浪潮
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5G帶動通用型電信伺服器需求 國際伺服器大廠各顯神通
資策會MIC產業分析師蘇奕霖
以美國電信營運商為例，目前AT&T為全球走在電信網路虛擬化的領頭業者之一，其目標為2020年底前達成75%網路功能虛擬化，意味著不論是在核心網路或是邊緣網路，將有大量通用型電信伺服器之需求。在更多電信商跟進下，2020年全球電信用伺服器產值預計將達到77億美元(圖1)。
而在伺服器建置場景的部分，目前觀察可能多來自核心網路虛擬化以及邊緣運算兩大場景，特別是在5G網路世代下，核心網路的部分運算功能已下沉到邊緣做運算，對於邊緣伺服器之需求相對較為明顯，近年市場上也出現針對5G邊緣運算的新款伺服器。
然而，目前5G商用化也剛滿一年左右，國際各大電信營運商的5G布建也多集中在幾個重要城市，皆未達到廣域覆蓋的程度。整體來看，電信用伺服器中，專屬5G網路的產品，預計仍占總數不到一成。然而，隨著未來電信基礎設施持續地布建與更新，通用型電信伺服器之商機仍為各界所期待。
圖1 2018~2020全球電信用伺服器產值估算
國際伺服器主要品牌業者動向彙整
為了搶食通用型電信伺服器的商機，主要的伺服器品牌大廠均卯足全力，展開各方面的的技術跟市場布局。
戴爾
以生產、設計、銷售家用和辦公室電腦起家的國際伺服器領導業者戴爾(Dell)，如今也跟隨著全球網路通訊技術的演進，在5G商用化之際也定位成5G的重要參與者之一。Dell之所以有能力從伺服器產業跨足至電信通訊產業至少有兩項關鍵要素，第一為市場契機：電信網路架構之演進和改變，第二為關鍵商業策略：Dell過去重要的併購案件。
過去，電信營運商的網路建置所仰賴的是網路設備供應商所訂定的專用硬體和軟體，但隨著技術的演變，電信網路也從傳統的架構朝著虛擬化、容器化、雲運算化等的開源式架構演進，使得多數電信營運商轉向基於通用化的低成本硬體設備以及可以靈活操作的軟體平台。Dell便是看到因網路架構之轉變而產生的市場機會，希望可以藉由此機會提高Dell在電信網路市場的市占率。
有機會也需具備相對應的能力。Dell在2015年時完成了一項670億美元的EMC(主要為提供資料儲存和管理等相關產品和服務的跨國IT企業)併購案，該交易將全球最大的儲存器供應商與伺服器製造商合併，協助Dell成為唯一擁有從PC到數據中心全套IT產品的供應商。
此外，EMC早在2004年以6.25億美元收購了VMware，VMware是提供雲端運算和硬體虛擬化之全球領導業者，因此在Dell併購EMC的同時，也一併將網路虛擬化和雲端運算相關的軟體技術納入旗下，並從過去老牌的電腦業者轉型成為儲存、伺服器、雲端IT基礎架構與雲端虛擬管理軟體系統龍頭業者之一，已為進軍5G市場打好基礎。
HPE
同樣身為伺服器龍頭品牌業者，HPE同樣也看到伺服器在電信市場之商機，但在整個商業布局上卻與Dell有不同之處。Dell依靠併購EMC來強化其在企業級IT設備之地位，而HPE則是在2015年拆分雲端及伺服器等相關設備業務，成立HPE專門負責雲端及伺服器等企業軟/硬體解決方案。此作法主要用意是希望HPE能夠專注於雲端事業，並可靈活應對市場趨勢。
然而，光靠「專注」並不足以讓HPE立足於電信網路市場。HPE也併購大量相關企業累積自身能力。舉例而言，因應網路架構的虛擬化和雲端化，HPE在2018年時併購SDN新創公司Plexxi，強化其雲端市場的布局。除了Plexxi，HPE在2018年另外也併購Cape Networks，期望藉由其AI解決方案進行有效率的網路分析和監控，進而幫助網路服務提供商能夠有效降低營運成本，並且為終端客戶提供最佳用戶體驗。雖然HPE諸多的併購案看似非直接是為了要跨足電信市場，但不可否認HPE已藉由此類併購，不斷增強網路虛擬化和雲端運算的能量。
華為
作為全球三大網路設備供應商之一的華為，華為在電信用伺服器銷售也因此具有優勢。相較於Dell或是HPE跟著虛擬化網路架構之發展趁勢進入電信伺服器市場，華為在傳統封閉的網路架構中已具備電信專用設備之相關技術能量與銷售實績。而如今隨著網路架構之演進，華為也積極提供高效能的運算和儲存服務，藉此協助電信營運商5G的布建並大幅降低網路營運成本。
