FPGA霸主向华为销售仍受阻！对话姚颂，复盘转型中的赛灵思

芯潮（ID：aichip001）文｜心缘一艘巨轮的转舵，往往格外引人瞩目。10月25日消息，昨日，全球FPGA霸主赛灵思2020财年第二季度财报出炉，营收达8.33亿美元，数据中心业务、有线与无线业务均受到华为贸易限制的影响。在电话会议中，赛灵思也透露尚未获得任何允许向华为销售产品的许可。同样是在这一天，赛灵思人工智能业务高级总监姚颂接受芯潮等媒体的采访。姚颂曾创办国内AI芯片独角兽深鉴科技，去年7月，深鉴科技宣布被赛灵思收购。我们将复盘赛灵思最新财报透露的要点，然后透过姚颂的视角，去看近年所呈现的AI的发展趋势和走向，以及在这些趋势中赛灵思的种种转型之作所扮演的角色。

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Q2营收超预期，通信业务受华为禁令影响

向平台级公司转型的赛灵思，正从往昔的低调沉稳的风格走向年轻化。一方面，赛灵思现任总裁兼CEO Victor Peng一扫以往CEO西装革履的形象，常常选择浅色的衬衫、棕色的皮鞋以及牛仔裤，以更年轻的形象出现在公众面前。另一方面，赛灵思在投资、并购以及推出全新类别的产品上都加快了脚步。无论是收购深鉴科技、Solarflare、NGCodec等公司，还是推出重磅革命性的重磅产品自适应计算平台ACAP和统一软件平台Vitis，赛灵思正以全新的面貌为开发者提供更完整的服务。根据昨日新发财报及电话会议，赛灵思在2020财年Q2营收达到8.33亿美元，超出预期，同比增长12％，但环比下降2％。考虑到一些不利因素，赛灵思预计Q3营收在7.1-7.4亿美元之间，预计整个财年总营收将在32.1亿至32.8亿美元之间。

从营收分布来看，亚太地区贡献了超过一半的营收，如果算上日本，这一比例将达到更高。

在生态建设方面，赛灵思目前已为750个独立软件开发商的近7000个开发者提供支持，有90多个应用正在进行中。在新一财年Q2，赛灵思先进产品的收入同比增长29%，约占总销售额的74%。受5G和数据中心的推动，其16nm节点产品继续加速增长，营收同比增长3倍以上。其中，先进产品包括 Alveo、UltraScale+、UltraScale和7-series，核心产品包括Virtex-6、 Spartan-6、Virtex-5、CoolRunner-II、Virtex-4、Virtex-II、Spartan-3、Spartan-2、XC9500 products、配置解决方案、软件、支持或服务。

从业务线来看，数据中心业务涨幅非常明显。

受存储、超大规模客户及加密货币客户的需求增长，该业务达到创纪录的8100万美元，比上一季度增长92%，比去年同期增长24%。但赛灵思预计Q3该业务营收将略有下降，Q4将恢复增长。Victor Peng在电话会议中提到，华为有一个FPGA即服务FaaS工作不得不停止，对这一业务造成一定影响，赛灵思正在努力解决这一问题。在通信、汽车及工业业务等核心垂直市场的推动下，基于赛灵思Zynq的总营收同比增长61%，Zynq SoC平台包括28nm Zynq以及16nm的MPSoC、RFSoC，占比超过Q2总营收的1/4。这表明赛灵思在向平台公司的转型取得了重大进展。

据Victor Peng介绍，赛灵思上半年无线业务营收主要得益于在韩国和中国的早期5G部署。全球刚刚开始的5G部署，对于赛灵思未来几年仍将是巨大的机遇。

赛灵思的有线和无线通信业务（WWG）营收仍占比较大，同比增长24％，但环比下降8％。Victor Peng也在电话会议中坦率回应，这是因为受华为贸易限制的影响，虽然赛灵思在Q2加快向美国商务部的申请流程，但尚未获得任何允许向华为销售产品的许可。2020财年上半年，赛灵思从华为获得的收入约为5000万美元，其中大部分都来自华为被美国政府拉入贸易黑名单之前。多家研究分析师估计，赛灵思在华为的全年营收约占其总收入的6%-8%，考虑到与华为的持续贸易限制给赛灵思业务带来的不确定性，Victor Peng表示，谨慎做法是从2020财年展望中删除与华为相关的所有剩余收入预期。受此影响，赛灵思预计Q3和Q4的有线和无线业务将大幅下降。

