深鑒科技被賤賣?AI芯片或許只是FPGA的附庸

時(shí)間:2018-07-26

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導(dǎo)語(yǔ):作為國(guó)內(nèi)最優(yōu)秀的AI芯片公司,深鑒科技被以3億美元的價(jià)格賣給FPGA巨頭賽靈思。據(jù)媒體報(bào)道,其估值遠(yuǎn)超過(guò)10億美金。如今以3億美元賣出,并且據(jù)稱核心團(tuán)隊(duì)要鎖定4年內(nèi)不得離開賽靈思。

【深鑒科技被賤賣?AI芯片或許只是FPGA的附庸】作為國(guó)內(nèi)最優(yōu)秀的AI芯片公司,深鑒科技被以3億美元的價(jià)格賣給FPGA巨頭賽靈思。據(jù)媒體報(bào)道,其估值遠(yuǎn)超過(guò)10億美金。如今以3億美元賣出,并且據(jù)稱核心團(tuán)隊(duì)要鎖定4年內(nèi)不得離開賽靈思。難道深鑒科技被賤賣?央行放水之后,催生出了一大批手握重金的投資機(jī)構(gòu),而國(guó)內(nèi)優(yōu)秀的投資標(biāo)的,特別是高科技領(lǐng)域的標(biāo)的極為稀缺,AI芯片獲得投資易如反掌,一時(shí)間冒出來(lái)幾百家AI芯片公司,也給投機(jī)分子可乘之機(jī)。

過(guò)去兩年,深鑒科技是國(guó)內(nèi)AI芯片領(lǐng)域冉冉升起的一顆明星。這家2016年3月成立的初創(chuàng)公司目前已完成三輪融資,投資方包括金沙江創(chuàng)投、螞蟻金服、三星風(fēng)投、賽靈思、聯(lián)發(fā)科等知名機(jī)構(gòu)和公司。據(jù)媒體報(bào)道,其估值遠(yuǎn)超過(guò)10億美金。如今以3億美元賣出,并且據(jù)稱核心團(tuán)隊(duì)要鎖定4年內(nèi)不得離開賽靈思。難道深鑒科技被賤賣?當(dāng)然沒有!這是因?yàn)橹袊?guó)真正優(yōu)秀的企業(yè)太少,而追逐的資本太多,優(yōu)秀企業(yè)的估值已經(jīng)到了完全沒有理性的地步。如果這些企業(yè)在美國(guó),估值會(huì)萎縮數(shù)倍以上。

為什么人工智能ASIC要賠錢?

人工智能算法不大可能用ASIC,因?yàn)锳SIC的開發(fā)周期太長(zhǎng),最少也需要3年才能量產(chǎn),而人工智能算法迭代速度很快,幾乎是每半年就迭代一次,所謂人工智能ASIC,沒出廠就已經(jīng)過(guò)時(shí)。另一個(gè)原因是人工智能芯片需要7納米工藝。

7納米時(shí)代,不是90納米時(shí)代,除非你像谷歌的TPU那樣自產(chǎn)自銷,否則,鐵定長(zhǎng)期虧損。根據(jù)Gartner推算,10納米芯片的總設(shè)計(jì)成本約為1.2億美元,7納米芯片則為2.71億美元,較10納米高出兩倍之多!為什么人工智能芯片一定要用7納米?

所謂制程納米,是CMOSFET晶體管閘極的寬度,也就是閘長(zhǎng)。閘長(zhǎng)可以分為光刻閘長(zhǎng)和實(shí)際閘長(zhǎng),光刻閘長(zhǎng)則是由光刻技術(shù)所決定的。由于在光刻中光存在衍射現(xiàn)象以及芯片制造中還要經(jīng)歷離子注入、蝕刻、等離子沖洗、熱處理等步驟,因此會(huì)導(dǎo)致光刻閘長(zhǎng)和實(shí)際閘長(zhǎng)不一致的情況。另外,同樣的制程技術(shù)下,實(shí)際閘長(zhǎng)也會(huì)不一樣,比如雖然三星也推出了14nm制程芯片,但其芯片的實(shí)際閘長(zhǎng)和Intel的14nm制程芯片的實(shí)際閘長(zhǎng)依然有一定差距。

