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當半導體行業變得擁擠,英特爾如何續建高維領導力

上傳:金秋2008     來源:信息存儲服務     日期:2019-12-22

[摘要]  
   半導體行業是所有ICT產業最標準的上游源頭,這一點毋庸置疑。而作為在這一領域中獨霸數十年的翹楚,英特爾在近年間發生的一系列產品變化及其所反映出的戰略升級思路則值得我們仔細研究與品位
 
[正文]    

   當一家傳統意義上的CPU企業開始擴展自己的產品線,它的方向會是怎樣的?這又代表它怎樣的思維?

半導體產業迎來眾多新玩家

   這是一個力爭上游的時代,仿佛所有人都已受夠了自身領域的苦,試圖到更高的地方呼吸新鮮空氣。于是,在ICT領域里我們發現一個現象,做手機的開始做芯片、做算法的開始做芯片、做互聯網和云服務的也開始做芯片。于是,芯片領域原本風輕云淡的一片凈空也開始出現一抹猩紅的戰云。

   在這個連上游都開始變得擁擠的時代,探討如何在擁擠之中掙得空間已經乏善可陳。那么新的上游在哪里?它存在嗎?

當半導體行業變得擁擠英特爾如何續建高維領導力

   半導體行業是所有ICT產業最標準的上游源頭,這一點毋庸置疑。而作為在這一領域中獨霸數十年的翹楚,英特爾在近年間發生的一系列產品變化及其所反映出的戰略升級思路則值得我們仔細研究與品位。

   或許,從這個案例中,我們可以發現ICT行業“新上游”的蛛絲馬跡。

   當所有人都在力爭上游,上游企業該怎么辦?

   英特爾,從PC概念崛起開始,憑借CISC指令集和x86架構獲得極速發展,最終構建起了一個處理器帝國;其疆域橫跨消費電子、工控和數據中心等多個領域,說成是當今ICT行業發展的基石(之一)也毫不為過。

   但當越來越多曾經的合作伙伴開始上探至半導體領域,英特爾近年來也的確感受到了一定的危機。這種危機源自兩個層面。

當半導體行業變得擁擠英特爾如何續建高維領導力


   首先,借著AI應用的快速發展,傳統算力已經無法滿足實際的應用需求;更多情況下,越來越多的用戶需要CPU+GPU、FPGA、ASIC等的異構算力來滿足AI的訓練和推理需求。看到這一機會后,亦有越來越多的企業開始投身ASIC芯片的生產和研發,過去風平浪靜的ASIC領域也在短期內變得風起云涌。這種局面在短期內雖然不會挑戰英特爾半導體行業老大的位置,但卻會動搖CPU作為數據中心核心的根基。

   其次,在英特爾傳統優勢的CPU領域,越來越多的挑戰者也開始初出茅廬。X86陣營的AMD和ARM陣營的Marvell、華為都開始推出面向數據中心領域的誠意產品,并開始獲得積極的市場反饋。

   身處局中的英特爾知道,以自身的體量和實力,打贏一場戰役是沒有問題的,但想要在同一時間打贏多場戰役,難度相當大。而且隨著算力多元化和異構計算趨勢漸成,未來勢必還會有更多的企業試圖進入半導體領域,如果還是只把目光聚焦在贏得每一場戰役之上,那么未來,英特爾積累起的資源和優勢必然會在不斷發生的小規模戰役中消耗殆盡。于其相對應的,英特爾的未來也會充滿變數。

   解鈴還須系鈴人,既然英特爾今日的挑戰來自于下游企業的集體上探,那么想要繼續保持優勢的英特爾也必須完成自身的上探。

英特爾——一個標準上游企業的上探之路

   想要完成自身的進化,英特爾需要做好兩件事——1、在可能面臨競爭的領域構筑防線,擴充異構算力產品線、穩住自身地位;2、以產業發展規律為準,找準機會,在全新的領域構筑高維優勢。

   2016年,英特爾收購Altera,獲得了FPGA產品線;同年,英特爾收購Nervana,開始以ASIC產品涉足深度學習的推理領域;2018年英特爾收購eASIC,開始占領FPGA與傳統ASIC的中間地帶;2019年,英特爾宣布全新的Xe架構GPU產品,瞄準深度學習的訓練市場。

   幾年間的一系列操作下來,英特爾在以深度學習推理和應用為核心的各種芯片市場構建了完整、連貫的產品線,構筑了一條穩固且攻守兼備的工事。

   雖然英特爾動作迅速,但明眼人依舊可以看出,幾條收購來的產品線原本各自有著不同的發展路徑,短時間內難以相互照應;而新的Xe系列GPU更是要直面深耕通用計算市場十余年的NVIDIA。英特爾的幾股力量都需要在不同的方向上各自為戰,看似連貫的防線之間實際充滿了空隙。

