芯片帝國諸侯混戰(zhàn)，誰將脫穎而出

　　CPU、GPU、FPGA、英特爾、英偉達、賽靈思……隨著深度學(xué)習帶來的AI的興起，芯片領(lǐng)域最近可謂是風起云涌，一個個科技名詞走進公眾視野，成為網(wǎng)紅。AI創(chuàng)企也在不斷吸金，用芯片燃燒著一個又一個神話;與此同時，老牌芯片廠商，英偉達、賽靈思也在不斷被挑戰(zhàn)的同時，續(xù)寫自己的輝煌。

　　芯片，作為高端制造業(yè)的“皇冠明珠”，在不斷變小、改變架構(gòu)的同時，不斷凝縮著新的科技結(jié)晶，逐漸構(gòu)建出更龐大、更精致的科技帝國。

　　億歐推出“芯片帝國”系列分析稿件，從芯片的核心架構(gòu)、應(yīng)用場景、國內(nèi)外主要玩家和下游晶圓代工廠等方面呈現(xiàn)芯片業(yè)的產(chǎn)業(yè)圖景。當前AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC及類腦芯片等。以下為第一篇架構(gòu)篇，從通用芯片CPU及它的創(chuàng)始者英特爾說起，梳理AI浪潮下不同的芯片架構(gòu)，及它們所構(gòu)筑的科技帝國。

　　英特爾和CPU：開山鼻祖，集成通用芯片、PC界老大

　　芯片中，最令人熟悉的恐怕是中央處理器CPU了。作為一種超大規(guī)模的集成通用芯片，CPU可完成多種不同種類的任務(wù)，在PC世界里起著大腦的作用。而CPU的誕生也開始了PC時代的巨頭——英特爾的輝煌歷史。

　　英特爾是主要以研制CPU處理器的巨頭，全球最大的個人計算機零件和CPU制造商，1971年，英特爾推出了全球第一個微處理器，它引發(fā)的微處理器所帶來的計算機和互聯(lián)網(wǎng)革命，可以說改變了整個世界。

　　但CPU雖統(tǒng)治了PC時代，隨著人工智能興起，傳統(tǒng)的CPU算力不足這一問題便越來越突出，尤其基于CPU的傳統(tǒng)計算架構(gòu)無法滿足人工智能并行計算的需求。AI所需的深度學(xué)習需要很高的內(nèi)在并行度、大量浮點計算能力以及矩陣運算，因此在通用芯片之下，需發(fā)展適合人工智能架構(gòu)的專屬芯片。這也帶來了英特爾地位的下降。

　　不過在更早時候，即移動互聯(lián)網(wǎng)大潮襲來時，CPU巨頭英特爾的劣勢就已開始顯現(xiàn)了。英特爾在移動端不敵來自生產(chǎn)ARM芯片(與英特爾X86平級的CPU架構(gòu)，但采用精簡指令集計算機，主打低成本、低功耗和高效率)的ARM公司，目前世界超過95%的智能手機和平板電腦都采用ARM架構(gòu)。

　　再加上英偉達GPU在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的競爭，2010年還占據(jù)整個半導(dǎo)體芯片市場80%多份額(據(jù)IHS的報告數(shù)據(jù))的英特爾，到2016年第二季度，僅占14.7%。

　　為了在人工智能時代不落后其他科技公司，英特爾近年來通過收購一批在FPGA、ASIC等芯片領(lǐng)域的頭部企業(yè)。在云端，2015年，英特爾收購全球第二大FPGA廠商Altera;在終端，2016年收購了研發(fā)高性能視覺處理芯片的Movidius;另外，英特爾2017年還收購了汽車領(lǐng)域的Mobileye，以此對抗英特爾在汽車領(lǐng)域的地位。

　　不過，今年7月，英特爾交出的財報顯示，其Q2營收為169.62億美元，凈利潤50.06億美元，同比增長78%。雖然營收、凈利潤增速不錯，但基于CPU、FPGA的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)并未達到之前的預(yù)期，英特爾股價還是跌了。

　　當然，英偉達雖然目前已有頹勢，但CPU卻也沒有到馬上要被替代的地步。

　　CPU雖然計算能力稍差，但它是通用計算機的處理核心，處理各式各樣的指令要求，所有部件也都要通過它互聯(lián)互通，其有著復(fù)雜的邏輯控制單元和獨特的指令翻譯結(jié)構(gòu)，這是其他芯片目前難以替代的。

　　并且，ARM架構(gòu)的CPU芯片在手機和智能音箱等領(lǐng)域也是不可或缺的。所以唱衰CPU，還是為時過早的。

　　英偉達和GPU：先發(fā)制人的“十項全能”選手，目前應(yīng)用最廣泛AI芯片

　　CPU的計算能力漸漸落后，也催生了崛起的圖像處理器GPU及新的巨頭英偉達。1999年，英偉達發(fā)明了GPU，這極大地推動了PC游戲市場的發(fā)展，重新定義了現(xiàn)代計算機圖形技術(shù)，并徹底改變了并行計算。

