被喻為“下一個Nvidia”！“賽靈思傳奇”正在冉冉升起？

對於不是長期關注芯片領域的讀者而言，FPGA（現場可編程門陣列）是個很陌生的名詞，但曾經有一家全球 FPGA 巨頭讓台積電破天荒在清晨 5 點發新聞稿宣示雙方合作關係不變，試想，台積電在全球有 481 家客戶，如果該客戶不是戰略地位極為特殊，怎麽會讓台積電心急火燎地趕著在股市開盤前做說明？

上述的這家公司是曾被喻為全球 FPGA 雙雄之一的 Altera，已在 2015 年被英特爾收購，雙雄中的另一家：賽靈思（Xilinx）則在 Altera 被並之後，長達多年都是市場點名被並購呼聲最高的對象，就連一度對高通發動世紀並購大戰的博通（Broadcomm），也曾亦欲染指賽靈思。

然而，賽靈思非但沒有像 Altera 走向被收購的命運，在這一波 5G 、人工智能、數據中心、自動駕駛四大浪潮的助推下，甚至被貼上“下一個 Nvidia”的標簽，其股價從 2018 年 10 月 69 美元上漲至 2019 年 4 月逼近 140 美元。

不過，華爾街投資人總是很實際。日前賽靈思公布的最新財報顯示，雖然 5G 芯片銷售強勁，但數據中心業務卻不如預期，導致股價遭到大幅修正。

不看短期利空的干擾，放眼產業長線布局，“賽靈思”“FPGA”這兩大看似陌生、艱深的名詞，正在用自己的市場戰略和核心技術，在 AI 落地和 5G 起飛的年代，寫著屬於自己的傳奇篇章，若是你以前不熟悉它，或許可以從現在開始認識它。

35 歲老牌設計公司，與台積電、Nvidia、英特爾的“糾葛”

這是一家不折不扣的老牌芯片公司，誕生於 1984 年，比創立於 1987 年的台積電還要早。英特爾則是比賽靈思要再年長 16 歲，創立於 1968 年，年紀最輕的當屬於 Nvidia，1993 年才誕生。

上面這一段話點出四家公司：賽靈思、台積電、Nvidia、英特爾，他們究竟有何關係？

以營收規模來看，日前歡欣鼓舞宣布年度營收首度超過 30 億美元的賽靈思，和其他三家半導體大廠相比，絕非是處於同一個量級的企業，但在這一波人工智能風口下，賽靈思卻早被看好將從群雄環繞中突圍的利基型芯片標的。

台積電每一代高端技術的成功量產，客戶名單絕對少不了賽靈思，2019 年量產的 7nm 也不例外，未來高端技術往下走，開發成本越來越貴，有能力和台積電並肩前行的 IC 設計大客戶是 5 根手指頭數得完，但賽靈思總能成為當中的一員。

就連台積電推出第一代昂貴的封裝技術 CoWoS，捧場的客戶也是賽靈思，但後來因為 CoWoS 成本太高，台積電趕快提出第二代 InFO 技術接替，但從此事可以窺見賽靈思對於台積電的戰略價值是多麽重要。

顯而易見地，賽靈思早已經成為台積電 7nm，甚至所有高端工藝的“VIP 座上賓”，就像當年的 Nvidia 一樣，台積電在產能和技術上傾全力扶植，因此，這一波賽靈思的崛起，也被認為是“下一個 Nvidia”。

英特爾天價收購 Altera，預示 FPGA 前景可期

Nvidia 與賽靈思近年來頻頻火線交鋒，除了在數據中心的 AI 加速器市場對峙之外，日前 Nvidia 更是從賽靈思和英特爾手上“搶親”成功，以 69 億美元買下端對端以太網絡與 InfiniBand 解決方案供應商 Mellanox，創下其交易史上最高的收購金額。再次顯示這幾家在 AI 時代中活躍的企業，彼此的關係與一舉一動都深有糾葛。

FPGA 曾經是冷門，且小而美的市場，為什麽在雲計算起飛後，變得如此炙手可熱？

2015 年，英特爾以 167 億美元大手筆收購 Altera 時，已經預告 FPGA 芯片前景綻放的命運，根據英特爾的預估，未來雲數據中心市場中的 CPU+FPGA 架構將會佔有三分之一的份額。

過去，在加速運算技術領域，幾乎所有的大型數據中心的機器學習類神經網絡應用都是 GPU+CPU 架構，是機器學習領域的標準配備，這也是 Nvidia 風光一時躍升為華爾街寵兒的原因。