   不過,“明眼人”都能看到的問題,對己方戰力如數家珍的英特爾自然也不會不知道。多頭發展僅僅是英特爾上探之路的基礎一步。

   已從算力發展方向中窺得先機的英特爾知道,異構計算雖然能夠解決AI崛起所帶來的算力不足問題,但訓練、推理、仿真和多種應用的同時出現必然會讓異構計算的戰局進一步復雜化。雖然CPU+GPU、FPGA、ASIC等不同組合都有著自己相對固定的應用場景,但企業用戶卻需要跨應用場景的總體解決方案。而原本分別自成體系的幾種異構計算形態在軟件算法的開發和部署當中卻難以形成統一的開發方法。

   實際的結果便是軟件算法企業在GPU上開發的模型部署到ASIC上之后很有可能執行不下去,最終還需要CPU這一通用算力的介入來完成某些步驟的計算,在獲得結果之后再將計算流程交回給ASIC。這一來一回之間浪費的不僅是半導體上的時鐘周期,更是開發調試人員的昂貴工時。而FPGA這一自成一派的算力種類則更有著VHDL等完全不同的開發語言。

   看到這一弊端的英特爾自然也就有了構建高維競爭力的方向。而這個方向便是oneAPI。

當半導體行業變得擁擠英特爾如何續建高維領導力


   簡單的說,雖然異構計算是未來,但異構計算本身無論開發還是部署層面都是幾種相互割裂的存在的統稱。而英特爾要做的就是借助oneAPI的力量將這種算力、算法、開發、部署的割裂在更高層面統一起來。

oneAPI之上的英特爾戰略

   oneAPI是一個由英特爾主導的開放行業規范,它由面向硬件合作伙伴的底層硬件接口和在此之上的Data Parallel C++編程語言及經過優化的函數庫三大部分組成。

   硬件合作伙伴只需將oneAPI中的接口與驅動層的接口對應起來并完成底層的相關優化即可。

   而對于軟件開發企業來說,通過使用oneAPI當中的Data Parallel C++進行編程即可跳過繁瑣的硬件底層適配和優化環節直接寫出可以跨CPU、GPU、FPGA、ASIC運行的、高度優化的代碼,將過去的“一次編程,到處適配”變為“一次編程,到處好用”。換句話說,用戶和軟件企業的開發、部署成本將大幅度降低,項目周期也將大幅縮短。

   由此,英特爾也找到了一種能夠將自身的CPU、GPU、FPGA和eASIC產品線融會貫通的方法,從原本的各自為戰升級成為攻守一體。

構建高維競爭力

當半導體行業變得擁擠英特爾如何續建高維領導力

   如果您只看到了oneAPI在編程和開發方面的作用,那您可把英特爾給想簡單了。

   雖然半導體是ICT行業的上游存在,但硬件卻從來不是ICT行業的靈魂。相反,依附于硬件的軟件與算法才是企業購買硬件的唯一動力。無論未來是AI的、還是5G的、亦或是大數據或者其他技術的,歸根結底都是靠軟件來定義和實現的。

   過去不同應用方向的軟件開發者都是使用不同的語言、不同的庫、不同的編譯系統來調用不同類型的硬件資源,進而完成不同類型的計算;是在一個一個的小圈子里搞開發。想要跳出小圈子,需要學習的東西太多,對體力、精力和智力都是極大的挑戰。

   對于開發者的痛苦,硬件廠商歷來的策略都是“管好眼前的一畝三分地兒”,就著手里有的產品來為開發者提供相對好點的開發體驗。這樣的格局即是因為這些硬件企業不關心“外面的世界”,也是因為硬件企業沒有足夠的號召力來一統眾多“域外力量”。

   而隨著英特爾算力產品線的快速完善,業界也終于產生了一個橫跨CPU、GPU、FPGA、eASIC、ASIC等全部算力來源的終極半導體領導者。只有這樣的一家企業才有能力、有資源去為全部開發者提供全局優化的開發環境。

   從全局視角來看,單憑英特爾廣泛的產品號召力便能夠吸引足夠多的開發者慢慢加入oneAPI開發體系;伴隨這一過程,也勢必會有越來越多的硬件企業加入這一標準,提供統一、優化的硬件接口。而對于那些不肯加入這一體系的硬件企業,也必定會有第三方開發者來提供相關的代碼整體遷移工具(現在就已經有第三方企業在嘗試提供從CUDA到oneAPI的移植優化方案)。

   由此,英特爾便完成了在半導體層面之上構建高維核心價值和優勢體系的宏圖。如果ICT的未來是軟件的,那么顯然,英特爾已經把穩了軟件開發者的跳動脈搏。oneAPI就是英特爾根據這個鼓點譜寫的BGM。

   而在我的BGM里,沒人能夠戰勝我。

   雖然目前oneAPI仍舊處于beta版,但相關的培訓已經在北京等地密集展開。很多大學教師也在聯系英特爾資源在學校內開展相關課程。而在產品端,CPU、GPU、FPGA等產品線的最新產品也都已經加入了對oneAPI的支持。

   2020下半年,oneAPI即將正式發布,屆時,我們或許會看到一個全新的英特爾,一個在更高層面具備領導力的英特爾

   (新聞稿 2019-12-23)


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