▲赛灵思总裁兼CEO Victor PengVictor Peng强调，华为是重要客户，希望尽快达成中美政府间的协议，以便赛灵思能以与重要客户一致的方式继续开展业务。尽管和华为的合作受阻，赛灵思与其他合作伙伴的合作进展地相对很顺利。阿里巴巴、百度、腾讯等国内科技巨头都在赛灵思的“朋友圈”内。此外，被广大群众视作英特尔“死党”的微软，也宣布在其Azure云中部署Alveo U250加速卡。另外，亚马逊宣布已扩展EC2 F1实例，并正在使Sagemaker Neo适应Xilinx技术。三星则借助ACAP启用其下一代5G解决方案的合作。

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精度不再是唯一的衡量标准

据赛灵思收购深鉴科技已经过去15个月了。如今，姚颂担任赛灵思人工智能业务高级总监，负责赛灵思在全球领域的AI业务拓展和生态建设。在赛灵思北京的办公室里，姚颂和我们分享了他对AI产业及赛灵思新产品的一些观察与思考。

▲赛灵思人工智能业务高级总监姚颂以2016-2017年为界限，在此之前，AI从业者倾向于探索更复杂的模型、更多样的结构，很多公司都喜欢“刷榜”。2017年后，行业开始化繁为简，更加强调落地，姚颂认为，到2020年，不管是资本市场还是整个行业期待值到了新的转折点，AI产业关键词变成了“量产”。一个很有意思的现象是，看起来离量产或收入很远的公司融资都特别麻烦，比如一些自动驾驶公司出现一些融资艰难的传闻。除了AI算法和系统类，硬件类也需要拼量产。过去两三年，很多AI芯片已经发布，但大规模应用并不多。这是大家普遍遇到的问题，AI芯片本身可能走到了量产的环节，但没有批量地在客户端被采纳。在姚颂看来，目前有两方面不容易做好，一是软件开发环境，二是半导体的品质和良率。

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完整易用的软件开发环境仍是一大挑战

姚颂表示，国内通常喜欢强调硬件指标，但要让大家能用的上，还需在软件层面花很大的功夫。因为开发成本是除了硬件成本以外很大的一部分成本。

Java、C、Python和C++是开发者的四大首选，而FPGA使用的Verilog和VHDL却在编程语言流行榜的50名开外，硬件开发者与软件开发者至少差了两个量级。

开发者数量对于AI芯片至关重要，而FPGA面临的严峻考验是缺乏开发者。近几年，赛灵思一直在思考如何扩大开发者的基数，让更多偏软件、算法的开发者能够简单用起来整个硬件平台，降低开发成本。有赞CEO白鸦曾提出一个产品理论，产品“可用”对应满足核心功能，“好用”对应完整功能与优异的性能，“爱用”对应提供令人满意的用户体验，而“离不开”的产品则需要能提供附加价值。如果将这一产品理论应用到AI硬件，“可用”意味着能跑机器学习算法、性能够用、功耗适中、质量优良，“好用”意味着有高能效、完整的工作流，“喜欢使用”意味着易于开发、参考系统设计，而“离不开”则需有开源项目和社区。这其实是NVIDIA能发家的原因，NVIDIA在软件的堆栈上颇费一番功夫。

没有优质软件，一方面会导致开发者较少，另一方面开发会变得发展缓慢，致使没有太多可参考的项目，也没有太多愿意去花费开发成本和学习成本的客户，不管从短期还是长期来看，即便拿出一个性能很好的芯片都是失败的。

例如假设一颗CPU不兼容Windows，哪怕性能做到市面上英特尔CPU的一倍，也不会有太多人愿意使用。今年赛灵思做了一个相当创新的举措，推出全新统一软件平台Vitis，有标准、开放、免费的特点。

