AMD收購賽靈思震撼半導體界！賽靈思CEO Victor Peng：與AMD CEO Lisa Su深入交談后，賽靈思的發展戰略更明晰

2020年10月，AMD宣布斥資350億美元收購賽靈思Xilinx。2021年4月，交易得到雙方股東批準，得以順利推進。這筆交易震撼業界。前有英偉達欲收購Arm，后有AMD收購賽靈思，這樣的組合都奔著高性能計算、人工智能、5G等面向未來的趨勢而來。

近日，賽靈思CEO Victor Peng在一場線上交流會上接受了包括電子發燒友網在內的中國媒體的采訪。

在交流會上，Victor也針對AMD將賽靈思的收購進行了坦誠地分析，他認為AMD+賽靈思能夠通過豐富的產品組合將高性能計算推向更高峰。企業并購是形成規模效應的更快更好的方式。他也表示，關于此次并購，他與AMD CEO蘇姿豐Lisa Su有過深入交流，實際上Lisa Su非常重視賽靈思的各項業務，Victor之前也表示過，賽靈思對于現有的客戶市場和應用都有非常堅定的承諾。并購完成后，賽靈思仍將專注于產品的創新與推動業績的不斷增長。

Victor于2018年4月任職賽靈思CEO，一路帶著公司開發先進的FPGA產品組合，以靈活的配置、高性能等產品特點拓展了數據中心、5G通信、汽車等多個領域。

從賽靈思2021年財報來看，2021年5月，賽靈思公布其2021財年第四季度創紀錄的收入為8.51億美元，2021財年的收入31.5億美元。數據中心、無線業務、工業終端以及汽車終端市場增長強勁。

其中，先進產品營收占70%以上，包括有Alveo及相關產品，Versal，UltraScale +，UltraScale和7系列產品。核心產品占27%左右，包括Virtex-6，Spartan-6，Virtex-5，CoolRunner-II，Virtex-4，Virtex-II，Spartan-3，Spartan-2，XC9500產品，配置解決方案，軟件和支持/服務。

由此可見，自2018年制定全新的戰略以來，賽靈思實現了長足的進步，新的戰略發揮了積極的作用。

AMD+賽靈思，成為高性能計算的動力源泉

在交流會上，Victor分析了AMD并購賽靈思一事，他表示，AMD與賽靈思將為業界高性能計算提供強大的動力，成為高性能計算的動力源泉。我們擁有非常廣泛，并且互補的產品組合和市場 ——只有一個例外，那就是在數據中心這個領域，我們的業務其實有非常強的重合度?；パa加數據中心的業務重合，將會使得我們兩者的組合更加強大。

“合并之后，我們將是唯一一可以擁有如此產品技術廣度的公司，涵蓋了CPU、GPU、FPGA、靈活應變的SoC和 Versal ACAP。我想也很少有合并的公司能夠擁有如此之強勁的增長水平 ，也就是預計兩位數的年均復合增長率；而且我們互補的技術和市場覆蓋面將使得我們能夠支持更加廣泛和多樣化的市場，比如說數據中心、通信、汽車、航空航天等等?！盫ictor說道。



當前，所有巨頭都在數據中心推進的一個組合便是CPU+GPU+FPGA。我們看到，英偉達欲收購Arm，英特爾收購了Altera，現在AMD收購賽靈思，這些收購背后都是對數據中心等市場的部署。

Victor坦言，大家都認識到未來的計算不可能是單一的CPU或GPU或FPGA，而在AMD與賽靈思合并后，可以提供全系列的解決方案，包括自適應SoC或者ACAP，這是我們的突出優勢之一。

他指出，如果有另外一家企業想要從頭再來做所有這些自適應的技術或者是產品，那是非常困難的，或者說幾乎是不可能的。

Victor相信在AMD和賽靈思完全結合之后，市場份額將不斷提升。因為賽靈思本身的技術領域有領先優勢，也預計會進一步擴大領先優勢，而AMD在CPU和GPU領域的市場份額目前一直都是不斷在擴大。

為何會產生這些并購？Victor認為，產業需要規?；瘉頂U大發展趨勢。因為有很多的問題，很多的挑戰，很多的投入，都是需要在大規模的層面上去運行。小企業和初創企業可能做創新很強，但要解決這些大問題，要實現規?；蔷捅仨氁笃髽I以及大企業之間的聯合，所以通過兼并和并購來獲得先進的技術，獲得客戶，獲得生態系統，這是比較經濟高效的一個方式。