閘長(zhǎng)越短,有兩大好處,一是可以提高晶體管密度,在同樣大小的硅晶圓制造更多的晶體管,需要的運(yùn)算資源越強(qiáng),對(duì)應(yīng)的晶體管數(shù)量就越多。英偉達(dá)的XavierTegra處理器號(hào)稱是“全球第一個(gè)AI汽車超級(jí)芯片”,將采用臺(tái)積電16nmFinFET+工藝制造,集成多達(dá)70億個(gè)晶體管,性能方面,Xavier預(yù)計(jì)可以達(dá)到30DLTOPS,比現(xiàn)在的DrivePX2平臺(tái)提高50%,同時(shí)功耗只有30W。擁有多達(dá)八個(gè)NVIDIA自主設(shè)計(jì)的ARMv8-A64位CPU核心,GPU則會(huì)基于下一代“Volta”(伏特)架構(gòu),最多512個(gè)流處理器,還有基于硬件的視頻流編碼解碼器,最高支持7680×43208K分辨率,以及各種IO輸入輸出能力。

英偉達(dá)還有一片GTX1080TI,同樣采用臺(tái)積電16nmFinFET+工藝制造,集成多達(dá)120億個(gè)晶體管,硅片面積是471平方毫米。英特爾至強(qiáng)E52600V4,引入了14nm工藝,456平方毫米的核心面積里集成了72億個(gè)晶體管,相比之下上代22nmHaswell-EPXeonE5-2600v3只有56.9億個(gè)晶體管,而核心面積達(dá)662平方毫米。英偉達(dá)專為深度學(xué)習(xí)訂做的芯片TeslaP100,則在600平方毫米內(nèi)集成了150個(gè)晶體管,仍然是臺(tái)積電的16nmFinFET+工藝制造,單精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力達(dá)9.3TFLOPS。高通的驍龍835則是集成了30億個(gè)晶體管。

另一個(gè)好處是降低功耗

電流從Source(源極)流入Drain(漏級(jí)),Gate(閘極)相當(dāng)于閘門,主要負(fù)責(zé)控制兩端源極和漏級(jí)的通斷。電流會(huì)損耗,而柵極的寬度則決定了電流通過(guò)時(shí)的損耗,表現(xiàn)出來(lái)就是手機(jī)常見的發(fā)熱和功耗,寬度越窄,功耗越低。

業(yè)內(nèi)公認(rèn),10納米不是關(guān)鍵,關(guān)鍵是7納米,10納米只是低功耗過(guò)渡工藝,性能上與14納米相差無(wú)幾,意義不大,7納米才是關(guān)鍵之戰(zhàn)。

ASIC性能與功耗比最好,但開發(fā)周期長(zhǎng),開發(fā)成本最高,靈活性最差,如果出貨量低的話(如果采用7納米工藝,最低也要每年1億的出貨量,才能將芯片單價(jià)降低到100美元以下),要么單價(jià)高到幾千美元,要么廠家毛利率就是負(fù)的。最終結(jié)果都一樣,長(zhǎng)期虧損。

無(wú)人車領(lǐng)域?qū)⑹茿SIC的噩夢(mèng),汽車領(lǐng)域?qū)r(jià)格非常敏感,有些汽車廠家為了省成本,幾元錢的搖窗電機(jī)都要節(jié)約。能用商規(guī)元件就不用工規(guī),成本也就差幾元。再有就是汽車出貨量低,全球汽車市場(chǎng)每年不過(guò)1億輛,遠(yuǎn)不能和手機(jī)與筆記本電腦比。高端車出貨量更低,每年大約1000萬(wàn)輛,無(wú)人車比高端車還要低。即便你市場(chǎng)占有率再高,出貨量也是很低。再有就是生命周期在縮短,以前一個(gè)車型可以有7-8年生命周期,現(xiàn)在競(jìng)爭(zhēng)激烈,尤其中國(guó)市場(chǎng),三四年不大改款的車就無(wú)人問津。雖然相對(duì)手機(jī)市場(chǎng)生命周期還算長(zhǎng),但趨勢(shì)已經(jīng)很明顯,一款車型的生命周期正在迅速縮短。