前几年大家用Verilog单独开发FPGA的。后来发现FPGA插在云端加速，有CPU、PCIE、FPGA的系统配套，所以做了一个开发环境SDAccel，用在PC插卡式的加速环境。赛灵思在2013、2014年开始推Zynq SoC，集成了Arm CPU的软件可编程性与 FPGA 的硬件可编程性。

现在，赛灵思希望把所有不同开发者所对应的东西融合到一起，用Vitis统一提供一个完整的软件接口。正如NVIDIA会帮助做好所有开发的程序下端的适配，在不同的框架、板卡、CUDA版本上运行都很顺畅，这也是赛灵思所希望做到的事情。经过一系列收购后，赛灵思补充了很多和AI相关的IP、软件、算法。照顾到不同行业的开发习惯，尤其是AI领域，开发者的代码层次更加高级，赛灵思会提供TensorFlow等主流框架的修改版本，底层对接的是赛灵思的软件接口和IP，又把开发难度降到在AI框架中写脚本。

总的来看，赛灵思将FPGA上的IP、运行时、底层的驱动软件、AI编译器、AI库、AI配置器、AI量化器、AI优化器等所有的东西全部都做好，还有模型Zoo来提供几十个不同业务场景可能会用到的算法。

假设你想尝试一下FPGA的效果，你要做的是先在模型Zoo中找一个对应业务场景的算法，然后花1小时在FPGA跑出一个Demo，之后如果再想用自己的算法来跑整个业务，可用赛灵思的工具把原来模型Zoo的算法替换掉，这样可以快速看到自己的算法在FPGA跑出来的效果，最后再花相对低的成本由一个模型迁移到FPGA上运行的程序。

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高品质与良率需要时间积累

直到2017年下半年，赛灵思投资深鉴科技，双方一起推广汽车业务时，姚颂才意识到，一颗芯片要做到高品质和高良率非常不容易。令人意外的是，赛灵思在汽车领域拥有相当数量的汽车产业用户，截至2018年，其出货量出货量共计1.61亿，其中ADAS达5600万，比如博世开发的很多ADAS系统都是用赛灵思的FPGA来做的。

在姚颂看来，很多企业都想做自动驾驶芯片，但绕不过的一个问题就是车规级，有很多的车规级标准，而要将其完整做好需要大量的经验。首先芯片要达到标准，在设计过程中要有详尽完整的文档能验证设计思路，还要花费很长的时间去做硬件和软件的达标测试。

令姚颂感到吃惊的是，赛灵思产品的品质做的非常好，在汽车行业中完全超越了车规级的要求，其他一些传统指标也非常“恐怖”；比如赛灵思汽车器件中，每100万颗芯片只有2颗可能是有缺陷的；每10的9次方小时中，其芯片发生故障的次数小于12次，平均下来每几百年芯片才会发生一次故障。对于有志于做芯片的公司而言，这是所有人做产品都绕不过去的一个坎。这是赛灵思一直以来做的比较好的地方，也是决策层一直在延续的方向。

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异构是未来发展方向

还有一个热门话题是异构。过去人们看赛灵思是一家FPGA公司，近几年，赛灵思SoC产品的出货量也增长地非常快。去年，赛灵思还发布自适应计算平台ACAP。为什么近几年AI芯片那么多？姚颂认为，最核心的趋势还是摩尔定律的放缓，增长曲线已经没有沿着原来的既定路线。这对整个行业的冲击非常大，不仅在于芯片性能提升，还有关于成本的问题。一方面，7nm节点生产线投资过大。世界上敢投资7nm或相对应节点的仅有三家公司：英特尔、三星、台积电。另一方面，7nm及以下生产线的开发成本过高。研发28nm芯片的成本可能在四五百万美元，研发16nm芯片的成本可能在一千万多美元，而研发7nm芯片的成本可能在一亿美元。可以看到，即便是联发科也只敢用12nm的芯片，不敢开7nm。现在敢开7nm的都是出货量极大的公司，比如高通、海思、NVIDIA、赛灵思。

