm 节点方面比 赛灵思 晚了一年。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>然而，英特尔迅速采取行动并立即投资了一个并行开发团队，在 14nm Stratix 10 开始出样前，就开始研究10nm Agilex。因此，Agilex 和 Versal 大约在 2019 年年中同时开始采样，这意味着英特尔在短短一代内就追平了工艺技术。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>Altera 一直是英特尔非常成功的代工厂客户，利用英特尔领先的工艺以及2.5D 和 3D 小芯片封装技术，形成了丰富的小芯片生态系统。值得注意的是，这甚至早于AMD 将其第一个 MCP（多芯片封装）（“Naples”，2017 年）推向市场，更不用说 AMD 的第一个半芯片设计（“Rome”，2019 年）。因此，与 AMD 粉丝经常所说的相反，业界第一个采用小芯片的实际上是 Altera。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>此后，Stratix 10 和 Agilex 成为越来越大的第一方和第三方小芯片生态系统的一部分。实际上，这仍然是业界唯一真正的跨供应商和跨代工厂的小芯片生态系统。我称 AMD 的方法为半芯片，因为它仍然基于传统的 MCP 方法。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>收购让英特尔实现了什么：尽管收购前有延迟，英特尔仍然能够提供业界首款具有 集成 HBM、58G 收发器和PCIe 4.0 的 16/14nm FPGA。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>英特尔还在 2019 年收购了 eASIC，从而创建了 eASICs。它们提供了介于 ASICs 和 FPGAs 之间的功能集（在成本、上市时间、功耗、性能等方面）。这些 eASICs 也可以作为小芯片添加到 Agilex FPGA 中。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>英特尔还于 2019 年创建了网络和自定义逻辑，以实现上述网络协同效应。虽然由于FPGA在网络领域的销售额下降，英特尔的收入实际上有所下降，但英特尔表示，这些销售额已从英特尔FPGA转移到英特尔ASIC。最近，英特尔表示，由于供应短缺，无法完成所有订单：“由于严重的供应限制，DSG 收入为 4.86 亿美元，同比下降 3%。但FPGA市场继续仍然供不应求。”</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>英特尔 FPGA 也是英特尔异构 XPU 战略的关键部分，它在软件方面转化为对英特尔 oneAPI 计划的支持。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>英特尔 FPGA 与AI无处不在的战略保持一致，几年前英特尔还推出了带有 Tensor Blocks 的 14nm Stratix 10 NX。在某些工作负载中，FPGA 的效率可能比 GPU 高一个数量级。</i></p></li>\n</ul>\n<p><b>在赛灵思方面：</b></p>\n<ul>\n <li><p><i>赛灵思 将其 Versal 产品称为 APACs（自适应计算加速平台），而不是 FPGA，为的是强调它包含了更多的IP和加速器（例如用于5G和AI），从而扩展并增强了传统 FPGA以外的用途。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>这些APACs可以被视为英特尔通过小芯片为其 FPGA 增加更多功能的方法的单片等效：赛灵思的 7nm Versal 路线图由不少于 6 个产品线（单片芯片）组成。</i></p></li>\n</ul>\n<ul>\n <li><p><i>赛灵思 的 oneAPI 相当于其 Vitis 软件，显然这仍是一个仅限 FPGA 的解决方案，而 oneAPI 则针对英特尔的完整芯片产品组合。</i></p></li>\n</ul>\n<p>总的来说，Altera（英特尔）和 赛灵思（AMD）都采用了一种策略，即通过包含专用加速引擎来扩展 FPGA 的用途，但两家公司采用的是不同方式：Altera已经能够采用英特尔行业领先的先进封装来创建小芯片生态系统，允许根据客户的要求对每个单独的FPGA进行定制，而赛灵思则仍然遵循传统的单片芯片方法。</p>\n<p>Altera 的小芯片方法取得了成功，因为它率先将 58G/112G 收发器、Arm 内核和 HBM 集成到 FPGA 中。小芯片的好处是一旦创建，就可以添加到 FPGA 中，而无需重新流片，从而大大缩短上市时间。</p>\n<p>最后，由于 Versal 和 Agilex FPGA 基本上是在同一时间推出的，应该可以看到 英特尔 的投资让 Altera 在这方面迎头赶上。</p>\n<h3>FPGA的对决继续</h3>\n<p>由于两家公司的路线图都非常明确，所以可以进行比较。英特尔和赛灵思同时向 10nm/7nm 迈进。</p>\n<p>如前面所说的，在 10nm/7nm这一代，两家公司都采取了一种有些相似但又有所不同的方法，尽管两家公司都在多个 SKU扩充产品线，但赛灵思似乎正在通过广泛的Versal acap，对其瞄准的几个领域(如边缘、5G和机器学习)采取更具体的方法。为此，赛灵思更加专注于围绕 FPGA 平台集成多个加速器，因此得名 ACAP。请注意，这些都是单片芯片。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/132d339a5e3f2149195171520273e9b5\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>另一方面，Agilex FPGA 主要专注于改进核心 FPGA 结构（英特尔称之为 HyperFlex 2 架构），声称性能（频率）将提高 40%，功耗降低 40%。Agilex 还引入了各种新功能：强化的bfloat16 AI 数据类型支持、改进的DSP 性能（但还没有专用的 AI 加速），以及未来版本中的 116G 收发器、PCIe 5.0、DDR5 和 CXL（通过新的小芯片）。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7e2aa068d2d534b3624c0a0a7dc0787d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>这些发展意味着，对于不使用任何加速器的纯 FPGA 应用，Agilex 作为整体卓越平台，优于 赛灵思，拥有非常明确和切实的 FPGA 领先地位。这确实是英特尔在2021年初推出的Ice Lake-SP数据中心的一部分（与Versal相比）：</p>\n<ul>\n <li><p><i>视频 IP 性能提高 50%；</i></p></li>\n <li><p><i>每瓦性能提高 2 倍（结构）；</i></p></li>\n <li><p><i>（结构）性能提高 30%。</i></p></li>\n</ul>\n<p>第二个主要区别是英特尔继续其小芯片战略：与基础10nm FPGA 相同，但可以附加小芯片生态系统来定制 FPGA。这种方法在开发成本、特性集和上市时间方面具有实质性优势。例如，上面提到的116G 收发器、PCIe 5.0/CXL 和 HBM等一些功能，只有未来在这些技术可用时才能出现。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5c224ccf0348ae9f168863070ace7083\" tg-width=\"640\" tg-height=\"356\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>可以肯定的是，这是小芯片的优势，而不是缺陷：116G 收发器、DDR5 和 PCIe 5.0 或 CXL 在 Agilex 于 2019 年首次开始采用时还不可用，因此基本上英特尔的 FPGA 是面向未来的，因为这种小芯片方法：英特尔只需要创建一个具有PCIe 5.0 支持的小型小芯片。