臺(tái)積電會(huì)把你的訂單放到最后一個(gè)

芯片代工領(lǐng)域,臺(tái)積電拿下所有的7納米訂單,包括獨(dú)家供應(yīng)蘋果的A12,這也是臺(tái)積電首次超越英特爾成為半導(dǎo)體制造工藝最先進(jìn)的廠家,像人工智能這種強(qiáng)調(diào)運(yùn)算能力的數(shù)字類邏輯芯片,先進(jìn)工藝是必須采用的。所以說(shuō)臺(tái)積電也拿下了所有人工智能芯片訂單,三星毫無(wú)能力搶單。

韓國(guó)媒體報(bào)導(dǎo)三星的7奈米拿下高通驍龍855手機(jī)芯片訂單,消息應(yīng)為誤傳。高通還是會(huì)把90%訂單交給臺(tái)積電,只把10%產(chǎn)品轉(zhuǎn)向三星,實(shí)際是為了降低供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)采取的策略。臺(tái)積電自然會(huì)優(yōu)先照顧蘋果、高通、AMD、英偉達(dá)、華為、聯(lián)發(fā)科這些出貨量上億的大客戶,把小客戶訂單排在最后,這對(duì)Mobileye來(lái)說(shuō)也非常不利。

對(duì)于臺(tái)積電來(lái)說(shuō),與一個(gè)大客戶合作需要的精力和一個(gè)小客戶合作所需要的精力是一致的,臺(tái)積電自然要優(yōu)先照顧大客戶。三星一直是低價(jià)搶單,但目前來(lái)看,客戶完全不認(rèn)同,比如華為,原本外界預(yù)估,因?yàn)榕_(tái)積電代工費(fèi)用較高,因此麒麟710處理器選擇三星的10奈米LPP制程來(lái)生產(chǎn)制造。但是,如今根據(jù)華為官方公布的結(jié)果,麒麟710處理器仍舊由臺(tái)積電的12奈米制程來(lái)進(jìn)行代工生產(chǎn),而非原先傳出的三星10奈米制程。顯示之前一直傳三星以較低價(jià)格搶單的情況,并沒有發(fā)生任何功效。最新的EUV曝光機(jī)一臺(tái)價(jià)格超過(guò)1億歐元,是DUV曝光機(jī)價(jià)格的2倍多,且使用EUV曝光機(jī)批量生產(chǎn)時(shí)會(huì)消耗150萬(wàn)瓦電力,遠(yuǎn)超過(guò)現(xiàn)有的DUV曝光機(jī)。最重要是EUV技術(shù)不夠成熟,且成本略高,而三星欲速則不達(dá),為了超越臺(tái)積電,導(dǎo)入EUV技術(shù),臺(tái)積電仍然是DUV技術(shù)。當(dāng)然,等EUV成熟,臺(tái)積電也會(huì)用。

為何臺(tái)積電總能在先進(jìn)制程上屢戰(zhàn)屢勝呢?首先也是最重要的一點(diǎn),臺(tái)積電從來(lái)不會(huì)試圖跳躍式發(fā)展,一步一步來(lái),慢不代表錯(cuò),快不代表對(duì)。其次不像其他競(jìng)爭(zhēng)者,與臺(tái)積電無(wú)利益沖突的客戶群(蘋果、賽靈思、英偉達(dá)、博通/華高、瑞薩、谷歌、海思、聯(lián)發(fā)科、AMD等)數(shù)量龐大,不斷地追求先進(jìn)制程,投入研發(fā),改善設(shè)計(jì)規(guī)則,與臺(tái)積電共同改善制程良率、降低成本,來(lái)加快量產(chǎn)速度。也就是說(shuō),臺(tái)積電不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗,臺(tái)積電背后有著全球所有最頂尖的IC設(shè)計(jì)公司在支持。而且臺(tái)積電有超過(guò)50%產(chǎn)能,已完全折舊、做成熟制程;而且五年折舊的新機(jī)器設(shè)備,約可使用十五年以上,這樣可提供足夠的現(xiàn)金流,來(lái)大量投資初期獲利較差的最先進(jìn)制程。