摩尔定律的放缓，还使得CPU难以超越DPU。

原来CPU性能达不到DPU，可以靠更好的工艺尺寸去取得更好的性能。但摩尔定律的放缓和成本问题导致现在CPU、GPU、FPGA的工艺曲线已经拉到同一水平线，CPU不可能通过先进工艺去超过GPU的性能。在Hot Chips大会上，AMD总裁兼CEO苏姿丰曾提到，过去10年，45%的性能提升来自于工艺节点的提升，其次17%来自于微架构的提升，现在没有工艺节点的提升后，只能通过微架构的提升。微架构提升中最重要的一环是专用化，特定领域架构（DSA）将成为新的性能增长源泉。越专用，芯片性能越好、效率越高，但同时也丧失很多灵活性和向更多市场扩展的能力。而针对不同任务配备不同的DSA就是异构计算。这也是为什么异构计算提了很多年，但直到近几年才真的开始用起来。原来大家都觉得持续用CPU就行了，但最近大家已经达成共识，确实需要不同模块来执行不同的计算任务，以获得更好的性能。基本上创业公司、大公司都在做SoC，已经很少有完整的、单一的芯片了。FPGA很适合做异构计算。赛灵思希望FPGA像乐高一样，能用基础的构件去拼成各种所需的复杂应用。现在赛灵思的整个产品体系是一个倒三角形。

最下方的基石是芯片和板卡，再往上是开发环境、加速库，更进一步是开源软件框架。很多用户不习惯做FPGA开发，想在软件框架中做这些事情，对此赛灵思提供了很多基于框架的软件方案，还提供了面向ADAS、金融、基因组学、视频编解码器、数据库等很多应用。

如果用FPGA中的IP核来搭乐高，有一个问题是无法在FPGA里跑到特别高的频率。因此，赛灵思打造了ACAP以提供极致性能。如果有一个应用，深度学习的部分用AI加速，一些信号处理可以用DSP去搭，一些无法去专用的逻辑加速可放在Application Processor里，一些单纯的工控、非计算环节可放在Real Time Processor里，一些无法放在AI Engines和DSP Engines里但又可以写专业加速的东西，放在中间的Adaptable Engines，即传统的FPGA里面去做加速，所以是一个不同的系统里，又单独做了优化一个完整的异构系统。这比单纯用FPGA搭出来的逻辑资源效果好几倍，可重构性比TPU等专用芯片更好，能效比又比FPGA高出5-10倍。

在未来，单一方式不可能取得很好的性能，必须使用各种不同DSA去实现。在这一背景下，不同行业需提供更好的软件支持，软件做得好才会吸引更多人使用。

所以赛灵思希望FPGA像玩乐高一样简单，用统一的软件、各种各样的IP和解决方案，让大家写非常简单的代码就能把整个应用搭起来，最后其终极目标就是ACAP，用各种不同异构做加速，以期许最好的效率。这是目前姚颂看到赛灵思在进行的战略，他认为，这也是在整个芯片发展到了这个节点，大家看到的应该是最为正确的一个战略。整个行业发展史都是由应用在驱动。20年前是PC，10年前是手机，现在是AI和5G，一定要做芯片、软件、系统层面的变化。这个变化NVIDIA在做，赛灵思也走在一条正确的道路上。赛灵思去年发布ACAP，今年又发布Vitis，今年的XDF也会有新的东西发布。

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规模空前的XDF北京站即将到来

对于感兴趣赛灵思ACAP、Vitis的开发者，姚颂带来一个好消息，赛灵思XDF开发者大会即将在12月3-4日登陆北京国家会议中心。这将是赛灵思在中国规模空前的一场开发者大会，有超过两千位开发者参与，在两天时间内举办80场报告与Lab培训，手把手教开发者如何用赛灵思软硬件去搭建某类应用，并邀请来自MSRA、阿里、清华大学等机构的多名AI大咖分享报告。

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结语：芯片巨头进入生态暗战

从赛灵思的转型过程，我们可以看到在AI时代，生态已经成为芯片巨头们必竞之城池。有NVIDIA珠玉在前，赛灵思拥抱开发者的核心思路是从软硬件两手抓，降低FPGA开发门槛，再通过开发者大会等活动，集中式向开发者进行输出或培训。中国拥有极为广阔的AI应用市场，这同样给来自上游的芯片厂商们新的市场机遇，谁能拥有更大的开发者基数，谁就在未来的计算中为自己留下更多的底气。延伸阅读：

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