相比之下，Versal FPGA 将永远无法获得 PCIe 5.0 支持，除非赛灵思通过昂贵的努力来创建新的成熟的单片芯片。当然，赛灵思 绝对不会仅为了添加一项功能而这样做。</p>\n<p>这实质上表明了除了性能之外，英特尔在连接性和 I/O 支持方面进一步获胜，因为 Versal 没有 116G 收发器、DDR5、PCIe 5.0 或 CXL 1.1 支持。</p>\n<p>这也说明，原则上没有什么可以阻止客户为 赛灵思 Versal ACAP 中的加速器添加小芯片，这确实是英特尔通过从ASIC到 eASIC 再到 FPGA 的自定义逻辑连续体的战略。例如，随着 2020 年 5G ASIC 的兴起，英特尔的数据中心邻接收入开始显著增加（增加了数亿美元），“交付英特尔领先的 5G ASIC，产生可观的年收入增量”。这意味着真正潜在财务状况可能比仅比较英特尔 FPGA 与赛灵思更微妙，因为英特尔 ASIC 的收入未知。</p>\n<h3>从英特尔看FPGA的创新</h3>\n<p>除了在 FPGA 功率和性能方面处表现优越之外，英特尔还有一些创新正在进行中，这可能会进一步巩固其实力：</p>\n<ul>\n <li><p><i><b>Stratix 10 NX</b></i><i>：业界首款针对 AI 优化的 FPGA，性能提升 15 倍。</i></p></li>\n <li><p><i><b>PCIe 6.0 和 CXL 2.0</b></i><i>将在以后阶段（通过新的小芯片）出现在 Agilex 上。</i></p></li>\n <li><p><i>业界首款</i><i><b>224G 收发器</b></i><i>，针对下一代（英特尔 4）FPGA。</i></p></li>\n <li><p><i><b>英特尔 4 FPGA</b></i><i>：使用 EMIB 和 Foveros 3D 封装（以 Foveros 为特色），可能会让效率和密度提高一个数量级以上。</i></p></li>\n</ul>\n<p>尤其是下一代 FPGA 清楚地表明，英特尔除了进一步扩展其 FPGA 领先地位外，还可以做任何事情，因为其3D堆叠的使用将是赛灵思无法比拟。</p>\n<h3>Stratix 10 NX</h3>\n<p>我在2020年6月发布时与 Cooper Lake Xeon Scalable 一起讨论了 Stratix 10 NX）。它是英特尔首款针对 AI 优化的 FPGA，具有 AI Tensor Blocks：将传统的 DSP 单元换成 AI Tensor Blocks，而AI Tensor Blocks 拥有 15 倍多（支持 INT8 的）计算单元，相应的性能提升了 15 倍，这使它们能够与 英伟达 GPU 竞争：</p>\n<p>针对 英伟达的产品 ，英特尔表示，其 Stratix 10 NX 设备在 BERT 批处理中比 英伟达 V100 GPU 快 2.3 倍，在 LSTM 批处理中快 9.5 倍，在 ResNet50 批处理中快 3.8 倍。</p>\n<p>另一篇论文描述了与 英伟达 的 V100 相比，Stratix 10如何在现实世界最先进的文本转语音工作负载上实现 8 倍的性能和 10 倍的每瓦性能。考虑到这些数据，这使得它能与 英伟达 的 7nm Ampere 竞争。（之所以没有与最新的A100进行比较，是因为当时这些工作负载还不适用于A100或者还未针对A100进行优化）。</p>\n<p>以下幻灯片显示了它如何利用其小芯片方法从小芯片库“构建”Stratix 10 NX。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5ab7bf36e2ac2b498e059da4c52f715\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>对于“计算”小芯片，这是英特尔第四个基于 14nm 的 FPGA 架构，还包括了 AI Tensor Blocks。其他结构是带有或不带有四核 Arm A53 CPU 的 FPGA，以及用于Stratix 10 GX 10M的高密度 FPGA （这里没有讨论，是另一个领先的 FPGA）。</p>\n<p><b>FPGA 的其余部分类似于 Stratix 10 MX：</b></p>\n<ul>\n <li><p><i>互连小芯片采用 58G 收发器 (SerDes) 技术和 PCIe 3.0。</i></p></li>\n <li><p><i>没有内存或“专用”小芯片。</i></p></li>\n <li><p><i>对于其他“自定义小芯片”，支持 HBM（通过英特尔的开源 AIB 协议）。</i></p></li>\n</ul>\n<p>通过这种方法，NX是第六个Stratix 10版本（每个版本都有多个SKU，以进一步区分性能和功能）。如果没有小芯片，这种扩展是不可能的：例如，Stratix 10 DX引入了PCIe 4.0和UPI支持。</p>\n<p>总体而言，这种设计方法降低了成本（因为验证是在小芯片级别进行的）和加快了上市时间（因为每个新变体都可以在组成小芯片后立即上市）。</p>\n<h3>PCIe 6.0 和 CXL 2.0</h3>\n<p>通用 PCIe 互连已经在加速路线图上。经过多年的 PCIe 3.0，行业在 2019 年左右转向 PCIe 4.0，并在 2021 年转向 PCIe 5.0。Agilex 也支持 CXL，因为它基于 PCIe 5.0。PCIe 6.0（大约 2023/2024 年）将进一步跟上这种类似摩尔定律的节奏。</p>\n<p>英特尔的 Agilex 路线图显示，未来这些 FPGA 将支持 PCIe 6.0 和下一代 CXL 2.0，这也将为超 400G 以太网带来支持。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a34010a8398e5afcd1ba4ad1452daf4\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>英特尔透露，其下一代 FPGA 将基于英特尔 4 构建，并使用英特尔的下一代“Co-EMIB”封装技术，这进一步扩大了英特尔在先进封装领域的领先地位。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1bef48923e76076b71b10e702daf438e\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>Co-EMIB 基本上是 2.5D EMIB 和 3D Foveros 的组合：它将利用 Foveros 进行基础芯片的 3D 堆叠，同时还将继续使用 EMIB 来连接小芯片，类似于英特尔的 Ponte Vecchio Xe HPC GPU。</p>\n<p>然而，上面的 2020 年幻灯片并未表明 FPGA 转向 3D 封装的重要性。相比之下，在之前 2018 架构日，英特尔曾暗示它可以使用 Foveros 堆叠不仅仅是两层（就像在 Lakefield 和 Ponte Vecchio 中所做的那样），这将把FPGA 转变为“可配置扇区的海洋”。英特尔表示，这将带来高达 1-2 个数量级的能效提升。换句话说，这可能是 FPGA 的范式转变。</p>\n<p>展望未来，英特尔还计划将 Foveros 用于 FPGA。英特尔的下一代 FPGA 将大量使用芯片堆叠，预计 Foveros 能在性能、能源效率或密度压缩方面实现 1 甚至 2 个数量级的提升，而这种提升来自一种完全不同的 FPGA 配置方式。为了满足当今的高端 FPGA，业界使用高带宽存储器，该存储器通过导线连接到所有可配置模块。英特尔可编程解决方案工程集团副总裁兼总经理Ravi Kuppuswamy表示：“有了Foveros和3D堆叠，突然之间，您就拥有了大量可重新配置的内核。”主要的简化来自于它们将传统的长电线转换为短垂直电线的能力。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/162fd010f76997cbac562b04480bb439\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"448\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<h2></h2>\n<h3>224G 收发器领导地位</h3>\n<p>最后，SerDes（收发器）可能是一个鲜为人知的技术组件，但它却是 FPGA一个非常重要的部分，因为 FPGA 有多种用途，从存储到移动再到处理数据，这正是 SerDes 在互连方面发挥作用的地方。