在AMD收購賽靈思后，市場上不會再有獨立的像賽靈思或者Altera這樣獨立的FPGA巨頭，對行業是否產生影響？

Victor表示，我們并不覺得這會成為一個問題。因為我們會繼續驅動創新，繼續鞏固我們的領先優勢，無論是在FPGA還是在自適應的SoC以及在ACAP上。之前我們的市場份額相對于Altera就更多，那么在并購之后我們也會繼續保持增長。我們主要目標就是驅動增長，我們已經制定了增長戰略，我們會繼續增長，繼續創新。隨著時間的一個推移，大家會發現在自適應計算、在FPGA方面有了AMD這樣一種規模性的效應和投入，我們只會更多更快地創新，更好的服務市場和客戶。

賽靈思產品線與業務發展

賽靈思全新的戰略主要分成三部分：數據中心優先戰略，加速核心市場發展戰略，驅動靈活應變的計算戰略。這三者并不是孤立或者割裂的，而是一個三足鼎立的態勢。



核心市場

通信是FPGA的第一大市場，也是賽靈思長期擴展的核心市場。在5G無線領域，賽靈思提供自適應SoC、RFSoC并持續向價值鏈的高層前進。例如，推出了面向不斷壯大的 5G O-RAN 虛擬基帶單元市場推出多功能電信加速卡。另外在有線通信領域還有非常強大的Serdes和在高帶寬市場占據領導地位，在400G甚至更大光通信領域都有產品部署，另外最近還推出集成了112GPAM4 高速收發器的VersalPremium ACAP 器件。過去的一年，賽靈思RFSoC產品出貨金額已經超過了一億美元，主要是用于5G無線市場的部署。

Victor指出5G領域一個新興的機會在分解式O-RAN。賽靈思已經與Mavenior合作部署大規模MIMO的無線電面板，Mavenior估計，現在有80%的O-RAN無線電其實都是基于賽靈思的技術，雖然O-RAN的部署還屬于早期，但是它將是一個非常巨大的機遇。

賽靈思的差異化優勢在于帶寬非常的廣泛，比如有200兆赫到400兆赫的瞬時帶寬，無論是從性能還是功耗的角度來講，其無線電面板都是非常強大的

ABI Research研究機構預計，未來五年大規模MIMO無線電中的15%都會是O-RAN（350億美元以上） 。如果看一下總體設備，不單單是芯片，而是總體設備的一個金額的話，會達到350億美元以上。

除了通信市場，賽靈思在包括汽車、工業和航空航天，以及比如測試測量和仿真 （TME），還有音視頻及廣電AVB，消費領域都有不錯的增長。

Victor表示，我們的核心市場在過去三年其實都有非常良好的增長，保持了非常高的兩位數的增長率。在汽車領域增長了22%，我們面向ADAS的車規級器件的出貨量目前累計已經超過了8,000萬片，主要是面向ADAS、車載信息娛樂系統。在機器人、醫療器械，航空領域，賽靈思也應用廣泛。比如說美國NASA最近新聞當中報道很多的火星毅力號探測器里面也有賽靈思的技術。

另外，賽靈思還推出了Kria SOM系統模塊，既有用于人工智能和邊緣 AI的模塊，還有用于視覺、安全和機器視覺方面的模塊。 通過這樣的模塊，不斷為客戶增加價值，縮短他們的產品上市時間，延長他們的盈利時間。

經過三年多的戰略轉型，賽靈思已經從一家器件公司轉為平臺公司，從Alveo計算加速器卡、SmartNIC和計算存儲到Kria SOM、無線電面板，賽靈思提供全面的解決方案。以板卡營收來看，2018年大概為1000萬美元，當時主要是用作系統評估的產品，并不是真正獨立使用的產品，而2020年它的營收達到了一億美元。預計未來還將強勁增長。

此外，賽靈思還為客戶提供定制化優化解決方案，比如RFSoC DFE，更加的關注無線電前端，針對人工智能推出的Versal AI，還有邊緣Edge產品，以及高性能Versal Prime系列產品，為客戶提供更多價值。

數據中心業務

數據中心優先的戰略在2018年被確立，這一塊業務在過去三年營收增長了兩倍。針對這一市場賽靈思推出許多創新產品，包括芯片和板卡，例如SM1000SmartNIC、存儲和計算加速卡等等。


