近幾年來，無論是國外的谷歌、Facebook，還是國內(nèi)的百度、阿里巴巴，我們可以看到全球的大型互聯(lián)網(wǎng)公司都開始涉足芯片設計領域了，且這股趨勢看起來有蔓延之勢。究竟是什么原因推動了這種情況的產(chǎn)生？日前，國外媒體The next platform寫了一篇文章，闡述了這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因。

據(jù)我們粗略統(tǒng)計得知，云巨頭亞馬遜、阿里巴巴、百度、Facebook、谷歌和微軟都在設計自己的AI加速器芯片。究竟這是當下云行業(yè)的一種潮流還是短期現(xiàn)象？相信一千個人有一千個看法。但在我們看來，為特定任務設計定制芯片將成為云產(chǎn)業(yè)的主流，屆時處理器、網(wǎng)絡交換機、AI加速器等領域?qū)艿缴羁痰挠绊?。大膽點的觀點認為，該領域內(nèi)的大多數(shù)芯片市場將不能限免。

縱觀整個集成電路產(chǎn)業(yè)鏈，在一系列新的技術和經(jīng)濟因素推動下，傳統(tǒng)的芯片設計和制造模式正在破壞，云巨頭涉足AI芯片設計只是大規(guī)模定制芯片影響當前集成電路供應鏈的冰山一角，更多的可能性正在發(fā)生。但造成這種現(xiàn)象的原因并不止一個，很多因素的同時發(fā)生導致了今日的結(jié)果：

1）摩爾定律的死亡；

2）基于多芯片模塊（MCM）和系統(tǒng)級封裝（SIP）的新架構方向；

3）芯片設計工具逐漸成熟為完整的開發(fā)工具鏈；

4）可授權IP使組裝芯片變得容易；

5）多項目晶圓（MPW）使得晶圓廠有能力實現(xiàn)原型制造和小批量生產(chǎn)客戶編寫的內(nèi)部軟件框架；

6）網(wǎng)絡巨頭創(chuàng)造的規(guī)模，新興的物聯(lián)網(wǎng)巨頭的影響力也漸增；

摩爾定律的死亡

雖然晶圓廠有不同的觀點，但在很多人看來，摩爾定律實際上已經(jīng)死了。經(jīng)過了數(shù)十年的發(fā)展，現(xiàn)在的晶圓廠已經(jīng)進入了一個瓶頸期，那就是如果繼續(xù)縮小晶體管的尺寸，晶體管將變得更不可靠，且功耗會劇增。且隨著晶體管的縮小，設計人員現(xiàn)在必須使用額外的晶體管來驗證邏輯塊是否能產(chǎn)生正確的結(jié)果。但是如果設計人員在芯片上封裝太多的邏輯，那么供電和散熱都會成為一項挑戰(zhàn)。正是這種困境讓芯片設計師進退兩難。

這就導致了以下結(jié)果：在追求高性能的前沿應用里，對晶體管數(shù)量的需求正在爆炸，但這種爆炸卻催生了更大，更熱的芯片，但邏輯的速度的提升，卻不會變得如想象中那么快。與此同時，較老的制造工藝（例如28納米）卻繼續(xù)在發(fā)生余熱，對于越來越多的應用來說，這甚至是最好的選擇。

在這種情況下，就使得現(xiàn)有的通用芯片不能滿足云服務商高性能和客制化的需求。

新的架構方向

面對上述困境，設計工程師想提高芯片性能，還有一個選擇，那就是放棄推動半導體技術前進，而是轉(zhuǎn)向追求新架構，達到性能提升的目的。這樣的話，他們就可以退回到前一代甚至兩代的工藝上進行硅片制造。這樣也能夠獲得更小，更冷，更實惠的芯片。從現(xiàn)狀看來，架構是硅設計的新“高地”，很多廠商早已投入其中以獲取領先競爭。

AMD則在其Epyc服務器產(chǎn)品線上采用了不同的方法。Epyc是基于AMD的八核Zeppelin die設計的。每個EPYC處理器中都封裝了四個由AMD proprietary 連接的四個Zeppelin die。

AMD創(chuàng)新的Epyc架構是不同架構和設計權衡的結(jié)果。與其他處理器設計相比，它使用了不同的互連、邏輯和存儲組合。這就使得EPYC的總晶體管數(shù)量和芯片面積與英特爾和Nvidia的產(chǎn)品處于相同的范圍，但制造成本卻要低得多。AMD暗示，在大芯片里，它們的架構還有可能在在單個封裝中繼續(xù)實現(xiàn)微縮。