</p>\n<p>它可以与 PCIe 互连进行比较，因为两者具有相似的每通道吞吐量。为了不断提升互连速度，该领域正在使用先进的技术，同样，扩展SerDes也有其自身的挑战。</p>\n<p>英特尔 以 58G FPGA 击败 赛灵思 推向市场，开始为 Agilex 提供 116G FPGA，并且在 2020 年 8 月，英特尔 是第一家宣布在实验室中运行的 224G PAM-4（每个信号两位）收发器 IP的公司（似乎在 英特尔 4 上）。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b234ebc8cb701d0cfd85a8b777cc4da\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<h3>总结</h3>\n<p>英特尔在 2017 年推出了 Stratix 10 FPGA，虽然比赛灵思晚了一年，但 Versal 和 Agilex 大约在 2019 年年中同时开始提供样品。Agilex 还展示了优异的领导能力和效率。需要注意的是，鉴于FPGA客户设计周期较长，FPGA 的出货量通常需要 3-4 年才能达到峰值。展望未来，鉴于英特尔提到的“1-2 个数量级”的改进，英特尔正在开发可能是革命性的FPGA。</p>\n<p>英特尔的 FPGA 引人注目，因为它们是其最新封装和小芯片技术的运载工具，从而产生了广泛的小芯片库。最值得注意的是，英特尔在收发器方面的持续领先地位 (58G-116G-224G) 强化了这一观点。最后，FPGA 在英特尔的 AI 战略中也发挥着关键作用，英特尔的 oneAPI 软件为此提供了支持。</p>\n<p>虽然两家公司的上市战略有很大不同（英特尔：小芯片；赛灵思：ACAP），但通过使FPGA更容易获得来扩大市场的目标对两者来说是相似的。而这是一般是通过诸如OneAPI和Vitis等高级工具（而不是传统的FPGA低级编程工具）实现的。</p>\n<p>尽管 FPGA 的整体增长相当疲软，但从Altera被收购以来的五年左右的时间里，FPGA 最有前途的市场可以说仍然是数据中心，在那里它们可以用作 IPU/DPU/SmartNIC 或作为 AI 或其他加速器工作负载（因为已经证明 FPGA 的性能远远优于 英伟达 GPU）。FPGA 不太可能像 GPU 那样成为主流，但如果这些较新的编程范例至少取得一些成功（例如通过OneAPI），那么对于英特尔和赛灵思而言，那么这可能会极大地增加其可寻的目标市场。</p>","source":"gelonghui_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>FPGA，大战继续！</title>\n<style 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是可编程逻辑设备，通过与其他类型芯片比较可以更直观得理解：CPU 可以通过软件完全编程，ASIC中特定的算法是在硬件中进行的，而 FPGA 可以在逻辑（布尔逻辑体系）级别就进行“编程”。这意味着逻辑将根据算法（如 ASIC）进行调整，也可以重新编程来迎合不同的算法，进而决定固定功能芯片和 CPU 之间的速度、灵活性和效率特性。性能优异的 FPGA 还可以通过 DSP 提供相当多的计算能力，甚至可以与 GPU 相媲美。随着AI 的兴起，英特尔 和 赛灵思 都进一步增加了对低精度的支持（例如 INT8），甚至在一些 FPGA 中增加了矩阵运算（类似于英伟达的张量核心—— Tensor Core）。（这也表明英伟达在 AI 方面成功的主要原因是2017年时凭借 V100 快速上市，从而形成了先发优势。此外，赛灵思和英特尔（以及许多初创公司）都已经表明可以添加 Tensor Core到 GPU 以外的其他芯片，并能够提供具有竞争力甚至卓越的性能。）\n收购赛灵思\n关于AMD收购赛灵思，我在传闻刚出现时就进行了分析。\n回顾CPU 和 FPGA 的协同效应，从英特尔五年前的收购中，我们就可以知道：FPGA 可以用作数据中心加速器、AI 加速器、SmartNIC（智能网卡） 以及网络基础设施中的加速器。但我也指出过，迄今为止，这些协同效应并没有给英特尔的 FPGA业务带来太大的增长。在这方面，尽管(独立的)赛灵思的表现可能稍好一些，但其财务状况也喜忧参半。\n作为这次讨论的补充，当时在电话会议上提出了以下问题，可能值得完整引用，因为我看到许多看好 AMD 的人认为， AMD的收购与英特尔不同，但我却不这么认为。\nStacy Rasgon：我关于赛灵思的问题是，对于一家购买 FPGA 的 CPU 公司，显然有人在你的竞争对手尝试之前已经尝试过，就这一点而言，它并不是非常成功。您认为您对 赛灵思 的看法与 英特尔 对 Altera 的看法有何不同？您从英特尔 收购Altera中遇到的问题中学到了什么？\nLisa Su：经过一段时间的考虑，我认为不同之处在于赛灵思是市场领导者。从过去几年里业务增长情况来看，他们的市场份额一直在增长。我也认为两家企业的执行情况都非常好。\n你可能会问，为什么现在我们对我们的基础业务感觉很好。别人可能觉得我们的业务是互补的，确实从产品和市场的角度来看，它们十分互补。但其实在数据中心焦点、技术战略等方面，我们是存在一些重要的交叉点。\n我们都是技术领先者，都与台积电合作，也都喜欢这种模块化设计环境，而赛灵思在2.5D、3D集成等方面处于领先地位。此外，我们都致力于软件和开源，所以可以明显看到很多隐藏在幕后的协同效应。未来，你可能看到我们的路线图规划。\n最后，我想说的是，我认为我们的文化非常一致，Victor和我都是工程师。我们热爱所拥有的共同愿景的技术，我真的非常高兴他能加入我们。对于此次收购将会对行业和我们的合资公司带来什么，我们也有一个大胆的愿景。我认为这就是我们所看到的不同之处，正如你所知道的, Stacy。\n我的意思是我们不是为了并购而进行并购，而是因为这对于我们而言，都是一个难得的机会，没有比 赛灵思 更好的行业匹配者了。Victor，你来补充一些你的看法。\nVictor Peng：我认为这次收购与英特尔那次完全不同。我认同Lisa所说，不仅仅是在数据中心，我们对其他正在发生的转型都有着共同的愿景，比如在边缘甚至端侧应用中。我非常高兴能再次加入AMD和赛灵思团队。\n并且我认为我们确实有非常相似的文化，都注重创新、执行和团队合作文化，既适用于公司内部，也适用于客户。我认为这就是全部。我们将给客户创造巨大的价值，随着时间的推移，我们将会把 Lisa 谈到的那些基础技术展现给大家。很明显，我个人觉得我们将很好地整合。\n确切的说，将Altera收购认为是不成功的案例其实是一种误导。与 AMD 和 赛灵思 管理层希望投资者相信的相反，英特尔 收购Altera与 AMD 收购 赛灵思 其实完全相同，都是在CPU里添加一个 FPGA。然后将其作为加速器或 SmartNIC 放入数据中心以进行卸载，或用于综合网络基础设施组合，又或用于寻求其他边缘机会。\n这是英特尔执行其收购时的策略，我看不出AMD收购赛灵思有什么不同，都是在扩大机会。还有两个论点：\n\n就技术而言，Altera-英特尔 的协同效应实际上要广泛得多。有些人可能还记得，早在英特尔代工服务之前，Altera 是英特尔第一个具有里程碑意义的代工客户，不仅采用英特尔的代工，同时也是英特尔业界领先的先进chiplet封装（带EMIB）的主要用户。此外，英特尔的 oneAPI 软件计划还包含 FPGA，创建一个统一的开放式编程模型，涵盖 CPU、GPU、FPGA 和 NPU。\n\n\n上市协同效应以及整体产品组合也有利于英特尔。英特尔在 (5G) 网络基础设施整体上处于领先地位，而 AMD 则在这个市场上仍然缺席。（尽管看好 AMD 的人认为这次收购让 AMD 能够扩展到新市场。）英特尔不仅拥有 ASIC 业务，还收购了 Easic 以获得更广泛的产品组合：英特尔称之为从可编程芯片到非可编程芯片的“逻辑连续体”。\n\n尽管一些协同效应仍有待观察，就像我在 2020 年 10 月之前的分析中所说的那样，鉴于AMD近 2000 亿美元的市场估值，此次收购表明并符合 AMD追求进一步增长的目标，这与英伟达想要收购Arm没什么不同。