不過，近期採用 FPGA 和 ASIC 的架構也開始崛起，大力叫板 GPU 架構，主要優勢是低耗電，以及適用於多種工作負載情景。

圖 | 賽靈思大中華區業務副總裁唐曉蕾

面對 ASIC 的競爭，賽靈思大中華區業務副總裁唐曉蕾指出，ASIC 芯片的設計周期早已跟不上創新速度，舉例來說，Tesla 花了 18 個月設計出一款 ASIC 芯片，然而，在 AI 世界中應用場景不斷改變，加上現在算法迭代速度快，每一個月就有新的算法迭代推出、算法更新的速度以兩周計，如果再用傳統方式以 18 ~ 24 個月來打造一顆芯片，可能會很快被市場淘汰。

反之，若是採用 FPGA 芯片，可以用 6 個月的時間就推出一顆新芯片，一年內讓該顆芯片導入量產。

阿里巴巴創始人馬雲也曾說過，用到的數據是掌握到的十分之一，主要是因為硬體的限制。因此，賽靈思強調，FPGA 芯片會是最具靈活性，且達到客戶差異化需求的解決方案。

賽靈思強調，不單是提供芯片、算法、模組，而且要提供完整的解決方案，才能讓人工智能場景落地，例如採用傳統算法也可以做到在智慧城市中檢測車牌、車標等，但在高速行駛的狀況下要如何捕捉到車子的特徵，就會需要各種人工智能的相關技術。

又或是坐在車子裡，不用觸控螢幕，採用手勢指揮就可以點歌，讓汽車不單是聲控，還能辨識出你的肢體語言等，都可以用 FPGA 的人工智能芯片辦到。

突破極限推 ACAP 平台，台積電 7nm 工藝打造

賽靈思為了突破 FPGA 極限，也推出以 FPGA 為基礎的自行調適運算平台 ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform)，為一個高度整合的多核心異質運算平台，針對各種應用與工作負載需求，從硬體層面進行靈活變化，適用於加速廣泛的應用，包括視頻轉碼、數據庫、數據壓縮、搜索、人工智能推理、基因組、機器視覺、網絡加速等。

ACAP 核心內是全新的 FPGA 架構，其結合分布式存儲與硬體可編程 DSP 模塊、一顆多核心 SoC，以及一個或多個軟體可編程且硬體自行調適的計算引擎，上述元件再通過片上網絡（NoC）串連。率先採用台積電 7nm 工藝的 ACAP 平台首款產品 Versal 預計於 2019 年出貨。

賽靈思在 AI 領域的布局，日前已經交出幾項相當關鍵性的突破，繼騰訊、百度、阿里後，再度拿下華為在數據中心內 AI 加速器的生意，華為已經宣布採用賽靈思的 Virtex UltraScale+ FPGA 和 NGCodec H.265 視頻編碼器，放在華為雲 FPGA 加速雲端伺服器。

由於視頻串流是很大的作業負載，企業紛紛強化基礎設施以滿足視頻串流快速增長衍生的強勁需求。過去企業採用 GPU 來運行 HVEC 解碼器，現在也開始用 FPGA 來運行，訴求提供高解析度且即時的視頻串流，只需要過去 55%～65% 的網絡速率，就能提供相同的影像品質，節省頻寬。

不過，FPGA 最大缺點是成本高，且賽靈思在生態系統方面還不如 Nvidia 這麽強大，未來無論是賽靈思、Nvidia、英特爾等巨頭都在以自己的技術架構，力拚 AI 落地、5G 元年啟動的商機。

展望未來在 5G 時代，在應用還未成熟下，基地台客戶可能會先選用具備高度彈性的 FPGA，尤其是用在 5G 基地台天線遠端射頻單元 RRU（Remote Radio Unit）中，加上數據量龐大、技術運算和場景的複雜度提高等因素，都會讓 FPGA 的使用量變大。

在這塊市場上，賽靈思是全球最大的 FPGA 供應商，但英特爾也有 Altera 助陣，不斷強化工藝技術，也表明會在 5G 領域上加強 FPGA 架構做為彈性部署，勢必會與賽靈思再有一戰。

再者，根據過去 4G 經驗，客戶等到各種場景、應用、頻寬都固定後，也會逐漸從 FPGA 轉到 ASIC 芯片上，這些趨勢與發展都是要長期觀察的重點。

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