而三星和英特爾因不具足夠晶圓客戶,三星和英特爾盡量將舊制程轉(zhuǎn)換成新制程(機(jī)器設(shè)備多使用三至五年),并利用主流產(chǎn)品(三星的內(nèi)存,英特爾的中央處理器)現(xiàn)金流,來(lái)補(bǔ)助晶圓代工的投資;因此三星會(huì)出現(xiàn)虧損,英特爾的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和凈利率會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后臺(tái)積電。臺(tái)積電則使用其優(yōu)異的布線,來(lái)微縮芯片尺寸和加快速度,而不是一味追求最小硅間閘和金屬間閘(metalpitchorinterconnects),進(jìn)行可能威脅順利量產(chǎn)的微縮。

英特爾也深知晶圓代工這個(gè)領(lǐng)域與臺(tái)積電競(jìng)爭(zhēng)無(wú)異于自殺,與臺(tái)積電合作是雙贏之路。因此英特爾的FPGA大部分仍然由臺(tái)積電代工。

FPGA已經(jīng)不是FPGA,更接近于ASIC

不是短期盈利無(wú)望,而是長(zhǎng)期盈利無(wú)望,賣身給FPGA廠家肯定是最明智的選擇。在大部分人眼里,F(xiàn)PGA缺乏技術(shù)含量,純粹靠專利建立起護(hù)城河,F(xiàn)PGA只是個(gè)軀殼,算法才是靈魂。是深鑒讓FPGA獲得靈魂。果真如此的話,那估值就不是3億美元。實(shí)際上聲稱有能力做機(jī)器學(xué)習(xí)算法的公司據(jù)說(shuō)超過(guò)3000家,而大規(guī)模生產(chǎn)FPGA的獨(dú)立廠家全球僅Xilinx一家。

算法應(yīng)該說(shuō)像人的視覺系統(tǒng),F(xiàn)PGA則是人的大腦和軀殼。現(xiàn)在的FPGA早已不是當(dāng)年的簡(jiǎn)單地把寄存器和LUT整合在一起的白紙了,而是越來(lái)越像ASIC,或者說(shuō)SoC?,F(xiàn)在的FPGA都包含了復(fù)雜的接口資源,收發(fā)器資源,存儲(chǔ)器資源,有些則直接加入了多個(gè)ARM內(nèi)核。單純的FPGA幾乎不存在了。

以深度學(xué)習(xí)、高性能運(yùn)算、圖形科學(xué)領(lǐng)域最常見的KintexFPGA來(lái)看,國(guó)內(nèi)百度、騰訊、阿里都采用了KU115做計(jì)算加速。這款FPGA集成了大量資源,包括各種片上存儲(chǔ)器,Xilinx的FPGA中主要有分布式RAM和BlockRAM兩種存儲(chǔ)器。用分布式RAM時(shí)其實(shí)要用到其所在的SliceM,所以要占用其中的邏輯資源;而BlockRAM是單純的存儲(chǔ)資源,但是要一塊一塊的用,不像分布式RAM想要多少bit都可以。頂級(jí)的Virtex系列FPGA更繼承了高達(dá)8GB的HBM高寬帶內(nèi)存。時(shí)鐘方面,有MMCM/PLL。

MMCM(mixed-modeclockmanager):混合模式時(shí)鐘管理器,用于在與給定輸入時(shí)鐘有設(shè)定的相位和頻率關(guān)系的情況下,生成不同的時(shí)鐘信號(hào)。PLL(phase-lockedloop):鎖相環(huán),主要用于頻率綜合,使用一個(gè)PLL可以從一個(gè)輸入時(shí)鐘信號(hào)生成多個(gè)時(shí)鐘信號(hào)。這些主要用在收發(fā)器領(lǐng)域。

KU115里還包含5520個(gè)DSP,能夠大幅度提高圖像和視頻類任務(wù)的處理速度,這是類似GPU的并行運(yùn)算架構(gòu),可以說(shuō)這片F(xiàn)PGA還包含一個(gè)小GPU。這個(gè)DSP可以對(duì)應(yīng)乘法累加器、乘加器或單步/n步計(jì)數(shù)器。級(jí)聯(lián)多個(gè)DSP48E邏輯片可執(zhí)行復(fù)雜的功能。例如,不使用額外的FPGA架構(gòu)資源的情況下實(shí)現(xiàn)復(fù)雜乘法器或n階FIR濾波器。對(duì)某些如FFT運(yùn)算,速度大大提升。Virtex系列頂配有12288個(gè)DSP,性能達(dá)21897GMAC/s。

