計算場景多樣化催生XPU

時間：2022-03-05 07:50:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-03-05 07:50:01 來源：行業(yè)動態(tài)

站在產(chǎn)業(yè)格局看，芯片廠商令人眼花繚亂的市場活動背后是它們對數(shù)據(jù)中心市場的野心，而這野心又歸結(jié)為看上計算場景的復(fù)雜多元化帶來的市場機會。

從超算系統(tǒng)到桌面到云到終端，都離不開各種不同類型指令集和體系架構(gòu)的計算單元，如CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。由于各種不同的處理器采用不同的架構(gòu)和不同指令集使得它們在處理具體計算場景是有著不同的表現(xiàn)，導(dǎo)致計算多元化的出現(xiàn)。

比如，GPU芯片是單指令、多數(shù)據(jù)處理，采用數(shù)量眾多的計算單元和超長的流水線，主要處理圖像領(lǐng)域的運算加速；FPGA適用于多指令，單數(shù)據(jù)流的分析，可提供強大的計算力和足夠的靈活性；ASIC是為實現(xiàn)特定場景應(yīng)用要求時，而定制的專用AI芯片，在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢，尤其在低功耗的移動設(shè)備端，基于以上優(yōu)勢，ASIC芯片更多的用于端或邊緣側(cè)。

其實，計算多元化是早已有之，比如x86取代IBM Power、HP PA-RISC、Sun SPARC成為數(shù)據(jù)中心霸主。但是隨著深度學(xué)習(xí)崛起，GPU受到重視，在數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)出強勁的增長趨勢。同時，Arm服務(wù)器、RISC-V的崛起，又使得數(shù)據(jù)中心開始了新的多元化進(jìn)程。

芯片多元化的背后是應(yīng)用場景的復(fù)雜化導(dǎo)致通用計算技術(shù)和通用芯片越來越不能滿足業(yè)務(wù)需求，特別是新涌現(xiàn)的計算場景對于計算芯片指令集、架構(gòu)的要求是不一樣的，這樣就導(dǎo)致之前一直使用的通用CPU已經(jīng)無法滿足多元化計算場景要求，這也是計算芯片的種類越來越多的重要原因，而CPU GPU、CPU FPGA、CPU GPU FPGA等組合效能更好，通用計算被迫向異構(gòu)計算演進(jìn)。

比如，海量數(shù)據(jù)的處理需要更高密度的計算能力，而通用計算在效能上明顯不能滿足要求。一方面，采用通用處理器需要更多處理器，成本高昂；另一方面，更多處理器帶來更高發(fā)熱，帶來了更多的制冷需求，這些最終都指向了高成本，而在某些場景下（如一些人工智能）GPU、FPG比CPU具有更高的性價比，而在一些細(xì)分的人工場景下AI專用芯片比GPU、FPG的表現(xiàn)還要優(yōu)異，比如IPU處理稀疏矩陣的數(shù)據(jù)類型時效能就有明顯優(yōu)勢。

芯片種類多的另外一個原因是芯片代工模式的普及，現(xiàn)在芯片設(shè)計、制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都有開源開放的軟件、工具或代工企業(yè)可以利用，例如RISC-V，這也推動了更多創(chuàng)新廠商切入芯片領(lǐng)域。

騰訊云異構(gòu)計算研發(fā)副總監(jiān)宋吉科認(rèn)為，異構(gòu)計算崛起的主要原因兩個：人工智能類應(yīng)用的崛起，工作負(fù)載類型多樣更加多樣化，對應(yīng)芯片架構(gòu)需要量身定制；從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，芯片產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈也在發(fā)生變化，特別是Arm的IP設(shè)計模式，推動了臺積電等代工廠在制程工藝上的快速發(fā)展，從而各種Fabless（IC設(shè)計）芯片廠商有了更多的市場機會。

在計算產(chǎn)業(yè)變革的背景下，CPU包打天下一去不復(fù)返，異構(gòu)計算即XPU的發(fā)展成為大勢所趨。我們看到眾多頭部半導(dǎo)體廠商推出多元化的芯片產(chǎn)品，不斷延展業(yè)務(wù)邊界，而創(chuàng)新公司也不示弱，它們在沒有歷史包袱的情況下，紛紛針對不斷涌現(xiàn)的業(yè)務(wù)場景推出了專屬性的芯片產(chǎn)品，讓整個芯片市場迎來百家爭鳴時刻。