AMD收购赛灵思震撼半导体界！赛灵思CEO Victor Peng：与AMD CEO Lisa Su深入交谈后，赛灵思的发展战略更明晰

2020年10月，AMD宣布斥资350亿美元收购赛灵思Xilinx。2021年4月，交易得到双方股东批准，得以顺利推进。这笔交易震撼业界。前有英伟达欲收购Arm，后有AMD收购赛灵思，这样的组合都奔着高性能计算、人工智能、5G等面向未来的趋势而来。
 
近日，赛灵思CEO Victor Peng在一场线上交流会上接受了包括电子发烧友网在内的中国媒体的采访。
 
在交流会上，Victor也针对AMD将赛灵思的收购进行了坦诚地分析，他认为AMD+赛灵思能够通过丰富的产品组合将高性能计算推向更高峰。企业并购是形成规模效应的更快更好的方式。他也表示，关于此次并购，他与AMD CEO苏姿丰Lisa Su有过深入交流，实际上Lisa Su非常重视赛灵思的各项业务，Victor之前也表示过，赛灵思对于现有的客户市场和应用都有非常坚定的承诺。并购完成后，赛灵思仍将专注于产品的创新与推动业绩的不断增长。
 
Victor于2018年4月任职赛灵思CEO，一路带着公司开发先进的FPGA产品组合，以灵活的配置、高性能等产品特点拓展了数据中心、5G通信、汽车等多个领域。
 
从赛灵思2021年财报来看，2021年5月，赛灵思公布其2021财年第四季度创纪录的收入为8.51亿美元，2021财年的收入31.5亿美元。数据中心、无线业务、工业终端以及汽车终端市场增长强劲。
 
其中，先进产品营收占70%以上，包括有Alveo及相关产品，Versal，UltraScale +，UltraScale和7系列产品。核心产品占27%左右，包括Virtex-6，Spartan-6，Virtex-5，CoolRunner-II，Virtex-4，Virtex-II，Spartan-3，Spartan-2，XC9500产品，配置解决方案，软件和支持/服务。
 
由此可见，自2018年制定全新的战略以来，赛灵思实现了长足的进步，新的战略发挥了积极的作用。

AMD+赛灵思，成为高性能计算的动力源泉

在交流会上，Victor分析了AMD并购赛灵思一事，他表示，AMD与赛灵思将为业界高性能计算提供强大的动力，成为高性能计算的动力源泉。我们拥有非常广泛，并且互补的产品组合和市场 ——只有一个例外，那就是在数据中心这个领域，我们的业务其实有非常强的重合度。互补加数据中心的业务重合，将会使得我们两者的组合更加强大。
 
“合并之后，我们将是唯一一可以拥有如此产品技术广度的公司，涵盖了CPU、GPU、FPGA、灵活应变的SoC和 Versal ACAP。我想也很少有合并的公司能够拥有如此之强劲的增长水平 ，也就是预计两位数的年均复合增长率；而且我们互补的技术和市场覆盖面将使得我们能够支持更加广泛和多样化的市场，比如说数据中心、通信、汽车、航空航天等等。”Victor说道。
 


当前，所有巨头都在数据中心推进的一个组合便是CPU+GPU+FPGA。我们看到，英伟达欲收购Arm，英特尔收购了Altera，现在AMD收购赛灵思，这些收购背后都是对数据中心等市场的部署。
 
Victor坦言，大家都认识到未来的计算不可能是单一的CPU或GPU或FPGA，而在AMD与赛灵思合并后，可以提供全系列的解决方案，包括自适应SoC或者ACAP，这是我们的突出优势之一。
 
他指出，如果有另外一家企业想要从头再来做所有这些自适应的技术或者是产品，那是非常困难的，或者说几乎是不可能的。
 
Victor相信在AMD和赛灵思完全结合之后，市场份额将不断提升。因为赛灵思本身的技术领域有领先优势，也预计会进一步扩大领先优势，而AMD在CPU和GPU领域的市场份额目前一直都是不断在扩大。
 
为何会产生这些并购？Victor认为，产业需要规模化来扩大发展趋势。因为有很多的问题，很多的挑战，很多的投入，都是需要在大规模的层面上去运行。小企业和初创企业可能做创新很强，但要解决这些大问题，要实现规模化那就必须要大企业以及大企业之间的联合，所以通过兼并和并购来获得先进的技术，获得客户，获得生态系统，这是比较经济高效的一个方式。
 