華為另一項關鍵優勢為具有處理器晶片設計、研發、生產等能力。舉例而言，華為於2019年初時發表了一款基於Arm架構的伺服器處理器「鯤鵬 920 (Kunpeng 920)」，並號稱其為業界最高性能的伺服器晶片，可與同樣為華為自己所開發的開放式伺服器作業系統做互相搭配，發揮伺服器最佳效能。未來華為將持續投入30億人民幣的資金，以支持相關產業生態系的建置和發展。
浪潮
浪潮為中國大陸主要伺服器供貨業者，除伺服器外，其他產品包括雲計算、大數據、資訊安全等相關產品，旗下亦有「浪潮軟體」，其軟體相關收入也曾被列為中國大陸企業前5名之一，顯示浪潮不論是在硬體設備或是軟體解決方案上，皆具備一定技術能力，浪潮也將上述能量轉變成為踏入5G電信市場的重要基石。
在過去幾年中，浪潮已陸續證明其跨足5G電信領域之決心並發表多項產品和解決方案，包括硬體設備、虛擬化平台、雲服務等運算產品。此外，浪潮也與國際相關領導型業者合作，如Red Hat和Kaloom等，共同成立5G聯合實驗室，發布了虛擬數據中心機房(Virtual Central Office,VCO)解決方案。浪潮已經根據自身雲計算、大數據、人工智慧等優勢，開發出各種5G解決方案，並且將商業目標領域鎖定在能源、交通、金融、教育、園區等垂直應用領域。
因為5G市場商機的浮現，國際伺服器品牌業者皆爭相投入電信領域。觀察這些領導品牌業者的重要布局，可發現各業者早在網路開始虛擬化的初期，便以不同的方式切入電信市場。
舉例而言，Dell靠著併購EMC(連同VMware)，整併包括儲存裝置和網路虛擬化以及雲相關的軟體技術，以提供最完整的整體解決方案；而HP則是靠切割業務，成立HPE專門負責雲端及伺服器等企業軟/硬體解決方案。雖然兩大業者作法不同，但目的同樣是希望能在電信市場分得一杯羹，特別是目前在邊緣運算領域，兩家業者相繼推出一新一代邊緣運算伺服器，主打5G電信市場。
而華為在美國禁令等一連串的影響下，使其在歐美市場發展受到限制，目前可能僅在非核心網路的部分才較有機會。但華為本身既為網路設備供應商以及擁有處理器晶片研發的能力，能夠以整套網路系統綁定之方式出售其產品，因此在不受禁令影響之區域擁有較穩固的市場利基。浪潮主要則是瞄準亞洲市場，特別是在中國大陸，除新推出的邊緣運算伺服器外，其新開發的「+5G」平台也已做好進攻垂直應用領域的準備。
晶片大廠布局不落人後
從硬體規格來看，處理器為伺服器最重要的關鍵核心，使占據伺服器處理器晶片市場占有率9成以上的英特爾(Intel)，成為5G電信市場不可忽視的存在。英特爾不僅已推出一系列針對5G相關的晶片產品，Dell、HPE以及浪潮近期推出的邊緣運算伺服器，也都採用英特爾相關系列晶片，顯示英特爾即便是在電信領域中也擁有一定程度的話語權。
再者，當5G網路逐漸成熟時，未來的網路流量與資料量也將大幅度地提升，導致處理器需要依靠加速器來分擔部分運算功能。雖然英特爾已針對此趨勢推出ASIC加速器，但目前市場上仍以GPU以及FPGA為加速器優先採用晶片，成為其他相關晶片業者的競爭關鍵。
無論是電信業者、雲端運算服務大廠，對於5G在電信核心網路與邊際網路的新商機都不敢忽視，因此除了Intel外，NVIDIA、超微(AMD)、Marvell、博通(Broadcom)等晶片大廠都積極布局。未來幾年隨5G市場起飛，電信用伺服器的供應鏈將有許多看點，也將與臺灣的相關伺服器業者緊密結合。
(本文作者為資策會MIC產業分析師)
ACAP平台彈性/智慧高 Xilinx轉型全面擁抱AI
2012年的ImageNet機器學習影像辨識學術競賽，被喻為是正式掀起這一波人工智慧(Artificial Intelligence, AI)浪潮的關鍵活動之一，GPU平行運算架構在圖形辨識上的高效能，讓深度學習網路可以大幅增加層數，以提升影像辨識準確率；也旋即於2015年以3.57%的錯誤率超越人眼，揭開AI產業化與產業AI化的大門，運算平台除了近期超熱門的GPU之外，CPU、FPGA與新興的神經網路處理器(NPU)，更亟欲搶占AI深度學習網路運算與推論市場大餅。