因此，与上述管理层引述相反，可以认为此次收购与英特尔在 2015-2016 年的收购相同，这意味着 AMD 在追求 CPU + FPGA 协同战略方面至少落后英特尔五年。\nCPU+FPGA 集成有意义吗？\n关于赛灵思的收购，还有一个话题可以讨论：一些投资者或许有这样的印象，AMD未来会推出类似超级APU的东西，除了CPU（也许还有GPU）也会集成FPGA。\n那我们分别来讨论下AMD 主要服务的两个市场。首先，在 PC 市场上，AMD 推出 FPGA 的机会很小。正如我所说的，CPU（尤其是 英特尔 的）已经包含了许多加速器，而FPGA 似乎没有价值主张。当然，AMD也许会进行尝试，从而创造一个新的市场，但这种可能性很小，因为FPGA 只会增加 CPU 的成本。\n其次，如上文所说的，FPGA 更有前景的市场是数据中心，但事实证明，这里也不需要将 FPGA 集成到 CPU 中。\n与数据中心未集成 GPU 以及 英伟达 仅基于 GPU 就积累了约 8000亿美元市值的原因完全相同：GPU 或 FPGA 等加速器可以作为PCIe互连通过一个标准的链接被附加到CPU。\n当然，有些人可能会争辩说，集成或许会带来一些好处，例如缓存一致性。然而，正是出于这个原因，业界即将采用一种称为 CXL的新互连标准（由英特尔于 2019 年提出，并得到包括 AMD、赛灵思 和 Arm 在内的整个行业的支持）。\n总而言之，收购 赛灵思 的主要理由不是硬件集成，而是（如 2020 年所述）AMD 试图通过进入 FPGA 市场来扩展其 TAM。任何协同效应都将是在更高层次上，如提供 AMD CPU + 赛灵思 FPGA 作为英特尔 CPU + Altera FPGA 组合的竞争产品，以及软件集成，例如英特尔如何通过一个API创建统一的编程模型。\nFPGA 发展：之前发生了什么\n本节将总结过去几年 FPGA 的主要市场趋势。特别是英特尔的财务数据虽然没有显示，但实际上谁将在未来拥有 FPGA 领导地位，这已经有了明显的演变。\n总结 Altera-英特尔 的发展：\n\n由于收购前的延迟，Altera 在转向 14/16nm 节点方面比 赛灵思 晚了一年。\n\n\n然而，英特尔迅速采取行动并立即投资了一个并行开发团队，在 14nm Stratix 10 开始出样前，就开始研究10nm Agilex。因此，Agilex 和 Versal 大约在 2019 年年中同时开始采样，这意味着英特尔在短短一代内就追平了工艺技术。\n\n\nAltera 一直是英特尔非常成功的代工厂客户，利用英特尔领先的工艺以及2.5D 和 3D 小芯片封装技术，形成了丰富的小芯片生态系统。值得注意的是，这甚至早于AMD 将其第一个 MCP（多芯片封装）（“Naples”，2017 年）推向市场，更不用说 AMD 的第一个半芯片设计（“Rome”，2019 年）。因此，与 AMD 粉丝经常所说的相反，业界第一个采用小芯片的实际上是 Altera。\n\n\n此后，Stratix 10 和 Agilex 成为越来越大的第一方和第三方小芯片生态系统的一部分。实际上，这仍然是业界唯一真正的跨供应商和跨代工厂的小芯片生态系统。我称 AMD 的方法为半芯片，因为它仍然基于传统的 MCP 方法。\n\n\n收购让英特尔实现了什么：尽管收购前有延迟，英特尔仍然能够提供业界首款具有 集成 HBM、58G 收发器和PCIe 4.0 的 16/14nm FPGA。\n\n\n英特尔还在 2019 年收购了 eASIC，从而创建了 eASICs。它们提供了介于 ASICs 和 FPGAs 之间的功能集（在成本、上市时间、功耗、性能等方面）。这些 eASICs 也可以作为小芯片添加到 Agilex FPGA 中。\n\n\n英特尔还于 2019 年创建了网络和自定义逻辑，以实现上述网络协同效应。虽然由于FPGA在网络领域的销售额下降，英特尔的收入实际上有所下降，但英特尔表示，这些销售额已从英特尔FPGA转移到英特尔ASIC。最近，英特尔表示，由于供应短缺，无法完成所有订单：“由于严重的供应限制，DSG 收入为 4.86 亿美元，同比下降 3%。但FPGA市场继续仍然供不应求。”\n\n\n英特尔 FPGA 也是英特尔异构 XPU 战略的关键部分，它在软件方面转化为对英特尔 oneAPI 计划的支持。\n\n\n英特尔 FPGA 与AI无处不在的战略保持一致，几年前英特尔还推出了带有 Tensor Blocks 的 14nm Stratix 10 NX。在某些工作负载中，FPGA 的效率可能比 GPU 高一个数量级。\n\n在赛灵思方面：\n\n赛灵思 将其 Versal 产品称为 APACs（自适应计算加速平台），而不是 FPGA，为的是强调它包含了更多的IP和加速器（例如用于5G和AI），从而扩展并增强了传统 FPGA以外的用途。\n\n\n这些APACs可以被视为英特尔通过小芯片为其 FPGA 增加更多功能的方法的单片等效：赛灵思的 7nm Versal 路线图由不少于 6 个产品线（单片芯片）组成。\n\n\n赛灵思 的 oneAPI 相当于其 Vitis 软件，显然这仍是一个仅限 FPGA 的解决方案，而 oneAPI 则针对英特尔的完整芯片产品组合。\n\n总的来说，Altera（英特尔）和 赛灵思（AMD）都采用了一种策略，即通过包含专用加速引擎来扩展 FPGA 的用途，但两家公司采用的是不同方式：Altera已经能够采用英特尔行业领先的先进封装来创建小芯片生态系统，允许根据客户的要求对每个单独的FPGA进行定制，而赛灵思则仍然遵循传统的单片芯片方法。\nAltera 的小芯片方法取得了成功，因为它率先将 58G/112G 收发器、Arm 内核和 HBM 集成到 FPGA 中。小芯片的好处是一旦创建，就可以添加到 FPGA 中，而无需重新流片，从而大大缩短上市时间。\n最后，由于 Versal 和 Agilex FPGA 基本上是在同一时间推出的，应该可以看到 英特尔 的投资让 Altera 在这方面迎头赶上。\nFPGA的对决继续\n由于两家公司的路线图都非常明确，所以可以进行比较。英特尔和赛灵思同时向 10nm/7nm 迈进。\n如前面所说的，在 10nm/7nm这一代，两家公司都采取了一种有些相似但又有所不同的方法，尽管两家公司都在多个 SKU扩充产品线，但赛灵思似乎正在通过广泛的Versal acap，对其瞄准的几个领域(如边缘、5G和机器学习)采取更具体的方法。为此，赛灵思更加专注于围绕 FPGA 平台集成多个加速器，因此得名 ACAP。请注意，这些都是单片芯片。\n\n另一方面，Agilex FPGA 主要专注于改进核心 FPGA 结构（英特尔称之为 HyperFlex 2 架构），声称性能（频率）将提高 40%，功耗降低 40%。Agilex 还引入了各种新功能：强化的bfloat16 AI 数据类型支持、改进的DSP 性能（但还没有专用的 AI 加速），以及未来版本中的 116G 收发器、PCIe 5.0、DDR5 和 CXL（通过新的小芯片）。\n\n这些发展意味着，对于不使用任何加速器的纯 FPGA 应用，Agilex 作为整体卓越平台，优于 赛灵思，拥有非常明确和切实的 FPGA 领先地位。这确实是英特尔在2021年初推出的Ice Lake-SP数据中心的一部分（与Versal相比）：\n\n视频 IP 性能提高 50%；\n每瓦性能提高 2 倍（结构）；\n（结构）性能提高 30%。\n\n第二个主要区别是英特尔继续其小芯片战略：与基础10nm FPGA 相同，但可以附加小芯片生态系统来定制 FPGA。这种方法在开发成本、特性集和上市时间方面具有实质性优势。例如，上面提到的116G 收发器、PCIe 5.0/CXL 和 HBM等一些功能，只有未来在这些技术可用时才能出现。\n\n可以肯定的是，这是小芯片的优势，而不是缺陷：116G 收发器、DDR5 和 PCIe 5.0 或 CXL 在 Agilex 于 2019 年首次开始采用时还不可用，因此基本上英特尔的 FPGA 是面向未来的，因为这种小芯片方法：英特尔只需要创建一个具有PCIe 5.0 支持的小型小芯片。相比之下，Versal FPGA 将永远无法获得 PCIe 5.0 支持，除非赛灵思通过昂贵的努力来创建新的成熟的单片芯片。当然，赛灵思 绝对不会仅为了添加一项功能而这样做。\n这实质上表明了除了性能之外，英特尔在连接性和 I/O 支持方面进一步获胜，因为 Versal 没有 116G 收发器、DDR5、PCIe 5.0 或 CXL 1.1 支持。