Xilinx的Soc+FPGA系列產(chǎn)品則完全可以叫SoC了,其不僅包含多個(gè)ARMCPU內(nèi)核,還有針對(duì)安全領(lǐng)域的R5內(nèi)核,還有Mali400這樣的GPU,最夸張的是RFSoC把射頻的ADC/DAC也集成了,還有SD-FEC。

目前集成電路設(shè)計(jì)基本上都是用IP核搭積木的形式。IP核分為行為(Behavior)、結(jié)構(gòu)(Structure)和物理(Physical)三級(jí)不同程度的設(shè)計(jì),對(duì)應(yīng)描述功能行為的不同分為三類,即軟核(SoftIPCore)、完成結(jié)構(gòu)描述的固核(FirmIPCore)和基于物理描述并經(jīng)過(guò)工藝驗(yàn)證的硬核(HardIPCore)。軟核就是我們熟悉的RTL代碼;固核就是指網(wǎng)表;而硬核就是指指經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的設(shè)計(jì)版圖。ARM還是以軟核為主的。

IP軟核(SoftIPCore):通常是用硬件描述語(yǔ)言(hardwareDescriptionLanguage,HDL)文本形式提交給用戶,它經(jīng)過(guò)RTL級(jí)設(shè)計(jì)優(yōu)化和功能驗(yàn)證,但其中不含有任何具體的物理信息。據(jù)此,用戶可以綜合出正確的門電路級(jí)設(shè)計(jì)網(wǎng)表,并可以進(jìn)行后續(xù)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),具有很大的靈活性,借助于EDA綜合工具可以很容易地與其他外部邏輯電路合成一體,根據(jù)各種不同半導(dǎo)體工藝,設(shè)計(jì)成具有不同性能的器件。其主要缺點(diǎn)是缺乏對(duì)時(shí)序、面積和功耗的預(yù)見性。而且IP軟核以源代碼的形式提供的,IP知識(shí)產(chǎn)權(quán)不易保護(hù)。

IP硬核(HardIPCore)是基于半導(dǎo)體工藝的物理設(shè)計(jì),已有固定的拓?fù)洳季趾途唧w工藝,并已經(jīng)過(guò)工藝驗(yàn)證,具有可保證的性能。其提供給用戶的形式是電路物理結(jié)構(gòu)掩模版圖和全套工藝文件。由于無(wú)需提供寄存器轉(zhuǎn)移級(jí)(Registertransferlevel,RTL)文件,因而更易于實(shí)現(xiàn)IP保護(hù)。其缺點(diǎn)是靈活性和可移植性差。

IP固核(FirmIPCore)的設(shè)計(jì)程度則是介于軟核和硬核之間,除了完成軟核所的設(shè)計(jì)外,還完成了門級(jí)電路綜合和時(shí)序仿真等設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。一般以門級(jí)電路網(wǎng)表的形式提供給用戶。

深鑒只是做了最上層的基于PC的應(yīng)用算法,要想讓算法在嵌入式系統(tǒng)中流暢運(yùn)行,還需要大量的工作,而這正是Xilinx做的。這就好像圖像識(shí)別算法,基于PC的幾百家都不止,但要一直到車內(nèi)的ARM系統(tǒng)上,表現(xiàn)會(huì)大大折扣,完全不具備實(shí)時(shí)性,也就無(wú)法應(yīng)用。

上圖是一個(gè)典型的行人識(shí)別算法HOG+SVM所需要時(shí)間的對(duì)比,硬核只需要79.3毫秒,軟核需要3983毫秒,所以純軟核的設(shè)計(jì)要么用極簡(jiǎn)單的算法,要么用英偉達(dá)貴到飛起的芯片,即便如此,也不能和硬核比。所以單純的算法公司,特別是復(fù)雜視覺處理算法公司如果不能將算法用芯片來(lái)承載,那就不可能成功。當(dāng)然,融資還是能成功的,畢竟還有很多投資者不是真正懂技術(shù)。

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