在AMD收购赛灵思后，市场上不会再有独立的像赛灵思或者Altera这样独立的FPGA巨头，对行业是否产生影响？
 
Victor表示，我们并不觉得这会成为一个问题。因为我们会继续驱动创新，继续巩固我们的领先优势，无论是在FPGA还是在自适应的SoC以及在ACAP 上。之前我们的市场份额相对于Altera就更多，那么在并购之后我们也会继续保持增长。我们主要目标就是驱动增长，我们已经制定了增长战略，我们会继续增长，继续创新。随着时间的一个推移，大家会发现在自适应计算、在FPGA方面有了AMD这样一种规模性的效应和投入，我们只会更多更快地创新，更好的服务市场和客户。

赛灵思产品线与业务发展

赛灵思全新的战略主要分成三部分：数据中心优先战略，加速核心市场发展战略，驱动灵活应变的计算战略。这三者并不是孤立或者割裂的，而是一个三足鼎立的态势。
 

 
核心市场

通信是FPGA的第一大市场，也是赛灵思长期扩展的核心市场。在5G无线领域，赛灵思提供自适应SoC、RFSoC并持续向价值链的高层前进。例如，推出了面向不断壮大的 5G O-RAN 虚拟基带单元市场推出多功能电信加速卡。另外在有线通信领域还有非常强大的Serdes和在高带宽市场占据领导地位，在400G甚至更大光通信领域都有产品部署，另外最近还推出集成了112G PAM4 高速收发器的Versal Premium ACAP 器件。过去的一年，赛灵思RFSoC产品出货金额已经超过了一亿美元，主要是用于5G无线市场的部署。
 
Victor指出5G领域一个新兴的机会在分解式O-RAN。赛灵思已经与Mavenior合作部署大规模MIMO的无线电面板，Mavenior估计，现在有80%的O-RAN无线电其实都是基于赛灵思的技术，虽然O-RAN的部署还属于早期，但是它将是一个非常巨大的机遇。
 
赛灵思的差异化优势在于带宽非常的广泛，比如有200兆赫到400兆赫的瞬时带宽，无论是从性能还是功耗的角度来讲，其无线电面板都是非常强大的
  
ABI Research研究机构预计，未来五年大规模MIMO无线电中的15%都会是O-RAN （350亿美元以上） 。如果看一下总体设备，不单单是芯片，而是总体设备的一个金额的话，会达到350亿美元以上。
 
除了通信市场，赛灵思在包括汽车、工业和航空航天，以及比如测试测量和仿真 （TME），还有音视频及广电AVB，消费领域都有不错的增长。
 
Victor表示，我们的核心市场在过去三年其实都有非常良好的增长，保持了非常高的两位数的增长率。在汽车领域增长了22%，我们面向ADAS的车规级器件的出货量目前累计已经超过了8,000万片，主要是面向ADAS、车载信息娱乐系统。在机器人、医疗器械，航空领域，赛灵思也应用广泛。比如说美国NASA最近新闻当中报道很多的火星毅力号探测器里面也有赛灵思的技术。
 
另外，赛灵思还推出了Kria SOM系统模块，既有用于人工智能和边缘 AI的模块，还有用于视觉、安全和机器视觉方面的模块。 通过这样的模块，不断为客户增加价值，缩短他们的产品上市时间，延长他们的盈利时间。
 
经过三年多的战略转型，赛灵思已经从一家器件公司转为平台公司，从Alveo计算加速器卡、SmartNIC和计算存储到Kria SOM、无线电面板，赛灵思提供全面的解决方案。以板卡营收来看，2018年大概为1000万美元，当时主要是用作系统评估的产品，并不是真正独立使用的产品，而2020年它的营收达到了一亿美元。预计未来还将强劲增长。
 
此外，赛灵思还为客户提供定制化优化解决方案，比如RFSoC DFE，更加的关注无线电前端，针对人工智能推出的Versal AI，还有边缘Edge产品，以及高性能Versal Prime系列产品，为客户提供更多价值。

数据中心业务

数据中心优先的战略在2018年被确立，这一块业务在过去三年营收增长了两倍。针对这一市场赛灵思推出许多创新产品，包括芯片和板卡，例如SM1000SmartNIC、存储和计算加速卡等等。
 

