文章 | Lina介绍：过去六个月，人工智能的发展重点逐渐从“软”转向“硬”，随之而来的是新一代AI芯片产业。
全面崛起。
时隔数月，智东西首次报道了AI芯片全产业链的近百家核心企业，涵盖国内外主要巨头企业、新兴初创企业、场景应用、代工生产等，提供全面、深入的行业资讯。
深度剖析芯片产业的发展与发展。
对创新创业进行跟踪报道。
这是智能AI芯片行业系列报告之一。
智动智3月19日报道，今日，全球FPGA芯片巨头赛灵思推出新一代AI芯片架构ACAP，并将基于该架构推出一系列芯片新产品；其中首款代号为“Everest”的全新AI芯片产品将采用台积电7nm工艺打造，今年内流片，年底交付客户。
ACAP以新一代FPGA架构为核心，以ARM架构为基础，结合分布式存储器和硬件可编程DSP模块、多核SoC以及一个或多个软件可编程且硬件灵活的计算引擎。
所有这些都通过片上网络 (NoC) 互连。
简单来说，ACAP是基于Xilinx传统优势FPGA芯片以及架构、工艺等方面的一揽子升级的计算引擎，目标是在目标领域实现远超传统GPU和CPU的计算性能。
在AI芯片满天飞的现在，这是赛灵思的重磅反击，虽然还要等到真正出拳之年。
这种新的 ACAP 架构由 Xilinx 花费 4 年时间、动用工程师并投资超过 10 亿美元来开发。
Xilinx 新任总裁兼首席执行官 Victor Peng 将 ACAP 称为“Xilinx 自 FPGA 发明以来最杰出的工程成就”。
这是该行业的重大技术颠覆，并将在未来 5-10 年内成为市场的重要参与者。
”自三年前Intel以1亿美元收购竞争对手Altera以来，Xilinx当之无愧地占据了FPGA行业的领先地位。
Victor Peng在最近的一次中国媒体发布会上表示，“如果你在一个行业达到了一定的高度，现在我们（ACAP）已经与 Nvidia 和 Intel 处理器展开了新的竞争。
”值得一提的是，Victor Peng 于 1 月 29 日刚刚上任。
今年是赛灵思的第四任首席执行官。
发布会上，Victor Peng还公布了赛灵思在AI时代的三大战略布局，包括：数据中心优先、加速八个主流市场的发展以及最重要的ACAP系列产品。
会后，智熙熙还受邀与多家媒体一起参加了赛灵思CEO Victor Peng的圆桌采访。
▲Xilinx CEO Victor Peng 1.花了4年时间和10亿美元，将AI算力提升了20倍。
Victor Peng表示，随着全球数据爆炸以及AI等新兴技术的兴起，摩尔定律已经明显放缓。
如今，全球尤其是中国新产品、新模式、新应用的兴起，已经超过了芯片发展的速度。
彭维克告诉智洞智，这种算法迭代和应用创新的速度会持续很长一段时间，甚至10-20年。
因此，灵活、适应性强的计算平台将成为创新的重中之重。
重的。
而且，未来最终不会是一种AI芯片架构一统天下的局面。
我们越来越需要新的芯片架构，能够适应众多AI应用，适应不断变化的AI算法。
ACAP（发音为“A-CAP”），全称是Adaptive Compute Acceleration Platform，翻译过来就是“自适应计算加速平台”。
这是一个高度集成的多核异构计算平台，可以根据各种应用工作负载的需求灵活改变硬件层。
这一新架构是赛灵思公司历时 4 年、动用工程师并投资超过 10 亿美元开发的。
要了解ACAP，首先必须了解FPGA。
FPGA，全称“Programmable Gate Array”，是一种半定制电路。
“可编程”是指用户可以不断地尝试重新配置逻辑资源，通过编辑不同的配置文件来设置同一块FPGA的不同属性。
ACAP的核心是新一代FPGA架构，仍然采用ARM架构，结合了分布式存储器和硬件可编程DSP模块、多核SoC以及一个或多个软件可编程和硬件灵活的模块。
计算引擎全部通过片上网络 (NoC) 互连。
ACAP 还具有高度集成的可编程 I/O 功能，范围从集成硬件可编程内存控制器到先进的 SerDes 收发器技术、尖端 RF-ADC/DAC 以及集成高带宽（具体取决于器件型号）。
内存（HBM）。
值得一提的是，ACAP除了允许开发者使用FPGA语言和工具进行编程外，还允许开发者使用C/C++、OpenCL和Python等软件工具进行编程，大大降低了开发难度和漫长的开发周期FPGA的。
以及其他问题。
第一个ACAP产品系列将是采用台积电7nm工艺打造的代号“Everest”的产品系列。
该产品将于今年年底流片。
该产品可提供Xilinx VU9P产品（数据中心部署最广泛的产品）20倍的AI计算能力，并将5G通信信号处理性能提升4倍。
在谈到ACAP与NVIDIA和Intel的竞争时，Victor Peng表示，“我们不打算制造比Intel CPU更好的CPU，也不打算制造比NVIDIA GPU更好的GPU。
我们将专注于我们的核心竞争力。