\n这也说明，原则上没有什么可以阻止客户为 赛灵思 Versal ACAP 中的加速器添加小芯片，这确实是英特尔通过从ASIC到 eASIC 再到 FPGA 的自定义逻辑连续体的战略。例如，随着 2020 年 5G ASIC 的兴起，英特尔的数据中心邻接收入开始显著增加（增加了数亿美元），“交付英特尔领先的 5G ASIC，产生可观的年收入增量”。这意味着真正潜在财务状况可能比仅比较英特尔 FPGA 与赛灵思更微妙，因为英特尔 ASIC 的收入未知。\n从英特尔看FPGA的创新\n除了在 FPGA 功率和性能方面处表现优越之外，英特尔还有一些创新正在进行中，这可能会进一步巩固其实力：\n\nStratix 10 NX：业界首款针对 AI 优化的 FPGA，性能提升 15 倍。\nPCIe 6.0 和 CXL 2.0将在以后阶段（通过新的小芯片）出现在 Agilex 上。\n业界首款224G 收发器，针对下一代（英特尔 4）FPGA。\n英特尔 4 FPGA：使用 EMIB 和 Foveros 3D 封装（以 Foveros 为特色），可能会让效率和密度提高一个数量级以上。\n\n尤其是下一代 FPGA 清楚地表明，英特尔除了进一步扩展其 FPGA 领先地位外，还可以做任何事情，因为其3D堆叠的使用将是赛灵思无法比拟。\nStratix 10 NX\n我在2020年6月发布时与 Cooper Lake Xeon Scalable 一起讨论了 Stratix 10 NX）。它是英特尔首款针对 AI 优化的 FPGA，具有 AI Tensor Blocks：将传统的 DSP 单元换成 AI Tensor Blocks，而AI Tensor Blocks 拥有 15 倍多（支持 INT8 的）计算单元，相应的性能提升了 15 倍，这使它们能够与 英伟达 GPU 竞争：\n针对 英伟达的产品 ，英特尔表示，其 Stratix 10 NX 设备在 BERT 批处理中比 英伟达 V100 GPU 快 2.3 倍，在 LSTM 批处理中快 9.5 倍，在 ResNet50 批处理中快 3.8 倍。\n另一篇论文描述了与 英伟达 的 V100 相比，Stratix 10如何在现实世界最先进的文本转语音工作负载上实现 8 倍的性能和 10 倍的每瓦性能。考虑到这些数据，这使得它能与 英伟达 的 7nm Ampere 竞争。（之所以没有与最新的A100进行比较，是因为当时这些工作负载还不适用于A100或者还未针对A100进行优化）。\n以下幻灯片显示了它如何利用其小芯片方法从小芯片库“构建”Stratix 10 NX。\n\n对于“计算”小芯片，这是英特尔第四个基于 14nm 的 FPGA 架构，还包括了 AI Tensor Blocks。其他结构是带有或不带有四核 Arm A53 CPU 的 FPGA，以及用于Stratix 10 GX 10M的高密度 FPGA （这里没有讨论，是另一个领先的 FPGA）。\nFPGA 的其余部分类似于 Stratix 10 MX：\n\n互连小芯片采用 58G 收发器 (SerDes) 技术和 PCIe 3.0。\n没有内存或“专用”小芯片。\n对于其他“自定义小芯片”，支持 HBM（通过英特尔的开源 AIB 协议）。\n\n通过这种方法，NX是第六个Stratix 10版本（每个版本都有多个SKU，以进一步区分性能和功能）。如果没有小芯片，这种扩展是不可能的：例如，Stratix 10 DX引入了PCIe 4.0和UPI支持。\n总体而言，这种设计方法降低了成本（因为验证是在小芯片级别进行的）和加快了上市时间（因为每个新变体都可以在组成小芯片后立即上市）。\nPCIe 6.0 和 CXL 2.0\n通用 PCIe 互连已经在加速路线图上。经过多年的 PCIe 3.0，行业在 2019 年左右转向 PCIe 4.0，并在 2021 年转向 PCIe 5.0。Agilex 也支持 CXL，因为它基于 PCIe 5.0。PCIe 6.0（大约 2023/2024 年）将进一步跟上这种类似摩尔定律的节奏。\n英特尔的 Agilex 路线图显示，未来这些 FPGA 将支持 PCIe 6.0 和下一代 CXL 2.0，这也将为超 400G 以太网带来支持。\n\n英特尔透露，其下一代 FPGA 将基于英特尔 4 构建，并使用英特尔的下一代“Co-EMIB”封装技术，这进一步扩大了英特尔在先进封装领域的领先地位。\n\nCo-EMIB 基本上是 2.5D EMIB 和 3D Foveros 的组合：它将利用 Foveros 进行基础芯片的 3D 堆叠，同时还将继续使用 EMIB 来连接小芯片，类似于英特尔的 Ponte Vecchio Xe HPC GPU。\n然而，上面的 2020 年幻灯片并未表明 FPGA 转向 3D 封装的重要性。相比之下，在之前 2018 架构日，英特尔曾暗示它可以使用 Foveros 堆叠不仅仅是两层（就像在 Lakefield 和 Ponte Vecchio 中所做的那样），这将把FPGA 转变为“可配置扇区的海洋”。英特尔表示，这将带来高达 1-2 个数量级的能效提升。换句话说，这可能是 FPGA 的范式转变。\n展望未来，英特尔还计划将 Foveros 用于 FPGA。英特尔的下一代 FPGA 将大量使用芯片堆叠，预计 Foveros 能在性能、能源效率或密度压缩方面实现 1 甚至 2 个数量级的提升，而这种提升来自一种完全不同的 FPGA 配置方式。为了满足当今的高端 FPGA，业界使用高带宽存储器，该存储器通过导线连接到所有可配置模块。英特尔可编程解决方案工程集团副总裁兼总经理Ravi Kuppuswamy表示：“有了Foveros和3D堆叠，突然之间，您就拥有了大量可重新配置的内核。”主要的简化来自于它们将传统的长电线转换为短垂直电线的能力。\n\n\n224G 收发器领导地位\n最后，SerDes（收发器）可能是一个鲜为人知的技术组件，但它却是 FPGA一个非常重要的部分，因为 FPGA 有多种用途，从存储到移动再到处理数据，这正是 SerDes 在互连方面发挥作用的地方。\n它可以与 PCIe 互连进行比较，因为两者具有相似的每通道吞吐量。为了不断提升互连速度，该领域正在使用先进的技术，同样，扩展SerDes也有其自身的挑战。\n英特尔 以 58G FPGA 击败 赛灵思 推向市场，开始为 Agilex 提供 116G FPGA，并且在 2020 年 8 月，英特尔 是第一家宣布在实验室中运行的 224G PAM-4（每个信号两位）收发器 IP的公司（似乎在 英特尔 4 上）。\n\n总结\n英特尔在 2017 年推出了 Stratix 10 FPGA，虽然比赛灵思晚了一年，但 Versal 和 Agilex 大约在 2019 年年中同时开始提供样品。Agilex 还展示了优异的领导能力和效率。需要注意的是，鉴于FPGA客户设计周期较长，FPGA 的出货量通常需要 3-4 年才能达到峰值。展望未来，鉴于英特尔提到的“1-2 个数量级”的改进，英特尔正在开发可能是革命性的FPGA。\n英特尔的 FPGA 引人注目，因为它们是其最新封装和小芯片技术的运载工具，从而产生了广泛的小芯片库。最值得注意的是，英特尔在收发器方面的持续领先地位 (58G-116G-224G) 强化了这一观点。最后，FPGA 在英特尔的 AI 战略中也发挥着关键作用，英特尔的 oneAPI 软件为此提供了支持。\n虽然两家公司的上市战略有很大不同（英特尔：小芯片；赛灵思：ACAP），但通过使FPGA更容易获得来扩大市场的目标对两者来说是相似的。而这是一般是通过诸如OneAPI和Vitis等高级工具（而不是传统的FPGA低级编程工具）实现的。\n尽管 FPGA 的整体增长相当疲软，但从Altera被收购以来的五年左右的时间里，FPGA 最有前途的市场可以说仍然是数据中心，在那里它们可以用作 IPU/DPU/SmartNIC 或作为 AI 或其他加速器工作负载（因为已经证明 FPGA 的性能远远优于 英伟达 GPU）。FPGA 不太可能像 GPU 那样成为主流，但如果这些较新的编程范例至少取得一些成功（例如通过OneAPI），那么对于英特尔和赛灵思而言，那么这可能会极大地增加其可寻的目标市场。