人工智慧(AI)、5G的出現牽動革新浪潮，為打造靈活多變、萬物智慧的世界，賽靈思(Xilinx)啟動資料中心優先、加速核心市場發展及驅動自行調適運算三大策略，期能藉此讓更多各式各樣的軟體和系統開發者加入自行調適運算的世界，釋放創新活力，讓產業邁入嶄新的自適應運算時代，迎接未來AI、5G創新浪潮。
以數據資料為優先力推資料中心轉型
人工智慧(AI)的發展、日益複雜的工作負載與非結構化資料的爆炸式成長，正迫使資料中心快速轉型。隨著5G、AI、雲端運算、物聯網及自動駕駛等新一代資訊技術快速演進，全球資料正呈現指數級增長並呈現大量聚焦的態勢。
根據IDC預測，從2018~2025年，全球每年被創造、蒐集或複製的資料將成長五倍以上，預計將從2018年的32ZB增至2025年的175ZB，而中國將於2025年以48.6ZB的資料量及27.8%的占比，成為全球最大的資料匯集地。無論是公有雲，私有雲還是混合雲，面對無止境的資料成長，都希望能夠大幅提升資料中心的使用率、效能與能源效率，並且降低營運成本和總成本，現代資料中心的升級轉型勢在必行。
也因此，賽靈思將資料中心視為重要戰略市場。賽靈思執行副總裁兼資料中心事業部總經理Salil Raje(圖1)表示，以資料中心為優先的戰略共有三個細分層面，分別是運算、網路、儲存。目前成長最快速的是運算市場，不過，網路、儲存市場的成長速度也相當驚人。
Raje進一步說明，同時，從雲端移至邊緣運算的趨勢，也帶動了資料中心的成長。邊緣運算的興起，使得許多應用不見得只能在雲端運作，透過邊緣資料中心也可實現，這樣的運算遷徙對於資料中心業務成長有很大助益。當然，未來並非是所有的運算都會轉移至邊緣，而是會呈現混合的狀態，也就是既有雲端運算也同時有邊緣運算，現有的雲端市場仍呈高速發展。
因應大量的運算需求，2018年的Xilinx XDF上，賽靈思先推出功能強大的Alveo加速器卡產品系列。該產品旨在大幅提升雲端和在地資料中心業界標準伺服器效能，推動自行調適的普及應用。該產品系列目前已擴展至Alveo U50、U200、U250、U280四款產品，並已在美國、歐洲和中國市場得到廣泛的應用。而在2019年，賽靈思則宣布收購Solarflare，將FPGA、MPSoC和ACAP解決方案與Solarflare的超低延遲網路介面卡(NIC)技術以及Onload應用加速軟體整合，進而實現全新的融合SmartNIC解決方案。
據悉，兩間公司合併後所開發的SmartNIC將能在介面卡上直接運行網路、儲存與運算加速，省去在伺服器上運行這類工作負載。同時，賽靈思也會將Solarflare網路技術整合至Alveo加速卡系列上，協助關鍵資料中心的工作負載。
Raje指出，現今的CPU已逐漸無法負荷愈來愈龐大的運算需求，因而需要使用加速器的解決方案實現更多應用，並提高運算速度；然而，隨著應用愈來愈多元，不太可能一出現新的應用，就重新設計、開發一個晶片，因此便需要建立所謂的自行調適運算，也就是讓產品有強大的自我調整能力。
Raje說明，以該公司產品為例，由於硬體是可編程設計，因此在實際應用上就如同軟體一般，可以針對不同的應用情景或需求進行訂製，以處理不同的工作負載。簡而言之，靈活應變的高效能運算、儲存和網路加速自行調適運算加速平台，正在加速驅動資料中心轉型，該公司旗下Alveo加速器卡平台、Versal自行調適運算加速平台結合不斷壯大的合作夥伴生態系，將為資料中心企業升級轉型和持續發展提供強大動能。
5G/自動駕駛為兩大重點核心市場
除了以資料中心為優先外，賽靈思也積極布局核心應用市場，而5G和自動駕駛便是兩大重點目標。首先在5G方面，隨著5G業務迅速成形，其所覆蓋的廣度與深度正達到前所未有的水準，而5G帶來的商機也明顯可期。
賽靈思執行副總裁兼有線與無線事業部總經理Liam Madden(圖2)表示，5G將對該公司營收帶來顯著的成長，在5G時代，基站數量和4G相比，至少增加50%，因5G有著不同的頻段，因此基站的數量增加會帶來更多的收益成長。