赛灵思的板卡业务在OEM和超大规模的数据中心当中都有非常多的部署，已经有超过50种认证服务器，合作企业包括联想、戴尔、浪潮、HP等等业界知名服务器厂商。
 
Victor提到，尤其是我们的SN1000 SmartNIC，他能够极大的提升我们的性能，比如说他可以在CPU上实现卸载，让CPU进行一些更加重要的处理工作，而且还能够使得一些处理工作在离网络更近的地方进行，包括安全、压缩和解压。所以，整个在数据中心的领域，我们的业务势头非常强劲。
 
赛灵思也加入了数据中心应用的生态系统当中，有超过两万多名经过训练的开发者，一千多名加速器计划的成员，还有两百多个已经公开发布的应用，在不久之前还推出了全新的赛灵思应用商店，使得客户可以在这里更高效地使用、购买、开发基于赛灵思的应用。
 
赛灵思在数据中心取得的成绩，得益于其将FPGA做为一种服务商业模式。以两个例如来看：
 
第一个例子是亚马逊云 （ Amazon AWS）服务的AQUA，他能够实现Redshift数据库的加速。基于赛灵思的技术，他们使用非常高速的缓存技术，并且广泛的部署于很多的节点和数据集，在加速查询、扫描、过滤、加密、压缩等等环节都进行加速，使得Redshift数据库加速能够达到10倍。
 
第二个例子是，在Azure当中来加速Apache Spark。目前微软还没有全面的公开Spark加速的情况。他们研究的结果发现，如果是使用CPU，查询的速度提升了两倍，但是如果采用赛灵思的加速技术，不是去加速整个查询，而是只是去加速其中的解析部分，他的速率就能提高40倍。

人工智能与自适应

过去很多应用的加速，核心是加速其嵌入的AI，当大家不仅仅希望只加速AI部分而要加速整体的应用时，赛灵思的灵活应变性能够得到很大的价值体现，既加速AI部分，也加速应用当中的非AI部分，实现整体加速。通过这样的方式客户能够真正使他们的硬件来适应他们的应用，而不是让他们的应用来适应硬件。


在7nm Versal的架构下赛灵思推出了AI引擎，它是粗粒度可重配置的架构，CGRA，VLIW和SIMD块，能够实现非常高的单位面积与单位功耗性能。已经和Versal器件一起出货。
 
与有很多人关注的只是总体拥有成本和数据路径不同，Victor认为，我们也要关注高性能的数据处理、分布式的存储，以及定制的数据流和其他的数据的处理。在新的架构下AI引擎的性能得到了很多提升和改善，主要的应用案例包括5G无线、图形识别等。
 

在先进工艺往下越来越困难的时候，FPGA来到了7nm，往后怎么提升性能？
 
Victor认为，先进工艺是一方面，另外通过稀疏优化也能够提升性能。下图左边这张可以看到如何利用神经网络的稀疏度的优化来实现更好的性能，以Alveo 250来看，它在稀疏和高密度的情况下，性能都是非常不同的，和CPU相比，也会有大的优势。
 

右边这张图7nm级的工艺，使用Versal AI引擎AIE和使用T4的GPU相比，以ResNet-50作为标准，灰色柱状显示已经比T4的GPU要优越很多。
 
而合作伙伴Numenta因为用先进的算法能够对稀疏度进行优化，从而达到更好的结果。深黑色显示AIE的使用率有42%，红色的性能最佳，AIE使用率达到了70%。
 
因为运用了稀疏优化，才使得性能得到了提升，这一点即使采用更先进工艺的芯片都未必能达到。
 
在此次交流会上，赛灵思公布的AI 加速路线图显示，现在最新一代AIE是7nm的工艺节点，主要为无线和航空航天 DSP 处理而引入，其MLPERF 超越了T4。


第二代AIE将聚焦密度提升，并且能够处理更多类型的数据，另外还要对存储器进行分布式的布置以提高效率。
 
最先进的第三代AIE计划能够引进更多的专用数据类型，服务于机器学习，使得它的基础性能能够提高2-3倍。
 
上图很好地说明了，在同样芯片的情况下，如何通过引入DSA和其他一些技术，比如说优化稀疏度来实现性能的提升，这个将是芯片升级提升性能的发展方向之一。
 

小结

短短三年，赛灵思的变化很大，先是战略调整，接着是被并购，形成更大更强的战略。现在看，三年前的三大战略赛灵思都取得了长足进步，并已经从一家芯片公司转型为平台企业，软硬件生态成绩令人瞩目。在与AMD合并之后，将赋能未来的计算，适应数据发展的趋势而不断创新突破。

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