不同廠商在架構上的嘗試，讓云服務供應商看到了新的可能。

芯片設計工具日趨成熟

所謂的可重復結(jié)構可以是高速緩存存儲器塊（cache memory block,），處理器核心（processor core），存儲控制器（memory controller）等部分，也就是那些你可以通過“復制”來增加總吞吐量的功能。這是擴展內(nèi)存容量和處理器內(nèi)核增加容量和性能的方式。

可以肯定的是，在未來，聘用足夠多的設計人才去設計獨特的、擁有高價值邏輯的十億級晶體管變得幾乎不可能。而可重復的結(jié)構和并行架構推動了市場需求，并能將數(shù)十億個晶體管放在芯片上。

可授權和開源的IP模塊

要獲得通用或?qū)Ｓ玫目芍貜徒Y(jié)構IP，有許多來源，上面提到的EDA公司是一個選擇，下面介紹的公司，又是另一個選擇。

Arm是數(shù)據(jù)中心可授權IP的可靠來源；

Wave Computing最近購買了MIPS，這對兩者都是好兆頭，因為人工智能（AI）IP在未來兩年乃至十年，會成為市場關注的熱點；

RISC-V旨在通過開源處理器內(nèi)核使計算密集型可重復結(jié)構變得大眾化。這個相對新興的架構吸引了阿里巴巴，Cadence，谷歌，GlobalFoundries，華為，IBM，Mellanox，Mentor，高通和三星等知名廠商成為他們的會員。

如果你所統(tǒng)治的市場影足夠大，那么在超現(xiàn)代處理器核心方面，你會有更多的選擇，屆時：

AMD可能會授權其Epyc服務器架構。

Arm和Qualcomm可能會授權服務器級別的Arm 64位內(nèi)核。

IBM可能會授權其Power9服務器架構。

另外，在互聯(lián)方向，雖然AMD憑借其Epyc MCM領先市場，但其他公司也在投資互連IP，這也讓你有了更多的選擇：

1）英特爾一直致力于其專有的嵌入式多芯片互連橋接（EMIB）點對點片上互連技術的開發(fā)，他們還計劃將EMIB的子集作為高級接口總線（AIB）進行許可。

2）Arm也擁有各種互連設計，但對于高端基礎設施市場，Arm授權其專有的CoreLink CNN（Cache Coherent Network）產(chǎn)品產(chǎn)品。熟悉設計的人都知道，Arm的CCN設計針對其較大的Arm 64位Cortex處理器進行了優(yōu)化。

3）SiFive的TileLink是應用在RISC-V處理器內(nèi)核上的片上互連。TileLink看起來就像是AMD的Infinity Fabric協(xié)議，而不是Intel的EMIB / AIB點對點互連。

4）USR聯(lián)盟正在向其會員推進和認證其超短距（USR）系統(tǒng)級芯片（SoC）的互連技術

Fab變得更親民

過去，芯片設計和制造是不可分割的，如果有任何一方對另一方不熟悉的話，合作就無法進行。但隨著行業(yè)的成熟，某些設計可以與工廠分開進行，只需要大量的專業(yè)知識去“轉(zhuǎn)移”。過去，有競爭力的處理器公司需要擁有自己的晶圓廠來推動更出色的性能。但去年AMD的表現(xiàn)證明，設計和工廠分離也可以實現(xiàn)出色的性能。

僅存的的挑戰(zhàn)是降低小型設計公司的制造驗證設計的價格。多項目晶圓（MPW）制造能力現(xiàn)已在全球范圍內(nèi)提供。MPW在普通晶圓上“放置”了許多不同的設計，因此原型和小批量生產(chǎn)就不必承擔生產(chǎn)晶圓的全部成本?，F(xiàn)在開發(fā)者可以從最大的晶圓廠（如GlobalFoundries，三星和臺積電）以及小型和特殊工藝的專業(yè)晶圓廠（如KAST的WaferCatalyst，IMEC / Fraunhofer，Leti / CMP，MOSIS，Muse Semiconductor）獲得MPW服務和價格。