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1445,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":608054474,"gmtCreate":1638585262123,"gmtModify":1638585262259,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"钱被私人挥霍了，最后全社会买单。","listText":"钱被私人挥霍了，最后全社会买单。","text":"钱被私人挥霍了，最后全社会买单。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/608054474","repostId":"1172277607","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2094,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":609637408,"gmtCreate":1638277370335,"gmtModify":1638277370723,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"支持老虎 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张静\n11月5日，在第四届虹桥国际经济论坛《智启新时代：智能科技与产业合作分论坛》上，工业和信息化部副部长王志军在致辞中表示，技术创新是发展原动力，要持之以恒地加强人工智能相关基础理论、关键技术、共性技术的研究，加快智能芯片、操作系统等关键环节的攻关突破，增强数据、算法、算力等基础支撑能力，夯实产业基础和供给能力，为世界智能产业发展贡献中国智慧。\n近年来，我国智能科技与产业蓬勃发展，人工智能论文引用率和专利生产量快速增长，图像识别、语音识别等典型智能技术的创新应用能力持续提升。\n据研究机构测算，我国人工智能核心产业规模已超过3000亿元，企业数量超过2500家，初步形成覆盖基础层、技术层、应用层的产业链，成为带动产业转型和经济高质量发展的重要新动能。\n支撑智能科技与产业发展的5G、工业互联网等基础设施建设加快。截至今年9月底，已建成5G基站115.9万个，工业互联网平台超过100家。同时，中国还积极参与智能科技领域的国际合作，共同推动技术创新、标准研制、治理研究等，进一步深化与国际社会的交流共识。\n当前，以互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的智能科技加速创新发展，日益融入经济社会各领域和全过程，正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构的关键力量。\n王志军表示，将持续做好核心技术攻关，加速融合应用，优化发展环境，深化开放合作，推动智能科技更好赋能实际，增进民生福祉，希望各方携手共同推进四个方面的工作。\n一是增强创新驱动，夯实智能产业持续发展的根基。技术创新是发展原动力，要持之以恒地加强人工智能相关基础理论、关键技术、共性技术的研究，加快智能芯片、操作系统等关键环节的攻关突破，增强数据、算法、算力等基础支撑能力，夯实产业基础和供给能力，为世界智能产业发展贡献中国智慧。\n二是强化应用带动，促进智能科技与实体经济的深度融合。充分挖掘和释放智能科技赋能潜力，加快智能科技在制造、金融、交通、医疗、健康、民生服务等领域的融合应用，以用促研，加速技术创新迭代，加快打造一批典型解决方案和标杆应用，更有效地支撑传统行业转型升级，促进产业数字化、生活智慧化和社会治理的智能化。\n三是加强协同联动，培育壮大安全健康的产业生态。加快培育一批智能科技领航企业，推进开源开放、软硬协同的产业生态建设，促进大中小企业协同创新、共同发展。进一步健全法规制度，加强行业监管和标准引导，强化风险防范，确保网络安全、数据安全，推动智能科技安全、可持续发展。\n四是扩大开放合作，共商共建全球互利共赢发展的环境。中国智能产业市场广、潜力大，“我们愿与各国共同推进智能科技创新，分享智能产业发展红利，深化技术研发、标准研制、伦理治理、人才培养等领域的国际交流合作，维护全球智能产业链、供应链稳定畅通，形成共建、共享、共赢的国际合作新局面。”王志军表示。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":543,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":848244827,"gmtCreate":1636006818298,"gmtModify":1636006818594,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"<a 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Ltd(SE)$最近几次财报都没达到预期，可股价还是一直涨，说明背后资本力量很强大。这家公司的市销率高到离谱，亏损一直在扩大，盈利遥遥无期。pdd都快盈利了，还比不上这家的估值。估计等炒作资本离场之后，会有大幅度回撤。建议大家不要追高。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":9,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/365272915","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3885,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3571625024753258","authorId":"3571625024753258","name":"45c3f0af","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3571625024753258","authorIdStr":"3571625024753258"},"content":"这哥们估计连sea的业务都没看清楚，只知道个电商","text":"这哥们估计连sea的业务都没看清楚，只知道个电商","html":"这哥们估计连sea的业务都没看清楚，只知道个电商"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":321243136,"gmtCreate":1615444065925,"gmtModify":1703489128390,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"救救小米","listText":"救救小米","text":"救救小米","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":10,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/321243136","repostId":"1104769699","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1147,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":362789068,"gmtCreate":1614668011554,"gmtModify":1703479603307,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"<a 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就是尝试在中国设计一款原创汽车，供全球消费。我认为这将是非常令人兴奋的。”</p><p>IT之家了解到，这款汽车将在中国设计和制造，这是特斯拉的第一次。“车辆设计、车辆工程、车辆开发和车辆测试，”朱晓彤说，都将在新工厂进行，“我们现在预计它将在今年年中投入使用，”朱晓彤指出，“它有20多个专业实验室。我们将提供非常好的条件，方便我们的研发工程师向我们的终极目标努力。这个终极目标在很多公开场合都有提及。未来，我们希望在中国设计、研发、生产出一款原创车型。在这里生产，销往全世界。这个研发中心就是目标的起点。”</p><p>报道称，新款特斯拉车型已于2020年9月获批，产品验证应在2021年3月完成，2022年首批交付。