看新视野NO.06｜金沙江周奇：科技投资者要坚持长期潜伏，善于把握技术成熟度
06-18
2019年2月14日，美国超微公司（AMD）正式宣布完成对半导体巨头赛灵思的收购。
这场持续数天创下价值1亿美元半导体交易新纪录的市场行情终于落下帷幕。
完成收购的AMD总裁兼首席执行官苏姿丰表示，赛灵思的FPGA产品将为AMD赋能，帮助AMD在可预见的云计算、边缘计算和智能设备市场机会中占据更大份额。
2020年5月，AMD宣布将把Xilinx FPGA驱动的AI推理引擎集成到CPU中，首批产品预计将于2020年推出。
为什么选择FPGA？将CPU和FPGA集成在同一个封装中意味着什么？ AMD的行动方向是什么？带着这些问题，《成长在阿里云》采访了中国FPGA芯片算法专家、深维科技创始人兼CEO范平，聊聊FPGA芯片背后的技术特点和行业应用。
芯片家族，“通用”的FPGA芯片在哪里？ FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片是基于可编程器件（PAL、GAL）开发的，是半定制化、可编程的集成电路。
要了解FPGA，芯片领域的底层路线是绕不开的前提。
顺着这个思路，让我们来看看FPGA的“前世今生”。
范平告诉我们，计算效率的核心是CPU芯片上每个晶体管的利用率。
早期我们主要使用CPU进行通用计算，只需要编写软件即可完成各种任务。
然而，随着数据容量呈指数级增长，所需的智能算法变得越来越复杂，CPU计算性能的提升速度无法匹配实际应用需求的增长速度。
研究发现，在运行任务时，CPU的晶体管实际上并没有工作，这就创造了创新的空间。
如何优化呢？芯片架构成为答案——利用GPU、FPGA和专用ASIC计算芯片来提高计算架构的效率。
基于这样的背景，Xilinx联合创始人Ross Freeman在2008年发明了FPGA。
作为一种“可编程”芯片，它可以应用于很多场景：接入各种变频信号、IO输入输出、适配各种传感器、外围电路、在芯片领域，FPGA的灵活性是其与通用CPU、GPU、专用ASIC等最明显的区别，因此也被称为“通用芯片”。
在FPGA的“兄弟姐妹”中，CPU的优势在于其通用性，其架构最适合算法灵活多变的领域，例如事务流程处理。
其缺点是性能提升有限； GPU是多核的一种高性能计算载体，适应现有特定架构上的AI处理和图像渲染处理。
缺点是基于简单的多核概念的架构创新不够彻底； ASIC是一种非常彻底的算法，经过充分优化，适合使用。
它的局限性体现在它针对特定应用的特殊用途。
一旦专用，就意味着算法和应用场景无法调整。
相比之下，FPGA是一种明显不同的解决方案，可以深度定制算法，因此它的性能非常高——比CPU性能更高，比GPU架构适配更好，而且由于是电路级实现，所以它的功能性非常高。
降低消耗；与ASIC相比，FPGA的可持续编程特性使其能够进行升级和灵活定制。
因此，“通用芯片”名副其实。
FPGA+CPU，深维科技选择的技术路线。
深维科技成立于2001年，团队由一批资深的FPGA芯片和算法专家组成，在多媒体处理、异构系统架构设计、EDA等方面拥有丰富的经验。
在技术路线上，深维科技提供超高性能基于FPGA+CPU异构计算技术的数据中心应用图像视频处理解决方案和产品。
FPGA+CPU，这是异构计算的一条路线。
结合上述“芯片家族”技术的特点，FPGA+CPU是一种兼具任务通用性和灵活性的选择：CPU软件是一个非常开放和完整的任务分配系统，可以处理对云端和边缘计算的访问。
等，满足各种综合任务场景的上层应用需求；同时通过FPGA对核心计算进行加速，以应对特殊场景的需求。
FPGA与CPU配合，软件和硬件均可编程，极大满足了当前应用场景不断丰富、算法不断优化、性能不断提升的高需求。
采用FPGA+CPU技术路线进行视频图像处理，“这是一个不断探索的过程，”范平告诉我们选型过程，“首先，FPGA的选择是由我们的技术背景决定的。
FPGA芯片，基于对FPGA市场和趋势的熟悉，想要优先考虑FPGA的价值；而视频图像处理的选择经过了非常复杂的分析——视频图像非常适合FPGA，从云计算的角度来看，集中负载可能是ASIC的天下，但有很多碎片化的需求场景需要统一硬件加速，非常适合FPGA。
从边缘到云端，FPGA也有很多处理需求场景。
“考虑到市场的广度以及技术的适应性和适用性，范平和他的团队最终选择在视频图像主赛道上使用FPGA进行商业化。
基于SaaS和FPGA的云实例，面向深维云该服务采用FPGA+CPU加速方案整体部署，推出图像视频服务，为电商社交网站、视频网站、医疗影像等行业客户提供图像及图像转码应用。
对此，范平表示：“我们用的是云。
