別搞錯(cuò)了！FPGA的對(duì)手不是ASIC

近兩年，人工智能市場(chǎng)一直處于火熱的狀態(tài)。而經(jīng)過(guò)過(guò)去兩年的發(fā)展，人工智能市場(chǎng)的玩家越來(lái)越少，對(duì)于這一市場(chǎng)的思考也愈加冷靜，芯片廠商對(duì)于人工智能市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展也都有著自己的思考。

2018年7月17日，全球最大的FPGA廠商賽靈思正式宣布收購(gòu)AI芯片領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技，這也標(biāo)志著賽靈思開(kāi)始發(fā)力人工智能領(lǐng)域。

近日，賽靈思大中華區(qū)銷(xiāo)售副總裁唐曉蕾在接受集微網(wǎng)記者采訪時(shí)闡述了賽靈思作為一家FPGA廠商是如何看待人工智能今后的發(fā)展的及FPGA自身的定位。

賽靈思大中華區(qū)銷(xiāo)售副總裁唐曉蕾

人工智能將成為創(chuàng)新的平臺(tái)

對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，人工智能可能就是手機(jī)中的智能助手，就是云計(jì)算中的大數(shù)據(jù)分析。

但是在唐曉蕾看來(lái)，人工智能是一個(gè)更加廣泛的概念，它不是傳統(tǒng)意義上的單一的應(yīng)用，而是能夠顛覆所有傳統(tǒng)應(yīng)用的技術(shù)，能夠驅(qū)動(dòng)社會(huì)前進(jìn)的驅(qū)動(dòng)力，能夠帶來(lái)創(chuàng)新的平臺(tái)。

以傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控為例。原始的視頻監(jiān)控手段只能夠獲得有限的，低像素的圖像，在此圖像基礎(chǔ)上能夠獲得怎樣的信息，都需要人工進(jìn)行處理和干預(yù)，這就使得基于視頻的信息需要大量繁重的工作，信息的獲取也更加的遲緩。

此后，隨著云計(jì)算，或者說(shuō)是云端人工智能的介入，獲取的視頻圖像通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫?，用云?jì)算的方式對(duì)大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從中獲得有效的信息。但是，采用這一方式最大的問(wèn)題在于，端側(cè)向云端傳輸?shù)倪^(guò)程中，需要大量的帶寬，信息獲取的速度不僅受限于云計(jì)算的數(shù)據(jù)，也受限于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)乃俣取?/p>

而發(fā)展到現(xiàn)在，視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)已經(jīng)不再僅僅只局限在云端，端側(cè)的處理能力在不斷增強(qiáng)，也能夠有效的分別出哪些數(shù)據(jù)需要在云端處理，哪些數(shù)據(jù)能夠在端側(cè)處理。對(duì)于視頻數(shù)據(jù)更加智能化的處理，是人工智能在當(dāng)前階段對(duì)視頻監(jiān)控這一領(lǐng)域最直觀的創(chuàng)新。

但想要實(shí)現(xiàn)這種創(chuàng)新，就必須要依靠芯片的支持，越來(lái)越多的企業(yè)也意識(shí)到人工智能芯片在其中所扮演的重要角色，因此我們也看到，在人工智能的浪潮之下，是不斷涌現(xiàn)的百花齊放的人工智能芯片。

FPGA的對(duì)手不是ASIC

而在這百花齊放的芯片浪潮中，除了傳統(tǒng)意義上的通用芯片CPU、GPU之外，F(xiàn)PGA、ASIC等專(zhuān)用芯片也成為越來(lái)越多廠商的選擇。

唐曉蕾解釋到，在過(guò)去幾年的發(fā)展中，我們不難看見(jiàn)，CPU、GPU甚至谷歌的TPU這樣的芯片更多的是應(yīng)用到云端的計(jì)算當(dāng)中。

一般來(lái)說(shuō)，這類(lèi)芯片的可定制性較差，客戶不能夠根據(jù)自身的特點(diǎn)選擇適合自己的芯片，但對(duì)于云端而言，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的同時(shí)，并不需要太多定制化的內(nèi)容。這也就從市場(chǎng)需求方面限定了云計(jì)算市場(chǎng)是一個(gè)相對(duì)固定的市場(chǎng)。

因此，發(fā)展到現(xiàn)階段，云計(jì)算市場(chǎng)已經(jīng)逐漸顯現(xiàn)了寡頭壟斷的情況，CPU、GPU等瓜分了僅有的市場(chǎng)份額，其他廠商想要再有寸進(jìn)都是異常困難的。

然而，正如之前所言，端側(cè)的芯片卻呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)，不同的應(yīng)用，不同的場(chǎng)景對(duì)于芯片的需求都是不盡相同的，如何有針對(duì)性的推出芯片也是越來(lái)越多廠商在思考的。

從目前的情況來(lái)看，很多人會(huì)認(rèn)為市場(chǎng)上存在著兩種解決方案，一種是以ASIC芯片為主的定制解決方案;另一種則是以FPGA為主的可編程的解決方案。或者說(shuō)，針對(duì)于端側(cè)市場(chǎng)而言，F(xiàn)PGA和ASIC就是非此即彼的對(duì)手關(guān)系。