”同时，ACAP比FPGA更开放、更易于使用，突破了Xilinx之前“只支持硬件开发者”的限制。
Victor还补充说，在一些特定行业，如汽车、医疗、航空航天等，这些行业普遍注重质量和可靠性。
Xilinx 已深耕其中十多年，并在多个行业取得了稳固的地位。
英特尔和英伟达等都是新来者。
Xilinx表示，ACAP灵活的适应性可以在工作过程中动态调整，从而达到CPU和GPU无法达到的性能水平和性能功耗比。
ACAP将加速新的工作负载，其速度比CPU快10倍，比GPU拥有更多用例，包括视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI推理、基因组学、机器视觉、计算存储和网络加速。
等待。
与专用ASIC AI芯片相比，ACAP在总体成本TCO方面具有优势。
例如，在数据中心，可以使用专用的ASIC芯片进行视频分析，性能会很好。
但数据中心不需要 24/7 视频分析，因此 ASIC 在空闲时仍然会消耗电力。
可定制、实时可调的ACAP可以根据数据中心业务的实时负载进行重新配置，从而降低整体功耗成本。
“ASIC 并不是一个长期的、广泛的正确解决方案，”VIctor 说。
“专注的AI芯片只能加速部分网络，但也只能维持这个水平，最终满足一小部分市场需求。
但现在市场充满变化，新网络、新技术不断涌现，比如目前流行的低精度深度学习网络压缩需要为新网络重新设计和构建芯片，但使用ACAP可以立即部署新网络，不过Victor也提到ACAP技术还比较新。
市场接受还需要一些时间（需要一些时间来展开），更多有关ACAP和“珠穆朗玛峰”的信息将在未来几个月内跟进。
2、AI时代三大新战略布局。
在近日举行的中国媒体交流会上，Victor Peng还公布了Xilinx在AI时代的三大战略布局，包括：数据中心优先、加速八个主流市场的发展，以及上面提到的ACAP系列产品。
目前，虽然全球以云服务为主的数据中心市场已达到一定规模，但仍是一个快速增长、快速普及的领域。
而且，用户接入AWS、谷歌云、阿里云、华为云后，可以通过软件直接接入Xilinx ACAP/FPGA能力，无需具备硬件开发能力。
因此，赛灵思将数据中心视为AI时代市场的首要战略重点。
聚焦数据中心业务，除了提升芯片相关性能外，还包括渗透软件应用开发商，围绕数据中心计算构建生态系统。
向软件应用开发者渗透包括为开发者提供：硬件开发板、SDSoC等开发环境、机器学习等加速库、TensorFlow等加速开放软件框架。
围绕数据中心计算构建的生态系统包括上层应用、工具和社区；云开发和部署（FPGA 即服务）；技术和系统。
例如，在上层应用方面，赛灵思此前投资了国内AI芯片初创公司深圳科技。
据深圳科技数据显示，使用Xilinx计算平台的LSTM推理可以将机器学习加速40倍。
基因检测初创公司EdicoGenome可以将重病新生儿的完整基因诊断和分析时间从1天缩短至20分钟，提速20%。
在云开发和部署方面，Xilinx已与AWS、阿里云、华为云、百度云、腾讯云等达成合作，这些云服务厂商的数据中心都将搭载Xilinx技术和产品。
允许开发人员通过云服务软件直接访问Xilinx ACAP/FPGA功能，无需硬件开发能力。
在此之前，Xilinx的FPGA芯片价格相对昂贵且开发难度较大。
Victor表示，全新的ACAP系列产品旨在打破人们对Xilinx的印象。
目前，Xilinx的研发团队也在加紧完善ACAP相关的配套软件。
降低使用门槛、降低开发难度是Xilinx下一步的重要目标。
未来几年，Xilinx还将增加与大学的互动，吸引优秀程序员，创建开源、论坛、社区等。
此外，Xilinx还提出了加速主流市场发展的战略，包括汽车、无线基础设施、有线通信、音频、视频和广播、航空航天、工业、科学和医疗、测试、测量和模拟、消费类这八个主要电子市场。
Victor Peng表示，赛灵思深耕这些主流市场十余年，拥有深厚的市场基础。
▲Xilinx CEO Victor Peng 与智西西记者合影。
结论：老牌巨头正在积极转型AI芯片市场。
新任CEO的上任、三大战略的提出、ACAP新品的发布，都意味着Xilinx这家老牌FPGA巨头正在积极转型。
正在积极转型升级。
在FPGA市场获得一定的市场份额后，他们现在想要打破FPGA品牌的限制，进入CPU、GPU等处理器的竞争，在更大的市场竞争。
过去一年，AI芯片市场蓬勃发展。
除了国内外涌现出众多AI芯片初创公司外，现在连Xilinx、联发科、高通、ARM等老牌芯片厂商也纷纷进入该市场（详情参见Smart Things此前报道）。
我们即将进入“没有人工智能就没有芯片、没有人工智能就没有终端、没有人工智能就没有行业”的时代。
AI芯片不仅为科技巨头带来业务升级、产业扩张的新机遇，也为各大创业者提供颠覆现有格局、重塑科技话语权的新机遇。