另外，5G時代天線設計愈來愈複雜，4G時代多是透過4根天線進行收發，但5G時代至少是64根天線，而有這樣的數量變化，對於晶片的要求也會更高。將上述這些因素疊加起來，該公司預測5G時代的收入將會是4G時代的3~4倍。
因應5G商機，賽靈思也宣布擴大旗下Zynq UltraScale+射頻(RF)系統單晶片(SoC)系列，推出具有更高RF效能與擴充性的產品，新一代的元件能涵蓋6GHz以下(sub-6GHz)的所有頻段，滿足部署新一代5G網路的關鍵需求；同時可支援直接射頻取樣，內含高達每秒取樣50億次(GS/S)的14位元類比數位轉換器(ADC)及每秒取樣100億次的14位元數位類比轉換器(DAC)，兩者的類比訊號頻寬皆高達6GHz。
另外，新產品在單顆晶片中整合更高效能的射頻資料轉換器，因此能提供廣泛的頻段覆蓋率，滿足業界部署5G無線通訊系統、有線電視存取、先進相位陣列(Phased-array)雷達解決方案以及包含測試、量測和衛星通訊在內的其他應用之需求。省去分離式元件能減少高達50%的功耗與元件空間，使此產品成為電信營運商落實大規模多輸入多輸出(mMIMO)基地台布建5G系統的理想選擇。
除此之外，賽靈思也與三星聯手在韓國完成全球首例5G NR商用部署，透過UltraScale+平台功耗小、記憶體容量大等特性，助力三星開發出輕量、外形精實、低功耗的5G產品。
另一方面，除了個人用戶端的應用，工業互聯網、自動駕駛等也是5G業務的重要應用領域，並且對5G業務提出了低延遲的要求，即資料傳輸要在幾毫秒之內完成。對此，賽靈思提供可靈活應變且業界獨有的5G通訊平台，其採用的高度整合晶片具有RF ADC和DAC、加速5G NR功能以及可以滿足mMIMO無線電、大型基站(Macro Base Station)和蜂巢式網路部署所需的最高效率效能。
另一方面，布局自動駕駛市場，賽靈思也於近期發布全新高效能的自行調適元件XA Zynq UltraScale+ MPSoC 7EV與11EG，進一步擴大其車規級16奈米系列產品。這兩款新元件能提供最高的可程式化容量、效能與I/O功能，並為L2+到L4等級的先進駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛應用提供高速資料彙整、預處理和分配(DADP)及運算加速。新款元件提供超過65萬個可程式化邏輯單元與近3千個DSP單元，和前一代最大元件相比增加2.5倍。在新增這兩款高效能元件後，包括汽車製造商、自駕計程車開發商和一級供應商都能在一定的功耗範圍內執行DADP與運算加速，加速自動駕駛車輛的生產部署。
賽靈思汽車戰略與客戶市場行銷總監Dan Isaacs(圖3)指出，未來汽車自動化駕駛的程度會越來越高，汽車將會由系統進行控制，而非駕駛員，進而衍生出全新的交通服務現象以及商業模式。然而，若是要實現自動駕駛，其中一項關鍵就是要達到低延遲。
Isaacs說明，低延遲對於自動駕駛而言十分重要，車用系統要反應速度非常快才能確保安全。在正常情況下，若是用傳統CPU、GPU或是DSP等元件，雖然說可以實現高吞吐量，但卻難達到低延遲，因為處理時間較長，意味著反應時間也長。為此，該公司致力發展高吞吐量卻又能有低延遲的車用元件，同時還要保有「不斷變化」的能力；這都是因為自動駕駛搭載的感測器數量愈來愈多，使得運算需求不停變化，而只有可擴展的自適應性產品才能滿足運算、技術的不斷變遷。
然而，現今除了CPU、GPU之外，也已有越來越多車商或半導體業者採用高效、低功耗且能大規模量產的ASIC(例如特斯拉)，因應自動駕駛所需運算需求，或處理、分析大量的感測數據(如雷達、光達、攝影機等)，而這是否會對FPGA有所影響？
對此Isaacs認為，自動駕駛的功能需求不斷變化，而可編程的FPGA晶片有著更好的設計和升級彈性，靈活性優於ASIC，因此更能符合自動駕駛多樣的功能設計。
Isaacs進一步說明，FPGA是一個可編程的邏輯晶片，可以支援多種演算法，以讓晶片適用不同的自動駕駛功能(例如安全、感測等)。若是採用ASIC，如果要更改其中一項功能，或是指令要求的話，很可能無法輕易更動，而需要重開一顆ASIC。如此一來，不僅成本提高，也可能會增加風險，因為不確定後來新開的ASIC是否適用。由於自動駕駛的安全需求是不斷變化，而採用FPGA的話，便可以用同一個元件滿足各種功能調整、改進、增添的需求，而這是ASIC無法做到的。