人工智慧發展全面展開，可編程邏輯廠商美商賽靈思(Xilinx)認為，未來已經沒有一個架構可以滿足所有的應用需求，因此該公司正式踏上轉型之路，2018年3月啟動策略轉型工作，宣示從元件廠商轉型為平台廠商，提出自行調適運算加速平台(Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)，並舉辦賽靈思開發者大會(XDF)，發表未來幾年的技術與產品重點，全面擁抱人工智慧的發展趨勢，以資料中心(Data Center)為發展策略的起點，目標為打造靈活應變、萬物智慧的世界。
自行調適/運算加速/平台化策略
多年來以可編程邏輯元件技術立足產業的Xilinx，為了在AI的創新浪潮中注入下一波成長動能，啟動成立以來最大規模的轉型工程，Xilinx總裁暨執行長Victor Peng(圖1)表示，在AI無所不在的時代，相關應用日新月異，晶片設計週期已經落後創新的速度，FPGA彈性的特點則可以應用在AI的創新上。目前一般新晶片設計週期高達24個月，透過ACAP平台的協助，可將AI模型加以拆解，變成數個不同的發展(Develop)、優化(Optimize)、部署(Deploy)流程，該平台動態範圍廣泛彈性，可針對不同的應用調整需要的加速範圍。
圖1 Xilinx總裁暨執行長Victor Peng表示，該公司自行調適運算加速平台ACAP目標為打造靈活應變、萬物智慧的世界。
因此Xilinx未來不再是元件供應商，而是平台化解決方案開發與供應商。而資料爆炸、AI興起、摩爾定律放緩，顛覆了原有的市場和業務，Peng認為，平台策略在這樣的大環境下中也就顯得更加重要，系統和基礎設施在全球迅速擴張，對於運算能力和頻寬也有了前所未有的要求。同時，也要更加迅速地滿足不斷變化的要求和標準。就像自然界「物競天擇，適者生存」的自然法則一樣，在數位世界，靈活應變的系統也是最具彈性和可持續性的。
Xilinx於10月推出第一款ACAP平台產品Versal，Peng指出，Versal字面上是由Variety與Universal組合而成，希望在技術與應用上可以兼顧多樣性與通用性。Peng強調，ACAP平台是整體軟體的堆疊，不僅僅是晶片，還包括高整合度工具、最佳化函式庫、作業系統等，還有AI框架標準，只須利用符合業界標準設計的流程就能針對其硬體與軟體進行編程與最佳化，針對整體應用的加速，而不僅止於深度學習網路。
Versal架構專為AI應用開發
Versal的架構將發展兩個系列、六個應用區隔，兩個系列以有無AI核心為主要差異，未搭載AI引擎的系列，運算能力由低至高為Prime、Premium以及HBM三個產品線；而搭載AI引擎的系列，主要以應用區隔為AI核心、AI邊緣以及AI RF系列。未搭載AI引擎系列，針對市場上廣泛適用性進行設計，並就作業負載的連結與線上加速進行最佳化。搭載AI核心的系列，針對雲端、網路以及自駕車應用進行最佳化，該系列配有5個元件，並提供128至400個AI引擎。
在架構上，Xilinx FPGA與SoC產品管理暨行銷資深總監Kirk Saban(圖2)解釋，Versal架構中有幾個主要的核心，包括：純量處理引擎(Scalar Processing Engine)，搭載Arm Cortex-A72與Arm Cortex R5應用處理器，還有可完全軟體編程的平台管理控制器；自行調適硬體引擎(Adaptable Hardware Engine)，可動態重新配置，即時加速能力最高達八倍；DSP引擎可提供高準確性浮點運算與低延遲，針對客製化資料路徑的細微性控制；AI引擎具有高傳輸率、低延遲與高效率，可協助AI推論與高階訊號處理，搭配先進記憶體和介面技術，可提供強大的異質加速能力。
圖2 Xilinx FPGA與SoC產品管理暨行銷資深總監Kirk Saban解釋，自行調適硬體引擎，可動態重新配置，即時加速能力最高達八倍。
