迎接数据中心、AI与自适应计算的挑战

　　Victor Peng  （赛灵思 总裁兼首席执行官）

　　1 三大应用热点

　　首先要说的是随着万物互联趋势的到来，物联网正在成为支撑社会经济向前发展的新型基础设施。目前，全球每天约有550万个新设备加入到物联网中。根据数据显示，2021年，全球联网设备将达到280亿个，其中160亿个设备与物联网领域相关。而不断增长的联网设备数量也造成了一个新的问题，那就是数据量的爆炸性增长。数据中心每天要处理和存储几十上百亿联网设备产生的数据，这就对数据中心的数据处理能力提出了更高的要求。

　　2）人工智能（AI）领域的快速发展。自2012年以来，在经过了几年的发展后，深度学习类AI技术已经取得了长足的进步，并持续快速演进。AI分析、推断技术的大面积普及与应用目前只是一个时间问题。对于半导体行业而言，用于AI推断、分析的半导体器件数量需求将会在未来以指数式增长。

　　3）随着摩尔定律的失效，计算处理能力的提升逐渐放缓，我们需要一种全新的专用领域架构（DSA）去化解这些不利因素的影响，维持计算处理能力的发展。然而随着芯片制程精度的提升，设计成本大大增加，芯片的更新换代逐渐跟不上技术的发展。全新的自适应计算技术逐渐站到了舞台的中央。自适应计算是一种解决方案，因为它不必使用新的芯片就能构建 DSA(专用领域架构)，支持以最低一次性工程费用（NRE）实现快速开发与部署。

　　2 对中国本土企业的发展建议

　　2019年赛灵思在中国的营收占总营收的28%，中国市场目前已经成为赛灵思最大的单一国家市场。根据数据显示，2025年中国将成为全球最大的数据汇集地。不论从目前的市场潜力，还是赛灵思对于未来的战略布局来看，中国市场都将成为赛灵思未来战略中的重要一环，赛灵思将不断加大对中国市场的投入。

　　目前中国已经出现了大量中国本土的FPGA公司，说明已经有许多人理解到自适应解决方案的价值所在。但目前来看，在FPGA领域，中国企业想要跻身世界还需要很长的时间。

　　在AI技术领域，中国市场的技术创新速度是非常让人振奋的。但是中国有许多AI初创企业扎堆做自己的AI专用芯片。这种趋势并不是十分乐观的，AI领域的初创企业应该更多地关注特定的技术与应用，而不是随大流去研发芯片，因为研发芯片是十分复杂的，需要大量成本与时间的投入。过多地花费精力投入在这一领域，其实是对资源和成本的浪费。

　　3 赛灵思的解决方案

　　面对数据爆炸式增长的趋势，赛灵思推出了Alveo系列数据中心加速卡，包括U50、U200、U250和U280共4个产品。

　　为应对自适应计算浪潮，赛灵思在2018年推出了世界上首款自适应计算加速平台（ACAP），适用于多个市场领域的应用场景。ACAP是高度集成的多核异构计算平台，实现了CPU与GPU无法企及的性能与功耗比。

　　在软件工具领域，2019年赛灵思发布了Vitis统一软件平台，可以让包括软件工程师和 AI 科学家在内的广大开发者都能受益于硬件灵活应变的优势。Vitis 统一软件平台无需用户深入掌握硬件专业知识，即可根据软件或算法代码自动适配和使用赛灵思硬件架构。

　　本文来源于科技期刊《电子产品世界》2020年第01期第13页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。