有传言称，特斯拉将在2021年11月的广州车展上展示这款车，该车有望取代Model 3。</p>","source":"ithome","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特斯拉中国：针对中国市场设计，售价约16万元</title>\n<style 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此前，广汽蔚来在官方微博上宣布成为中国首家接受比特币支付购车款的汽车企业。随后，广汽蔚来修改了说法，将“比特币”的说法更改为“数字货币”。由此，广汽蔚来成为中国首家接受数字货币支付购车款的汽车企业。随后，广汽蔚来官博将此前“接受数字货币支付购车款”的微博删除。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":330,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":393884656,"gmtCreate":1606280060675,"gmtModify":1703842230825,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"为什么就不能老老实实的承认泡沫的存在呢，和小学生考试得了100，就说他能上清华一个道理。估值再怎么创新也不能脱离公司的实际经营状况，现金流，盈利还是最重要的指标","listText":"为什么就不能老老实实的承认泡沫的存在呢，和小学生考试得了100，就说他能上清华一个道理。估值再怎么创新也不能脱离公司的实际经营状况，现金流，盈利还是最重要的指标","text":"为什么就不能老老实实的承认泡沫的存在呢，和小学生考试得了100，就说他能上清华一个道理。估值再怎么创新也不能脱离公司的实际经营状况，现金流，盈利还是最重要的指标","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":5,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/393884656","repostId":"1158289629","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":533,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":883639649,"gmtCreate":1631236804181,"gmtModify":1631884796168,"author":{"id":"3553039396762613","authorId":"3553039396762613","name":"米股任我行","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc27be8066bce89d0bfb37218d70b651","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3553039396762613","authorIdStr":"3553039396762613"},"themes":[],"htmlText":"私企永远不可能，国企更不可能.","listText":"私企永远不可能，国企更不可能.","text":"私企永远不可能，国企更不可能.","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":6,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/883639649","repostId":"2166195813","repostType":4,"repost":{"id":"2166195813","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"新型财经科技信息服务提供商，专注TMT。技术改变商业，商业改变世界，我们纪录这个过程，并聚集这些改变世界的人。","home_visible":1,"media_name":"TMTPost","id":"1065587721","head_image":"https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c"},"pubTimestamp":1631170956,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2166195813?lang=&edition=full","pubTime":"2021-09-09 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">TMTPost </p>\n<p class=\"h-time\">2021-09-09 15:02</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2166195813","content_text":"英伟达CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）\n“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”\n这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。\n这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。\n自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工智能（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。\n与此同时，在英伟达市值超过英特尔之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、中芯国际等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。\n2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。\n尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。\n另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。\n偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？\n错失黄金时代\nGPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。\n随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。\n以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。\n自从AMD在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。\n根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。\n仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。\n英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由台积电代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。\n事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。\n从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。\n到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“中芯国际”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。\n目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。\n除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。\n但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）\n\n背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。\n以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。\n在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。\n“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”新思科技中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。\n在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。\n此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。\n2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。\n相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。\n“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。\n但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。\n总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。\n中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。\n中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。\n高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国创业公司很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。\n高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。\n黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。\n风口已至\n“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。\n章高男举了一个例子，金山办公产品虽然逊于微软Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。\n华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。\n实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。据东吴证券测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。\n今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、中国平安、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。\n除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。\n8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国互联网投资基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本中国基金、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。\n不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。\n为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。\n“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。\n但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。\n此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。\n对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。\n鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。\n“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。\n壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。\n百亿DPU芯片市场“爆火”\n在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。\n2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）\nCPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。\n究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。\n据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。\n业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。\n章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。\n随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。\n今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成腾讯投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。\n“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。\n头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。\n中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院\n鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。\n以中泰证券为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。\n不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。\n芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。\n也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。\n正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”\n章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":669,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}