而在軟體支援與開發環境部分，Xilinx軟體業務執行副總裁Salil Raje說，AI人工智慧有兩個階段，訓練和推論。在訓練階段，資料科學家將海量的資料放到模型中，然後微調模型、改善模型以減少誤差，之後將訓練模型部署到應用當中。在推論過程當中，資料量相對較少，在推論階段，回應速度與功耗就顯得更加重要，如果部署在搭載電池的邊緣設備當中，要盡量降低功耗。未來幾年，推論需求的成長性將明顯高於訓練(圖3)。
圖3 AI推論需求將持續攀升
資料來源：Barclays Research(05/2018)
AI創新與應用日新月異
而推論帶來的挑戰包括：AI創新的速度，低延遲、高通量和高效能與整體的應用加速。Raje指出，幾年前AI關注圖像的分類以及推薦的引擎，但是AI應用和AI模型的使用數量成長的速度非常快，包括目標識別、分割、語音辨識、異常檢測等，在每個應用當中都有很多的創新發生在AI的模式上。2012年的AlexNet促成AI模型的大爆炸，在過去六年，絕大多數的創新都是為了改善精確度。最近則是想提高AI模型的效率，以應用於行動裝置和IoT終端。
現在AI的應用、AI模型和精度方面有很多的創新，Raje舉例，有一個最先進的深度學習網路，等專為其設計的晶片生產時，技術已經產生了變化，此固定功能晶片，只為了支援一個舊的網路架構。所以固定晶片架構不是好選項，要靈活應變的硬體如賽靈思FPGA和ACAP元件，使得使用者能夠客製資料流程以針對最先進的網路，同時可彈性調整，而不需更換晶片。靈活應變的硬體也能夠客製記憶體的層次結構，可以用更多的On...
Xilinx AI轉型拉攏資料中心 劍指Intel、NVIDIA
自行調適與智慧運算廠商賽靈思(Xilinx)，多年來以可編程邏輯元件技術立足產業，為了在人工智慧(AI)的創新浪潮中注入下一波成長動能，啟動成立以來最大規模的轉型工程，並在日前的北京賽靈思開發者大會(XDF)中，積極與大陸雲端服務業者華為、阿里巴巴、浪潮等公司合作，搶占AI運算/推論市場，與布局較早的GPU、CPU競逐雲端AI應用大餅。
FPGA最大的特點就是靈活的可程式化與高運算能力，過去常被用在需要高運算效能或創新應用尚未發展出適合的ASIC時，面對AI浪潮席捲，AI無所不在的時代即將來臨，為搶占廣大的深度學習網路運算市場，各類運算平台積極布局AI運算，包括Intel為首的CPU、NVIDIA為主的GPU，FPGA龍頭Xilinx也投入，雲端AI運算市場競爭激烈，各家廠商積極合縱連橫布局產業生態系(ecosystem)。
以投入較早的NVIDIA為例，目前在AI競爭當中取得暫時的領先，該公司目前已經發展一系列的硬體晶片與板卡，搭配完善的開發環境、AI深度學習框架、軟體函式庫等，產業鏈初具型態；而昔日資訊運算霸主Intel，近年則是透過許多投資與併購，希望能扭轉CPU不適合深度學習運算的劣勢。相較之下起步較晚的Xilinx今年大動作投入，走向平台化並創建自行調適運算加速平台(Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)，Xilinx總裁暨執行長Victor Peng表示，首款產品Versal就採用最先進的台積電7奈米FinFET製程。
在北京XDF Peng強調，ACAP可以透過彈性化的調整，協助整體應用的加速，縮短執行時間，而不是只最佳化機器學習流程。Versal將發展成一系列的產品解決方案，包括應用廣泛的Prime、強化推論功能的AI Core、低功耗的AI Edge、高速傳輸的Premium、整合RF功能的AI RF、整合記憶體堆疊，應用在高階資料中心的HBM。
而在這個階段，Xilinx也以資料中心為其發展的優先戰略，XDF中並與中國大型雲端服務業者華為、阿里巴巴、浪潮結盟。華為智能計算業務副總裁張小華說明，採用華為雲技術，華為硬體以及Xilinx FPGA，建構一套統一的線上線下協同平台，採用相同的生態系統、環境資料、共同的安全協議以及管理協議。
阿里巴巴FPGA異構計算研發總監張振祥則說，阿里雲FPGA已經發展到第三代產品與架構服務，隨著未來新架構上市，當能提供更迅速更確實並安全的運算服務。浪潮集團副總裁李金指出，該公司致力於打造AI全面性的產品布局，從運算平台高效的管理系統套件到深度學習框架的最佳化、終端解決方案四個層次為客戶提供迅速、高效、最佳化的AI運算基礎設施。