　　相比CPU，GPU由于更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計算(尤其是并行運算)，剛好與包含大量的并行運算的人工智能深度學(xué)習算法相匹配，因此在人工智能時代剛好被賦予了新的使命，成為AI硬件首選，在云端作為AI“訓(xùn)練”的主力芯片，在終端的安防、汽車等領(lǐng)域，GPU也率先落地，是目前應(yīng)用范圍最廣、靈活度最高的AI硬件。

　　而英偉達也因此幾乎成為AI浪潮中的最大受益者，在加速深度學(xué)習算法芯片市場幾乎占壟斷地位。英偉達2016年第一個推出專為深度學(xué)習優(yōu)化的Pascal GPU，2017年推出了性能更優(yōu)的新GPU架構(gòu)Volta，及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器TensorRT 3。目前占據(jù)全球GPU行業(yè)的市場份額超過70%，GPU作為其核心產(chǎn)品占據(jù)84%的收入份額。

　　另外，由于英偉達發(fā)布的針對開發(fā)者提供的并行計算平臺CUDA，被廣泛認可和普及，積累了良好的編程環(huán)境，目前應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域，可進行通用計算的GPU市場基本被英偉達壟斷。

　　不過英偉達在PC端和數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)上，也面臨著老二AMD的挑戰(zhàn)。

　　在PC處理器市場，AMD正在英特爾主導(dǎo)的市場“搶食”。從2017年3月至今年4月，AMD推出了銳龍7、銳龍5、銳龍3、銳龍Threadripper、銳龍2000等處理器。數(shù)據(jù)顯示，在銳龍?zhí)幚砥魍瞥龊螅珹MD的桌面處理器市場份額已從8%增至12%;而英特爾的份額則下跌1.9%，至87.8%。

　　雖然，英特爾在數(shù)據(jù)中心處理器市場也占有絕對的領(lǐng)先地位，擁有99%的市場份額，不過野村證券稱英特爾正在試圖阻止將15-20%的數(shù)據(jù)中心處理器份額讓給AMD。

　　目前GPU和英偉達，在人工智能浪潮下，可以說是風頭正勁，不過在頂著“應(yīng)用最廣泛AI芯片”的光環(huán)，英偉達也還面臨FPGA和ASIC等專用化程度更高、計算力更強的芯片的挑戰(zhàn)。

　　賽靈思和FPGA：“變形金剛”，算法未定型前的階段性最佳選擇

　　同樣能滿足更高的計算需求，并可進行編程，1984年，賽靈思(Xilinx)發(fā)明了現(xiàn)場可編程門陣列FPGA，F(xiàn)PGA作為半定制化的ASIC(專用集成電路)，順應(yīng)了計算機需求更專業(yè)的趨勢，成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的主流芯片。

　　FPGA可算是芯片界的“變形金剛”，在寫入軟件前它有勝于CPU的通用性，寫入軟件后它有類似于ASIC的表現(xiàn)，是算法未定型前的階段性最佳選擇。FPGA相比GPU具有低功耗優(yōu)勢，同時相比ASIC具有開發(fā)周期快，更加靈活編程等特點。

　　在現(xiàn)階段云端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中，F(xiàn)PGA以其靈活性和可深度優(yōu)化的特點，有望繼GPU之后在該市場爆發(fā);在目前的終端智能安防領(lǐng)域，也有廠商采用FPGA方案實現(xiàn)AI硬件加速。

　　FPGA市場的最大玩家是其創(chuàng)始者賽靈思，除了“通過系統(tǒng)集成和先進的‘軟件定義’開發(fā)環(huán)境所擴展的新用戶群體的服務(wù)”外，賽靈思在金融、制造業(yè)、娛樂、公共安全以及電信等傳統(tǒng)行業(yè)，以及在自動駕駛汽車、無人機、智能監(jiān)控等新興行業(yè)都有布局。

　　在數(shù)據(jù)中心方面，全球七大超大規(guī)模云服務(wù)公司，已有3家采用了賽靈思FPGA，其中的百度于今年10月宣布，其已設(shè)計出賽靈思UltraScale?FPGA池。另外，賽靈思在車用電腦視覺處理市場占有率排名第二，僅次于Mobileye(2017年被英特爾收購)，不過其與Mobileye間還存在著巨大差距。

　　賽靈思今年還收購了我國的人工智能創(chuàng)企深鑒科技，深鑒基于賽靈思的FPGA開發(fā)AI芯片，此前已和大華股份、東方網(wǎng)力等安防廠商展開合作，推出基于Xilinx FPGA的DPU產(chǎn)品。