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Intel低调收购的芯片商eASIC,是为了补充FPGA战力?

英特尔(Intel)正积极扩增资料中心市场AI应用,在本周举行的Data-centric Innovation Summit上,首度对外谈及刚并购的芯片eASIC公司的效益。

 

Intel收购芯片商eASIC,补足FPGA芯片战力

Intel七月中收购矽谷芯片公司eASIC后,并入Intel研发FPGA芯片的可编码部门(PSG),Intel没有对外公布收购金额,仅表示金额不太大。根据Crunchbase资料库,eASIC进行过9轮融资,总额度为1.39亿美元。外界也预估并购金额不会超越3亿美元。

 

2015年,Intel才以167亿美元的价格,收购全球第二大FPGA商Altera,随即成立现在的可编码部门(PSG)。对比有史以来最贵的收购金额,同样并入可编程部门的eASIC显得渺小,并购案也没有激起太多讨论火花,但这个团队对Intel来说却是至关重要。在这次的Data-centric大会,Intel清楚向外界点出收购案背后带来的三大重要意涵。

    一:满足FPGA客户端的降低成本与能耗需求(Cost and power reduction path for FPGA customers)

    二:让ASIC客户端可降低NRE费用与产品上市时间(Lower NRE cost and time to market for ASIC customers)

    三:提供一种规模化技术,这个技术是16纳米、10纳米到7纳米制程的FPGA产品降低成本的路径(Scalable technology to provide pathway to cost reduction for 16nm/10nm/7nm FPGA product)

 

前面两点主要在于解决客户痛点。

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在多元硬件加速芯片种类中,同属专用芯片的FPGA与ASIC常拿来做比较。若单纯以性能来看,ASIC是一种为了某种需求订制的专用芯片,在吞吐量(Throughput)与延迟与功耗等表现都优于FPGA。

 

但ASIC芯片的算法是固定的(ASIC设计制造后电路就固定无法改变),也就是说,若使用了ASIC加速某种类神经网络算法,后来别种算法更优异,也无法变更,这些投资就浪费掉。

 

而FPGA的优点就是可以重新编码,可以配合不同的算法做不同的设计。(不需要更改硬件设计,直接透过升级软件改变芯片硬件功能。)

 

    “eASIC团队提供的技术就是一种介于FPGA与ASIC中间的技术,在电源效率与性能表现上仅比标准的ASIC稍差,但有较短的设计时间,可以降低支付给研究、开发、设计和测试芯片的单次成本(NRE)。”

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结构化ASIC能够节省一半的NRE费用和设计时间,eASIC解决了ASIC设计复杂、费用高昂等障碍,降低了ASIC的进入门槛,同时解决了FPGA静态泄漏和高功耗的问题。

 

而且以产业现状来看,随着半导体制程不断前进,越来越复杂的芯片制程,也让NRE费用水涨船高,甚至呈指数级上涨,而ASIC芯片要达到大规模,才有可能降低生产成本,也因此对于初始投入资源没有太多、不愿冒险的厂商来说,可能一开始就使用FPGA替代ASIC。

 

FPGA面临强敌,赛灵思新产品刚问世

从Intel 2017年第二季财报来看,可编码部门(PSG)还是个小事业体,5.17亿美元的营收贡献比起最赚钱的资料中心(DCG)部门55亿美元,18%的季增成长性也不比资料中心的27%表现。

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不过,英特尔执行副总裁暨资料中心事业群总经理Navin Shenoy指出,"对比2017年的70亿美元,PSG在2022年将为Intel带来80亿美元潜在的市场规模(TAM)。"

 

但这80亿美元,可不是仅有Intel独享,还有FPGA的发明者,全球第一大厂赛灵思(Xilinx)等厂商。赛灵思今年推出一款研发四年耗费10亿美元的产品Everest,并且采用台积电七纳米技术,而赛灵思的市场与Intel瞄准的资料中心及5G市场完全重叠,而且,不断创新的赛灵思近年财务表现非常优势,对于并非技术创始者且是透过并购获得技术的Intel来说,要如何说服更多客户采用?甚至能成为市场领导者?

 

而另一方面,微软Azure正是Intel FPGA的资料中心重要客户。微软由Intel FPGA芯片打造出名为"Project Brainwave"的深度学习加速平台要让Bing搜索服务更即时更聪明。

 

而且对于微软来说,Bing并不是单纯的搜索引擎而已,而是微软最重要的AI计划,因此可以说,微软要用FPGA对抗Google TPU。而微软也传出要自行研发FPGA的消息,以上对于Intel来说都是一场硬仗。

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