计算核心能力逐步向端侧拓展，包括图像压缩、AI ISP等，并开发出一系列以IP为核心的产品。
最终产品逐渐从互联网市场拓展到商业航天、卫星成像、汽车图像处理等领域。
“如今，成立六年的深维科技一直围绕FPGA、IP、EDA发展产业生态和业务，深耕EDA+IP业务服务市场。
深维科技的深聚迅雷可支持8K @60p超高清视频实时处理解决方案可以帮助数据中心用户提高10倍的图像处理性能，减少10倍的延迟，同时保持一致的QoS，并将显着降低整体成本。
在阿里云不断壮大，生态全面开花，深威科技与阿里云深度合作，推出基于SaaS的加速产品，目前深威科技与阿里云推出的GIF转换解决方案已上线。
众所周知，GIF是一种视频格式，在应用中消耗大量流量，相比之下，深威科技与阿里云推出的WebP格式动画解决方案可以节省75%以上。
交通。
不仅动画效果和清晰度远优于GIF格式，而且可以实时转码处理。
这是全球首款支持大并发和实时能力的产品。
范平告诉我们：“这是一个基于阿里云SaaS的产品，很快就会落地。
”后续，他们进一步推出了WebP转换和HEIF转换。
HEIF是苹果手机的默认格式，与PNG格式相比，可以节省一半的文件大小，相同的存储空间可以存储两倍的图片。
这是一个非常好的解决方案。
由此，神威科技推出了全球最高并发性能的HEIF产品，并在阿里云实现了长期稳定运行，范平也积累了一些经验。
经验表明，“我们必须利用双方的优势形成互补——阿里云的基础设施优势、技术支持服务团队的实力、整个业务推广的执行能力、市场影响力等方面，这将有利于小型企业的发展。
”对于中小企业和创业者来说，最重要的是与大平台的合作价值最大化。
当然，企业本身也必须拿出有价值的解决方案并在这个层面上进行合作。
一是产品和技术合作的定位，二是支撑服务的资源利用合作水平。
从我们的经验来看，这是一种增加影响力，从而加速产品市场化进程的方式。
“创业的本质，热带海洋中的有机融合。
2010年，范平毕业于北京航空航天大学计算机系，先后在全球顶尖的EDA工具公司和国内FPGA芯片公司工作。
直到他2016年创业时，范平已经在EDA和芯片领域积累了12年的经验，在范平看来，他是一个技术人，喜欢从技术角度思考问题。
但他也是一个“爱捣蛋”的人——他希望走出圈子看看，“因为这样的想法，我一直在从大公司跳到小公司。
好处是可以看到世界更真实的一面——一个真实的、真正有机的运营组织，能够真正面对环境和挑战，不会像大公司那样，很多职能和人文环境被设计和干预得那么完美。
。
“创业对他来说是一个肩负实现理想重担的过程，他需要更主动地承担风险，在走这条技术道路上占据更主导的地位。
”有时候，我更愿意把深维公司想象成在热带海洋中。
一种生物，一只小寄居蟹，或者一条躺在沙子里的鱼，偶尔会出来张开嘴来获取食物，或者依靠一门技能来生存。
我认为一个企业首先要在生态环境中发展自己的专长，并在自己特定的生态中生存。
”范平认为，创业本质上是遵循自己真正的价值观和规律，每个人都希望一帆风顺——顺利定位产品、定位市场、获得投资、丰富业务赛道、上市，但最终还是要找到自己的定位，找到长期发展的核心，“那就是技术”。
、市场、商业和资本，把这些无机的组合拼凑起来，转化为真正的、有机的、内在的认知提升。
“其实这个有机整合就是对整个生态环境的适应，除了产品、市场的适应，还有人员、团队、认知的适应，这是一个更本质的问题。
从范平的角度看在六年左右的时间里，神威逐渐完成了从各个角度的积累，增强了对市场的了解，与市场生态互动并有效地理解、沟通和合作，而这正是神威科技为初创企业带来的宝贵经验。
结论通过集成Xilinx的ADM并宣布FPGA+CPU，FPGA的进入可以扩大应用范围，促进AI应用创新的基础能力，更广阔的应用前景摆在我们面前。
对于国内FPGA产业来说，这是一个更大的生态系统。
除了FPGA芯片本身的设计和生产外，还有可以使用芯片的先进EDA工具，以及可以快速复用以前成熟设计的核心核心。
IP能力、对行业场景的深入理解和定制……这是一个极其广阔、亟待挖掘的市场空间。
对于深维科技来说，他们从一开始就决心在EDA和核心IP两个场景上进行深度积累，希望通过长期坚定的投入，能够真正有效补充整个国产FPGA的部署行业。
对于未来中国的FPGA芯片产业，范平充满希望：“20年前就有一个判断，世界其他地方很难培育出像Xilinx这样的公司，只有中国市场才有机会。
只要这个不会发生翻天覆地的变化，我觉得这是大概率事件，“阿里云“中小企业数字服务节”开放5亿数字资源帮助企业救助发展，就等你来利用。
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