MPW使小型設計公司和學術研究的開發(fā)項目能從晶圓廠獲得更好的支持。大的設計客戶則可以通過過往的渠道來訂購大批量晶圓。

軟件框架使硬件加速器成為可能

開源操作環(huán)境和應用程序代碼使Web巨頭能夠共同設計和優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎架構。隨著芯片設計和制造進一步商品化，這些公司會發(fā)現(xiàn)，去體驗和部署包括AI加速器在內(nèi)的新處理器指令集變得越來越簡單。

事實上，人工智能芯片的部署已經(jīng)在進行中。大多數(shù)網(wǎng)絡巨頭都擁有內(nèi)部的深度學習模型開發(fā)環(huán)境，甚至有些還開放給其他開發(fā)者訪問。重要的一點是，他們當中的大多數(shù)正在進行AI芯片設計：

1）AWS已投資Apache MXNet和由亞馬遜開發(fā)的用于消費設備的AI芯片；

2）百度創(chuàng)建了PaddlePaddle和昆侖芯片；

3）谷歌創(chuàng)造了TensorFlow和幾代TPU芯片

4）微軟創(chuàng)建了Cognitive Toolkit及其FPGA驅(qū)動的Brainwave附加卡；

5）騰訊創(chuàng)建了DI-X平臺（具有專有模型和算法）和ncnn（面向移動），并與芯片廠聯(lián)發(fā)科建立了合作關系；

6）阿里巴巴尚未加入軟件框架競賽，但他們已發(fā)表了許多關于深度學習架構和算法的原創(chuàng)研究論文，并正在開發(fā)一個神經(jīng)處理單元（NPU）；

在另一些云供應商中，IBM擁有Cognitive Computing和Watson服務，并與許多AI加速器公司在OpenPower方面進行合作。在社交媒體領域，F(xiàn)acebook推動了Caffe和Caffe2的發(fā)展。

然后有幾十家初創(chuàng)公司推出了AI加速器芯片，而Wave Computing在購買MIPS之后，則處于領先的地位。

另外，可以確認的是，很多網(wǎng)絡巨頭也在投資量子計算，因為他們把它當做神經(jīng)網(wǎng)絡的潛在通配卡加速器，這也不是巧合。

規(guī)模效應的推動

一旦網(wǎng)絡巨頭在其遍布其全球數(shù)據(jù)中心基礎架構中部署大規(guī)模的定制芯片，這意味著它會買入數(shù)十十萬乃至百萬計的芯片。如果每個芯片能提高幾瓦的效率，那么整體效率提高則可以很容易就達到數(shù)十兆瓦。與此同時，還能解決盈利的新問題，還可以擁有更快的速度和更高的精度。

此外，網(wǎng)絡巨頭們往往有晶圓廠的關系，這就有利于其建立消費設備的定制芯片，如Google Home和Amazon Dot。如果這些廠商能夠有包括AI加速器在內(nèi)的多款芯片在晶圓廠生產(chǎn)的時候，龐大的數(shù)量將會帶來很大的經(jīng)濟規(guī)模效應。

新趨勢帶來的可能影響

我們還沒有看到這些融合趨勢帶來的真正影響。和目前AI加速器的嘗試一樣。這也僅僅只是一個開始。

一個對軟件操作環(huán)境和深度學習建模語言有控制權的網(wǎng)絡巨頭也將進入芯片設計領域是一件很容易的事，且是一個很不錯的選擇。因為他們很容易就能獲得最好的EDA工具、開源和可授權的IP模塊，然后就可以構建原型芯片，將其布置到全國各地的服務器上。

具體來說，網(wǎng)絡巨頭進入芯片領域，不但可以定制其整數(shù)和浮點的處理器內(nèi)核，還可以基于這些定制的處理器內(nèi)核、定制AI加速器、定制的I / O和內(nèi)存控制器等部件打造SoC。他還可以在其專有的芯片里面優(yōu)化其軟件性能，這在通用的大規(guī)模芯片上是很難做到的。

未來，網(wǎng)絡巨頭可能會設計完全不同的芯片。屆時那些專門面向標準化操作環(huán)境和標準指令集設計的病毒將不會在這些芯片上執(zhí)行。黑客需要更好的手段才能訪問網(wǎng)絡巨頭的系統(tǒng)，尤其是這些系統(tǒng)還可能會定期更改的時候。

到時的數(shù)據(jù)中心，將會是一個截然不同的數(shù)據(jù)中心。

到時的芯片世界，也將會是一個不同的芯片世界。