不過(guò)在唐曉蕾看來(lái)，F(xiàn)PGA的對(duì)手并不是ASIC。

人工智能需要開(kāi)放式的芯片

唐曉蕾認(rèn)為，如果說(shuō)CPU、GPU屬于封閉式的芯片的話，那么FPGA的獨(dú)具的可編程性就使得其芯片是開(kāi)放的，而ASIC雖然表面上看是開(kāi)放的，但是從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，在芯片定型之后，是無(wú)法進(jìn)行更改的，是“半開(kāi)放”的。

而對(duì)于人工市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，云端需要的相對(duì)固定，而端側(cè)需要的芯片則根據(jù)落地場(chǎng)景的不同需要開(kāi)放式的芯片。

ASIC的“半開(kāi)放型”表明，這類(lèi)芯片可以針對(duì)特定的市場(chǎng)和應(yīng)用去開(kāi)發(fā)，但是由于芯片從設(shè)計(jì)、流片到量產(chǎn)的成本越來(lái)越高，很難有單一的市場(chǎng)容量能夠支撐ASIC芯片去進(jìn)行更深層次的開(kāi)發(fā)。

不過(guò)，比特幣市場(chǎng)是一個(gè)特例，這一市場(chǎng)并不是以應(yīng)用場(chǎng)景為落地點(diǎn)，其市場(chǎng)的總量是單純的金融游戲，不存在太多的使用價(jià)值。因此，我們不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)比特幣價(jià)值高的時(shí)候，就能夠支撐其去開(kāi)發(fā)ASIC芯片，當(dāng)比特幣崩盤(pán)，ASIC芯片就舉步維艱。

比特幣市場(chǎng)尚且如此，對(duì)于其他的體量更小的市場(chǎng)就更是如此。

唐曉蕾?gòu)?qiáng)調(diào)，對(duì)于人工智能市場(chǎng)而言，云端需要的是封閉式的芯片，而端側(cè)需要的則是開(kāi)放式的芯片，這才是FPGA這類(lèi)芯片的主戰(zhàn)場(chǎng)，ASIC僅僅只是特定市場(chǎng)的需求，更不要說(shuō)做FPGA的對(duì)手了。

FPGA不是終點(diǎn)

但是這并不意味著FPGA就能夠完美的適用于端側(cè)，在賽靈思看來(lái)，F(xiàn)PGA依然有著很大的進(jìn)步空間。

因此，我們看到，在2018年3月19日，就像1984年發(fā)明FPGA一樣，賽靈思發(fā)布全新的產(chǎn)品類(lèi)別ACAP，英文全稱(chēng)為Adaptive Compute Acceleration Platform, 自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)。ACAP 的核心是新一代的 FPGA 架構(gòu)，依舊使用了 ARM 架構(gòu)，結(jié)合了分布式存儲(chǔ)器與硬件可編程的 DSP 模塊、一個(gè)多核 SoC 以及一個(gè)或多個(gè)軟件可編程且同時(shí)又具備硬件靈活應(yīng)變性的計(jì)算引擎，并全部通過(guò)片上網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互連。10月16日，賽靈思在其2018開(kāi)發(fā)者大會(huì)(XDF)上重磅發(fā)布了業(yè)界7nm自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái) (ACAP)首款產(chǎn)品——Versal。當(dāng)時(shí)，

賽靈思總裁及CEO Victor Peng 是這樣解釋Versal這個(gè)產(chǎn)品名稱(chēng)意義的：Versal = Versatile (多樣化的) + Universal (通用的), 代表多樣性和通用性集為一體。這是一款可面向所有應(yīng)用、面向所有開(kāi)發(fā)者的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品。 Versal的面世，表明賽靈思已經(jīng)從真正意義上不再是單純的FPGA公司，而是平臺(tái)公司。這也意味著賽靈思將不再囿于FPGA做文章，而是開(kāi)始染指CPU、GPU等占領(lǐng)的市場(chǎng)，直面與英特爾、英偉達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)。

ACAP是一個(gè)全新的物種 ——唐曉蕾如是說(shuō)。她介紹說(shuō)， ACAP 在FPGA的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化了高性能的優(yōu)勢(shì)，保證了芯片能夠針對(duì)不同的應(yīng)用領(lǐng)域“硬”化。同時(shí)，又保留了FPGA針對(duì)不同應(yīng)用可編程的優(yōu)勢(shì)，甚至進(jìn)一步的開(kāi)放，實(shí)現(xiàn)“軟”化。從而，構(gòu)建了全新的通用的軟硬結(jié)合的平臺(tái)。

可以說(shuō)，CPU等芯片的通用在于其軟硬件的固化，開(kāi)發(fā)者不需要了解內(nèi)部的邏輯就能夠開(kāi)發(fā)應(yīng)用。而ACAP的通用在于，開(kāi)發(fā)者能夠根據(jù)不同的應(yīng)用基于這一平臺(tái)開(kāi)發(fā)出不同的芯片。

當(dāng)然，這并不意味著，賽靈思就只專(zhuān)注于端側(cè)，而放棄云端。唐曉蕾?gòu)?qiáng)調(diào)，收購(gòu)深鑒科技能夠幫助賽靈思完善自身的工具鏈，將深鑒科技在云端的研發(fā)和經(jīng)驗(yàn)與賽靈思的端側(cè)策略結(jié)合在一起，完美的實(shí)現(xiàn)云與端的結(jié)合。

畢竟，F(xiàn)PGA不是人工智能的終點(diǎn)，ACAP只是人工智能的起點(diǎn)!