Isaacs指出，許多人認為FPGA價格遠高於ASIC，因此較少採用，其實這是一種對FPGA的誤解。賽靈思目前已出貨1.7億顆的車用FPGA晶片，這證明FPGA的適用性、效能及優勢，且可編程的靈活特性又可以減少重開晶片的風險及成本；換言之，FPGA所能帶來的效益及優勢已遠遠超過其價格，擁有相當好的性價比。因此，該公司致力擴展車用產品系列，協助車商、系統業者實現數據整合處理，並透過更佳的靈活性和擴充能力，滿足瞬息萬變的自駕車市場。
推動新類型運算加速AI發展
最後，賽靈思則是積極推動自適應性運算，以因應變化多端的AI發展。賽靈思軟體與AI產品市場行銷副總裁Ramine Roane(圖4)指出，AI為現有的處理器帶來很大的挑戰，過往都是一年半到兩年的時間打造一個ASIC或GPU，然而，現在幾乎每三個就月會出現新的AI模型，使得既有的晶片設計時程很難趕上AI的創新速度。
Roane說明，為此，如今的發展重點在於，如何加快設計速度，以趕上創新速度。如上述提到，AI只需幾個月的時間(3~6個月)就會更新，出現新的運算模型，而晶片製造商不太可能隨著AI更新速度，每6~9個月就重新設計硬體，推出新的晶片。因此，需要能夠「自我調整」的平台，也就是設計要靈活多變，可以針對不同應用進行定製或優化，如此一來才能趕上創新的變化。
因此，賽靈思除了打造可自我調適的FPGA產品，以針對不同應用進行硬體優化外，也推出最新Vitis統一軟體平台，讓軟體工程師、人工智慧科學家等更廣泛的開發人員都能夠受益於賽靈思靈活應變硬體加速的優勢。
這是賽靈思首次推出一個軟體和硬體設計整合的開發工具平台，也是該公司從元件向平台公司戰略轉型的重要產品之一。Vitis可以根據軟體或演算法程式碼自行調適和使用賽靈思硬體架構，讓使用者從繁雜的硬體專業知識中解放，借助Vitis平台，無論是軟體工程師還是AI科學家都將受益於賽靈思靈活應變的硬體優勢。而對於硬體開發者來說，Vitis則能讓軟硬體工程師在同一個工具平台上協作，顯著提升工作效率。
值得一提的是，Vitis平台的第四層為Vitis AI，其整合了領域專用架構(DSA)。DSA配置賽靈思硬體，便於開發者使用TensorFlow和Caffe等領先業界的框架進行最佳化與編程。Vitis AI提供的工具鏈能在數分鐘內完成最佳化、壓縮及編譯操作，在賽靈思元件上高效地運行預先訓練好的AI模型；此外，它還為從邊緣到雲端的部署提供專用API，實現高效的推論效能與效率。
Vitis和Vitis AI目前已開放免費下載，讓軟體工程師與AI科學家在內的廣大領域開發者，都能運用自己熟悉的軟體工具與框架發揮賽靈思靈活應變的硬體優勢，將為從邊緣到雲端的人工智慧和深度學習提供最佳人工智慧推論。
賽靈思總裁暨執行長Victor Peng(圖5)指出，該公司的目標是建立一個靈活應變、萬物智慧的世界，可適應性是非常重要的，為此，賽靈思不僅推出自行調適運算加速平台ACAP，也發布了Vitis統一軟體平台。未來，仍須與更多合作夥伴進行溝通與交流，讓更多人了解賽靈思旗下產品(如ACAP)的適應性和靈活性，並讓更多的人可以在Vitis平台上進行開發工作。
三大策略啟動建立全新自適應時代
2018年初，賽靈思宣布啟動三大公司策略，分別是以資料中心優先、加速核心市場發展及驅動自行調適運算，其目的就是要讓所有的開發者都能受益於靈活應變的自行調適平台並加速創新。經過一年多的時間，在資料中心優先策略的發展之下，目前已有許多各式各樣的軟體和系統開發者加入自行調適運算的生態系統，例如浪潮、阿里巴巴、百度、中泰證券等。
Peng指出，新的技術、產品、商業模式發展十分快速，賽靈思希望建立一個靈活多變的智慧世界，而為了實現這個願景，該公司已不再是元件供應商，而是平台化解決方案開發與供應商，並努力透過資料中心優先、加速核心市場發展及驅動自行調適運算三大戰略，致力於擴展可適應解決方案於變化多端的市場和環境中。
