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對話(huà)遇賢微: 一家國產(chǎn)Arm服務(wù)器大芯片初創(chuàng )公司的底氣
發(fā)布:創(chuàng )始人時(shí)間:2022-12-08 10:36:22

Q:服務(wù)器CPU這顆芯片的市場(chǎng)規模有多大?

羅勇博士:這顆CPU在中國是600億市場(chǎng)規模,云計算是主要場(chǎng)景,比GPU的市場(chǎng)規模還要大很多,隨著(zhù)數據和算力需求的增長(cháng),到了2030年國內預計達到1500億規模,目前市場(chǎng)集中度非常高,能供應的公司不多,這也是英特爾的核心造血業(yè)務(wù)。

因為這是一顆設計難度高、人才密集度高、交付周期長(cháng)的產(chǎn)品,難度高在指定的目標內、完成高性能的設計。因為軟件兼容性的要求,在2010年,只有x86是可行。最終客戶(hù)軟件只能跑x86的芯片。經(jīng)過(guò)從2010年到2020年10年行業(yè)攻關(guān),完成了x86向Arm架構的軟件移植,現在云計算軟件平臺和服務(wù)器可以支持Arm架構和x86架構。這是遇賢和美國的Ampere都可以基于A(yíng)rm架構來(lái)研發(fā)高性能服務(wù)器CPU的基礎,客戶(hù)需要一個(gè)更適合云計算的CPU,現在也可以規?;牟渴疬@個(gè)產(chǎn)品。

算力的增長(cháng),CPU的需求量持續增加。同時(shí)也需要更加強大計算能力的CPU,可以在有限的數據中心里面增加算力密度。對研發(fā)公司的要求,要提前預判市場(chǎng)的需求,按照同期高性能的要求來(lái)做研發(fā)。



Q: 同樣作為大芯片,和這幾年已經(jīng)炙手可熱的GPU相比,CPU被一些投資人稱(chēng)為最后一顆大芯片投資機會(huì ),那么GPU和CPU的創(chuàng )業(yè)有什么差異?

羅勇博士:同樣作為大芯片,GPU的火爆在于人工智能、大數據對于算力的需求,而GPU適用于A(yíng)I的訓練和推理,CPU實(shí)際上真正承擔了云端主要常規算力。大家以前之所以忽略CPU創(chuàng )業(yè),是因為在這個(gè)賽道,英特爾的x86一直以來(lái)占據霸主地位,直到今天ARM化的大潮流的成型,才讓大家看到了革命的大機遇。對比GPU,CPU在服務(wù)器端的市場(chǎng)規模更大,而從技術(shù)落地的角度而言,做GPU創(chuàng )業(yè)的公司都無(wú)法回避的難關(guān)是開(kāi)發(fā)新的軟件系統或者兼容CUDA,英偉達的CUDA是獨有的封閉生態(tài)。芯片公司投入人力開(kāi)發(fā)一個(gè)新的軟件系統,熟悉新軟件系統的人才又需要很長(cháng)時(shí)間培養。建立新軟件、新人才、規模應用這個(gè)正向循環(huán)的挑戰非常大。而CPU不一樣,云計算軟件是一個(gè)完全開(kāi)放的生態(tài)系統,上下游已經(jīng)成熟,換句話(huà)說(shuō),GPU做出來(lái),距離客戶(hù)去學(xué)會(huì )你的軟件,去開(kāi)發(fā),去應用,需要很多努力,而Arm CPU做出來(lái),客戶(hù)就可以即買(mǎi)即用了,可以說(shuō)服務(wù)器CPU是能夠實(shí)現商業(yè)落地的大芯片。在過(guò)去10年的ARM架構云計算移植中,我們團隊核心成員是主要的推動(dòng)力量。大家推動(dòng)了這個(gè)時(shí)期的發(fā)展,而不是搭便車(chē)。

Q:服務(wù)器CPU跟PC的CPU有什么不一樣?能否直接用?

彭亮:服務(wù)器CPU和PC的CPU兩者都是設計難度極高的芯片,但存在的差異也是很大,主要體現在CPU算力、接口多樣化、功耗要求、封裝技術(shù)、RAS(可靠性、可用性、可維護性)、物理實(shí)現難度等,另外軟件生態(tài)也非常不一樣,這些都需要長(cháng)期的知識積累才能得到其中的know-how,所以是需要有專(zhuān)注在某個(gè)方向的團隊才能把這兩種不同類(lèi)型的CPU芯片做好。

陳爭勝:對的,從技術(shù)上看,PC的“CPU”是一種典型的SoC架構,其架構更分化,芯片上會(huì )集成有CPU Core、Graphics Processor、Nerual Processor,這每一個(gè)Processor都有自己的生態(tài)要求。而云計算CPU聚焦在CPU 單元的彈性擴展和服務(wù)器平臺需求。云計算CPU需要考慮怎么有效降低整個(gè)數據中心整體的TCO、怎么滿(mǎn)足日益嚴苛的云端數據安全的問(wèn)題等。從微架構上看,這兩者對CPU Core的要求上也不一樣,PC的處理器規模小,線(xiàn)性擴展容易做,而云計算場(chǎng)景要求集成大量的計算單元,大規模并發(fā)的資源沖突和性能瓶頸是必須解決的問(wèn)題。因此二者技術(shù)攻關(guān)的問(wèn)題是不一樣的,云計算CPU需要解決更多難題,比如超多核線(xiàn)性度問(wèn)題、復雜多變的應用場(chǎng)景帶來(lái)架構彈性問(wèn)題,如何滿(mǎn)足高可靠性應用等等。從目前成功的商業(yè)策略上看,都是要采用不同的產(chǎn)品線(xiàn)來(lái)覆蓋這兩個(gè)市場(chǎng),每個(gè)產(chǎn)品線(xiàn)要非常專(zhuān)注,是兩個(gè)不同的賽道。

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