賽靈思的板卡業務在OEM和超大規模的數據中心當中都有非常多的部署，已經有超過50種認證服務器，合作企業包括聯想、戴爾、浪潮、HP等等業界知名服務器廠商。

Victor提到，尤其是我們的SN1000SmartNIC，他能夠極大的提升我們的性能，比如說他可以在CPU上實現卸載，讓CPU進行一些更加重要的處理工作，而且還能夠使得一些處理工作在離網絡更近的地方進行，包括安全、壓縮和解壓。所以，整個在數據中心的領域，我們的業務勢頭非常強勁。

賽靈思也加入了數據中心應用的生態系統當中，有超過兩萬多名經過訓練的開發者，一千多名加速器計劃的成員，還有兩百多個已經公開發布的應用，在不久之前還推出了全新的賽靈思應用商店，使得客戶可以在這里更高效地使用、購買、開發基于賽靈思的應用。

賽靈思在數據中心取得的成績，得益于其將FPGA做為一種服務商業模式。以兩個例如來看：

第一個例子是亞馬遜云 （ AmazonAWS）服務的AQUA，他能夠實現Redshift數據庫的加速?；谫愳`思的技術，他們使用非常高速的緩存技術，并且廣泛的部署于很多的節點和數據集，在加速查詢、掃描、過濾、加密、壓縮等等環節都進行加速，使得Redshift數據庫加速能夠達到10倍。

第二個例子是，在Azure當中來加速Apache Spark。目前微軟還沒有全面的公開Spark加速的情況。他們研究的結果發現，如果是使用CPU，查詢的速度提升了兩倍，但是如果采用賽靈思的加速技術，不是去加速整個查詢，而是只是去加速其中的解析部分，他的速率就能提高40倍。

人工智能與自適應

過去很多應用的加速，核心是加速其嵌入的AI，當大家不僅僅希望只加速AI部分而要加速整體的應用時，賽靈思的靈活應變性能夠得到很大的價值體現，既加速AI部分，也加速應用當中的非AI部分，實現整體加速。通過這樣的方式客戶能夠真正使他們的硬件來適應他們的應用，而不是讓他們的應用來適應硬件。


在7nmVersal的架構下賽靈思推出了AI引擎，它是粗粒度可重配置的架構，CGRA，VLIW和SIMD塊，能夠實現非常高的單位面積與單位功耗性能。已經和Versal器件一起出貨。

與有很多人關注的只是總體擁有成本和數據路徑不同，Victor認為，我們也要關注高性能的數據處理、分布式的存儲，以及定制的數據流和其他的數據的處理。在新的架構下AI引擎的性能得到了很多提升和改善，主要的應用案例包括5G無線、圖形識別等。


在先進工藝往下越來越困難的時候，FPGA來到了7nm，往后怎么提升性能？

Victor認為，先進工藝是一方面，另外通過稀疏優化也能夠提升性能。下圖左邊這張可以看到如何利用神經網絡的稀疏度的優化來實現更好的性能，以Alveo250來看，它在稀疏和高密度的情況下，性能都是非常不同的，和CPU相比，也會有大的優勢。


右邊這張圖7nm級的工藝，使用VersalAI引擎AIE和使用T4的GPU相比，以ResNet-50作為標準，灰色柱狀顯示已經比T4的GPU要優越很多。

而合作伙伴Numenta因為用先進的算法能夠對稀疏度進行優化，從而達到更好的結果。深黑色顯示AIE的使用率有42%，紅色的性能最佳，AIE使用率達到了70%。

因為運用了稀疏優化，才使得性能得到了提升，這一點即使采用更先進工藝的芯片都未必能達到。

在此次交流會上，賽靈思公布的AI 加速路線圖顯示，現在最新一代AIE是7nm的工藝節點，主要為無線和航空航天 DSP處理而引入，其MLPERF 超越了T4。


第二代AIE將聚焦密度提升，并且能夠處理更多類型的數據，另外還要對存儲器進行分布式的布置以提高效率。

最先進的第三代AIE計劃能夠引進更多的專用數據類型，服務于機器學習，使得它的基礎性能能夠提高2-3倍。

上圖很好地說明了，在同樣芯片的情況下，如何通過引入DSA和其他一些技術，比如說優化稀疏度來實現性能的提升，這個將是芯片升級提升性能的發展方向之一。

小結

短短三年，賽靈思的變化很大，先是戰略調整，接著是被并購，形成更大更強的戰略?，F在看，三年前的三大戰略賽靈思都取得了長足進步，并已經從一家芯片公司轉型為平臺企業，軟硬件生態成績令人矚目。在與AMD合并之后，將賦能未來的計算，適應數據發展的趨勢而不斷創新突破。

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