Canyon Bridge收購萊迪思半導(dǎo)體的目的何在？

　　11月3日，萊迪思半導(dǎo)體與傳聞中有中資背景的基金Canyon Bridge共同宣布，雙方簽署收購協(xié)議，Canyon Bridge將以13億美元的價格溢價30%收購萊迪思半導(dǎo)體。在交易完成以后，Lattice將會繼續(xù)以一間獨立的子公司的身份繼續(xù)運營。

　　目前，該交易已經(jīng)被兩家公司董事會一致批淮，如果通過美國相關(guān)部門審核，而且被萊迪思股東大會通過，該交易有望于2017年上半年完成。

　　收購萊迪思背后

　　萊迪思在FPGA廠商營收中位列全球第三，營業(yè)收入僅次于賽靈思和阿爾特拉。主要產(chǎn)品集中在消費性電子、通訊與工業(yè)等范疇，推出包含USB Type C、智能手機(jī)與平板等各式裝置互連解決方案、影像傳輸解決方案、電源控制、無線通訊傳輸芯片等產(chǎn)品。雖然在營業(yè)收入上名列全球第三，但在技術(shù)上和賽靈思和阿爾特拉有一定差距，在市場份額上這種反映更加明顯，在2014年萊迪思的銷售額為3.66億美元，而賽靈思在2014年的銷售額則高達(dá)20多億美元。在今年第二季度，萊迪思甚至還虧損1380萬美元。目前，F(xiàn)PGA廠商處于“兩大兩小”的市場格局，“兩大”是指賽靈思和阿爾特拉，賽靈思和阿爾特拉瓜分了全球60%以上市場，“兩小”是指萊迪思和Actel。

　　收購萊迪思的Canyon Bridge則是新近成立的全球私募并購資金，總部位于美國加州的硅谷，其投資重點是科技公司。由于初始資金募集自幾名中國合伙人，以及其高級顧問Dr.David Wang在加入Canyon Bridge之前，曾任中芯國際總裁，華虹集團(tuán)首席執(zhí)行官等職務(wù)，使Canyon Bridge增添了幾分中資色彩。

　　由于《中國制造2025》白皮書中要求中國芯片自給率要從2014年的9%，增至2020年的40%，2025年達(dá)到70%。在軍用高端FPGA完全依賴進(jìn)口的同時，中資近年來在海外掀起了一系列并購狂瀾——中國將在10年內(nèi)投資1萬億元人民幣，開發(fā)芯片和栽培半導(dǎo)體行業(yè)。這使一家有中資背景的基金收購萊迪思半導(dǎo)體就很容易讓人聯(lián)想到這場收購的背后有國家意志的因素。雖然萊迪思半導(dǎo)體在2011年中止了軍事相關(guān)半導(dǎo)體解決方案的研發(fā)，但畢竟技術(shù)底子比國內(nèi)FPGA廠商強(qiáng)太多。

　　總而言之，因為存在來自中國的資金和曾在國資企業(yè)擔(dān)任高管的高級顧問，先不論這場收購的背后是否有中國政府的影子，但這些都給陰謀論者提供了足夠的素材，使一些陰謀論者懷疑收購萊迪思是由中國政府在幕后主使。至于這場收購是否能助推中國軍用FPGA國產(chǎn)化，將萊迪思的技術(shù)和人才逐步轉(zhuǎn)移到中國大陸，并在大陸形成有能力自主開發(fā)適銷對路FPGA的團(tuán)隊，就看將來事態(tài)如何發(fā)展了。

　　這場收購與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系有多大?

　　相對于之前的那種比較陰謀論的觀點——中國政府背后主導(dǎo)了這次針對萊迪思的收購，另一種觀點認(rèn)為這僅僅是Canyon Bridge看好FPGA在深度學(xué)習(xí)方面的發(fā)展前景。

　　在阿法狗大戰(zhàn)李世石后，人工智能越來越多成為輿論的熱點，深度學(xué)習(xí)的熱度也越來越高，但芯片計算能力卻成為一道瓶頸——傳統(tǒng)的處理器是為了進(jìn)行通用計算發(fā)展起來的，處理效率不高，谷歌甚至需要使用上萬個中央處理器運行7天來訓(xùn)練一個識別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？拼笥嶏w曾經(jīng)采用大量CPU來支持大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理，運行GMM-HMM等經(jīng)典模型的訓(xùn)練，在千小時的數(shù)據(jù)量下，效果也不理想。

　　因此，為了提高深度學(xué)習(xí)效率，逐漸衍生出使用CPU+GPGPU、眾核芯片、CPU+FPGA和使用專門針對人工智能而開發(fā)的NPU幾種方案。

　　GPGPU可以實現(xiàn)高并行計算和高計算吞吐，適用于計算密集、高并行、SIMD應(yīng)用，尤其擅長圖形圖像、矩陣計算等方面的應(yīng)用，英偉達(dá)的GPGPU雙精浮點性能可達(dá)5.3TFlops，英偉達(dá)還專門開發(fā)的DGX-1系統(tǒng)，并宣稱DGX-1比 21 個 Xeon Phi 服務(wù)器集群快一點，比四個 Xeon Phi 服務(wù)器集群快 5.3 倍。

　　Intel的眾核芯片雙精浮點性能為3 TFlops，性能功耗比為12 GFlops/W，雖然在性能上目前稍遜于GPGPU，但具有高應(yīng)用適應(yīng)性和易編程等多方面的特性，KNL眾核處理器可以與CPU相同的編程模式、語言和優(yōu)化方法，這對Intel眾核處理器搶占市場有較大幫助。

　　中科院寒武紀(jì)這樣的NPU是專門針對深度學(xué)習(xí)而開發(fā)的芯片，雖然在絕對性能上不輸于GPGPU，在性能功耗比上亦相對于于CPU會有百倍以上的優(yōu)勢，但在財力和商業(yè)化能力上，無論是中科院還是新成立的寒武紀(jì)公司都和Intel、英偉達(dá)、賽靈思、阿爾特拉等國際巨頭相距甚遠(yuǎn)。

　　FPGA的雙精浮點性能雖然相對于英偉達(dá)的GPGPU和Intel的眾核芯片要遜色不少——阿爾特拉展示的一款可以用于深度學(xué)習(xí)和科學(xué)計算的FPGA其雙精浮點性能為1.5TFlops。雖然性能稍弱一些，但是性能功耗比卻非常驚艷，以達(dá)到50GFlops/W，是Intel眾核芯片的四倍有余，如果將FPGA用于機(jī)器學(xué)習(xí)，那么整個系統(tǒng)對于基于標(biāo)準(zhǔn)CPU和GPU的服務(wù)器有明顯的性能功耗比優(yōu)勢，在大規(guī)模部署后可以大幅節(jié)省電費開銷。