芯片设计规则正在悄然变革_芯片_数据

本日，越来越多的云游戏、数据挖掘、人工智能/数据剖析和高性能打算均在云端实现。
虽然这些运用的哀求各不相同，但在不断提高打算量的哀求方面一模一样。

数据中央无法通过不断扩大物理占地面积来知足这一需求。
为了将运营支出（OpEx）保持在可接管的范围内，以及实现净零（Net Zero）目标，企业须要在有限的空间内增加打算密度，从而得到更高的打算性能。
图形处理器（GPU）、中心处理器（CPU）、人工智能（AI）加速器等处理元件必须在最小的功耗/散热和面积预算内实现最高的性能。
为此，遵照移动设计原则进行处理器的设计是一个空想的出发点。

剖析PC市场的趋势，也可以得出相似的结论。
在传统PC模式下，大部分功能被各自集成为一个个的独立模组。
但是，随着大多数组织希望扩大稠浊办公模式，人们逐渐用条记本电脑取代台式机。
将越来越多的功能（包括图形处理、神经网络加速、安全、I/O等）集成到具有统一存储器架构的单个别系级芯片（SoC）中，既可以提高性能，又能将功耗保持在最低水平。
因此，下一代PC处理器看起来越来越像是智好手机处理器。

随着摩尔定律的闭幕，行业再也不可能每两年涌现一次性能提升。
在此背景下，企业纷纭加入这场设计“竞赛”，争相以最佳的芯片，打造最好的用户体验。

环球大型科技公司早已深谙此道，有备而来。
它们正着力自主设计定制芯片，以用于消费类产品、PC或数据中央等。
这些公司从现成可用的芯片转向定制芯片，寄厚望于更好地掌控设计，赢得上风。
因此，我们看到亚马逊投资于Graviton CPU设计，谷歌推出了以TPU为中央的Tensor CPU。
苹果公司的M1处理器将为Mac电脑带来一款借助移动设计原则进行优化的芯片，供应更高的集成度和更出众的性能功耗比。

对付没有内部硬件和软件设计团队，尚未动手开拓定制芯片的原始设备制造商（OEM）而言，他们面临的寻衅在于如何让自己的设计脱颖而出，与高度优化的架构相媲美。
这些OEM利用的芯片大部分都是现成可用的，可能会使他们处于劣势。
许多为PC和数据中央设计的芯片是“暴力”办理方案，虽然可以供应所需的性能，但常日过于耗电，太占用内存/带宽，缺少竞争力。
此外，这些芯片在可用的特定软件和操作系统方面也存在限定。

部分移动市场的SoC供应商开始进入数据中央和PC市场，期望瓜分现有玩家的部分市场份额，但它们的数量少之又少，很难帮助OEM厂商实现既创新又掌握本钱的差异化。
因此，一些行业替代方案正在应运而生。
我们不乏看到很多厂商正在考虑基于RISC-V架构的CPU办理方案。
但是，单一的CPU设计无法完备办理OEM目前面临的激烈的竞争困局。
OEM须要放眼全体数据中央的架构构造提升整体方案的创新，从而增加自身的竞争力。

通过异构打算，灵巧利用CPU,GPU等打算单元，实现硬件最大利用率以达到打算性能的优化提升，同时知足效率和功耗比优化。
异构打算架构为数据中央不断提高的打算量哀求供应了灵巧阵列事情方案。
目前很多半导体厂商都在研究干系的产品和运用，以赋能OEM市场竞争力。
传统的GPU IP公司Imagination就在去年推出了其CPU产品线，并强化了异构打算的研发，意图通过产品组合的优化提升，给客户供应更加完善的异构打算办理方案，从而更好的做事客户以适应未来高性能打算的需求。

移动GPU是打造高效异构设计的空想切入点。
与试图将高端GPU强行纳入移动功耗预算范围比较，把移动GPU升级运用于数据中央和PC领域将更加故意义。
由于移动GPU天生为”小而美”而生。
移动GPU厂商开拓拥有很多专利技能，以最大程度的实现GPU高性能低功耗。
在数据中央和PC粗放式单一追求高性能GPU的背景下，这些技能上风可以让移动GPU厂商更加具有竞争上风，并给OEM供应更多的管理附加代价。

提到移动GPU的专利技能，不得不又再次提及Imagination这家专注于GPU设计的老牌企业。
和它的对手比较，Imagination多年来把紧张精力放在了GPU领域的研究中，尤其是在更繁芜的GPU渲染领域，Imagination是很多技能的先驱开拓者，例如GPU硬件虚拟化，分块式延迟渲染（TBDR）,实时硬件光芒追踪（Ray Tracing)等。
分块式延迟渲染（TBDR）技能是将几何数据分割成小区域（图块），并统一处理。
由于每个图块都经由光栅化和单独处理，渲染的尺寸非常小，因此可以将所有数据保存在快速运行的片上存储器中。
这项技能为M1的图形处理奠定了根本。

对付诸如安卓云游戏等运用处景，数据中央须要灵巧处理多个用户的不同游戏消费场景。
在多个小型GPU上处理多个小型并发事情负载的方法比利用传统桌面GPU更高效。
云游戏家当链都在强化GPU硬件虚拟化技能的开拓运用以降落本钱。
移动GPU通过向上扩展分散式多核移动GPU架构，使每个GPU既可支持更多用户，同时为云真个许多用户供应更高的能效。

以芯动科技（Innosilicon）为例，作为国产高端GPU第一芯的行业领头羊，该公司基于Imagination移动GPU IP的根本上，把移动GPU架构向上扩展至高性能做事器级别的硬件，旨在冲破台式机显卡市场的现有格局。
在这个长期由双寡头垄断的高端市场中，没有人预见到会涌现新的竞争对手，但芯动科技正在利用不断变革的市场力量和高度可扩展的高效技能供应替代方案。

增加高效的片上AI处理（正如M1所示）是OEM的另一个机会。
由于片上AI处理尚未成为PC的标准，OEM可以利用这项能力来支持超分辨率降噪、音频命令、安全等新兴运用。
这种AI功能常日须要巨大的打算能力，而利用基于移动设计原则设计的神经网络加速器（NNA）IP便可以在SoC上集成高效、高度可靠的AI推理功能。
在端侧的AI边缘加速器领域，相较于其他竞争对手，Imagination的NNA边缘加速器硬件不仅继续了其GPU设计的高性能低功耗的DNA，同时在不同的数量级的打算领域都有高于竞争对手的精良表现。

SoC制造商须要通过基于移动设计原则设计的可扩展IP内核，以创造高能效、高带宽和高性能的设计。
借助这种专为异构架构设计的处理器，他们可以创建专用、高效的新型办理方案。
这可以帮助OEM供应极具竞争力和差异化的产品，牢牢把握企业的未来发展方向。