Intel 低調收購的晶片商 eASIC,背後帶來的價值是什麼?

作者 | 發布日期 2018 年 08 月 14 日 7:38 | 分類 數位內容 , 晶片 , 網路 follow us in feedly

英特爾(Intel)正積極揮軍資料中心市場 AI 應用,在本週舉行的 Data-centric Innovation Summit 上,首度對外談及剛購併的晶片 eASIC 公司的效益。



Intel 收購晶片商 eASIC,補足 FPGA 晶片戰力

Intel 7 月中收購矽谷晶片公司 eASIC 後,併入 Intel 研發 FPGA 晶片的可編碼部門(PSG),Intel 沒有對外公布收購金額,僅表示金額不大。根據 Crunchbase 資料庫, eASIC 進行過 9 輪融資,總額度為 1.39 億美元。外界也預估購併金額不會超越 3 億美元。

2015 年,Intel 才以 167 億美元的價格,收購全球第二大 FPGA 商 Altera,隨即成立現在的可編碼部門(PSG)。對比有史以來最貴的收購金額,同樣併入可編程部門的 eASIC 顯得渺小,購併案也沒有激起太多討論火花 ,但這個團隊對 Intel 來說卻是至關重要。在這次的 Data-centric 大會,Intel 清楚向外界點出收購案背後帶來的三大重要意涵。

  1. 滿足 FPGA 客戶端的降低成本與能耗需求(Cost and power reduction path for FPGA customers)。
  2. 讓 ASIC 客戶端可降低 NRE 費用與產品上市時間(Lower NRE cost and time to market for ASIC customers)。
  3. 提供一種規模化技術,這個技術是 16 奈米、10 奈米到 7 奈米製程的 FPGA 產品降低成本的路徑(Scalable technology to provide pathway to cost reduction for 16nm / 10nm / 7nm FPGA product)。

前面兩點主要在於解決客戶痛點。

在多元硬體加速晶片種類中,同屬專用晶片的 FPGA 與 ASIC 常拿來做比較。若單純以效能來看,ASIC 是一種為了某種需求訂製的專用晶片,在吞吐量(Throughput)與延遲與功耗等表現都優於 FPGA。

但 ASIC 晶片的演算法是固定的(ASIC 設計製造後電路就固定無法改變),也就是說,若使用了 ASIC 加速某種類神經網路演算法,後來別種演算法更優異,也無法變更,這些投資就浪費掉。

而 FPGA 的優點就是可以重新編碼,可以配合不同的演算法做不同的設計(不需要更改硬體設計,直接透過升級軟體改變晶片硬體功能)。

eASIC 團隊提供的技術就是一種介於 FPGA 與 ASIC 中間的技術,在電源效率與效能表現上僅比標準的 ASIC 稍差,但有較短的設計時間,可以降低支付給研究、開發、設計和測試晶片的單次成本(NRE)。

結構化 ASIC 能夠節省一半的 NRE 費用和設計時間,eASIC 解決了 ASIC 設計複雜、費用高昂等障礙,降低了 ASIC 的進入門檻,同時解決了 FPGA 靜態泄漏和高功耗的問題。

而且以產業現狀來看,隨著半導體製程不斷前進,越來越複雜的晶片製程,也讓 NRE 費用水漲船高,甚至呈指數級上漲,而 ASIC 晶片要達到大規模,才有可能降低生產成本,也因此對於初始投入資源沒有太多、不願冒險的廠商來說,可能一開始就使用 FPGA 替代 ASIC。

FPGA 面臨強敵,賽靈思新產品剛問世

從 Intel 2017 年第二季財報來看,可編碼部門(PSG)還是個小事業體,5.17 億美元的營收貢獻比起最賺錢的資料中心(DCG)部門 55 億美元,18% 的季增成長性也不比資料中心的 27% 表現。

不過,英特爾執行副總裁暨資料中心事業群總經理 Navin Shenoy 指出,「對比 2017 年的 70 億美元,PSG 在 2022 年將為 Intel 帶來 80 億美元潛在的市場規模(TAM)。」

但這 80 億美元,可不是僅有 Intel 獨享,還有 FPGA 的發明者,全球第一大廠賽靈思(Xilinx)等廠商。賽靈思今年推出一款研發 4 年耗費 10 億美元的產品 Everest,並且採用台積電 7 奈米技術,而賽靈思的市場與 Intel 瞄準的資料中心及 5G 市場完全重疊,而且,不斷創新的賽靈思近年財務表現非常優勢,對於並非技術創始者且是透過購併獲得技術的 Intel 來說,要如何說服更多客戶採用?甚至能成為市場領導者?

而另一方面,微軟 Azure 正是 Intel FPGA 的資料中心重要客戶。微軟由 Intel FPGA 晶片打造出名為「Project Brainwave」的深度學習加速平台要讓 Bing 搜尋服務更即時更聰明。

而且對於微軟來說,Bing 並不是單純的搜尋引擎而已,而是微軟最重要的 AI 計畫,因此可以說,微軟要用 FPGA 對抗 Google TPU。而微軟也傳出要自行研發 FPGA 的消息,以上對於 Intel 來說都是一場硬仗。

(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:Flickr/Chris Potter CC BY 2.0)