2022年異構(gòu)計(jì)算(CPU-GPGPU-FPGA-AI-DPU)市場空間及發(fā)展趨勢

2022年異構(gòu)計(jì)算（CPU/GPGPU/FPGA/AI/DPU）市場空間及發(fā)展趨勢近年來，在云計(jì)算蓬勃發(fā)展的同時(shí)，異構(gòu)計(jì)算市場也乘風(fēng)得到了長足的發(fā)展。對芯片設(shè)計(jì)企業(yè)而言，過去進(jìn)入服務(wù)器計(jì)算芯片市場只有通過有競爭力的X86CPU，而現(xiàn)在GPU、FPGA、AI芯片各類架構(gòu)CPU等多種計(jì)算芯片均在服務(wù)器中得到廣泛應(yīng)用，為國產(chǎn)CPU及AI芯片公司，以及基于國產(chǎn)芯片的智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈提供了良好的發(fā)展機(jī)會(huì)。技術(shù)層面上，傳統(tǒng)CPU為中心的計(jì)算架構(gòu)，已經(jīng)不能滿足信息應(yīng)用需求，開始轉(zhuǎn)向CPU來負(fù)責(zé)系統(tǒng)管理和應(yīng)用程序，維持軟硬件生態(tài)，各種XPU（XProcessUnit，各種處理器）來提供算力，各個(gè)芯片協(xié)同合作來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心降本增效。CPUCPU中央處理器作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。CPU是整個(gè)IT生態(tài)的定義者，無論是服務(wù)器端的X86還是移動(dòng)端的ARM（安謀），都各自構(gòu)建了穩(wěn)固的生態(tài)系統(tǒng)，不僅形成技術(shù)生態(tài)圈，還形成閉合價(jià)值鏈。數(shù)據(jù)中心應(yīng)用CPU價(jià)格高，利潤最為豐富，根據(jù)不同配置，CPU占據(jù)服務(wù)器總成本約1/3到1/2。根據(jù)中金證券研究數(shù)據(jù)，2021年中國服務(wù)器CPU市場規(guī)模60億美元，預(yù)計(jì)2024年達(dá)到92億美元，3年年均復(fù)合增長率15%。X86、ARM、RISC-V（ReducedInstructionSetComputer-V，第五代精簡指令集計(jì)算機(jī)）是CPU三大技術(shù)架構(gòu)。服務(wù)器市場上X86處理器市占率超過90%，占據(jù)絕對主導(dǎo)地位。其中英特爾市場占有率接近90%，服務(wù)器市場貢獻(xiàn)了英特爾主要的利潤和營收。借助臺(tái)積電先進(jìn)制程，AMD服務(wù)器CPU霄龍強(qiáng)勢崛起，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)2021年第四季度，AMD數(shù)據(jù)中心CPU市場占有率自2016年之后首超10%。為應(yīng)對新的挑戰(zhàn)，英特爾2021年底歷史第一次宣布開放X86指令集給第三方公司。ARM開放指令集以及在移動(dòng)端構(gòu)建的良好生態(tài)，數(shù)據(jù)中心巨大市場以及豐厚利潤吸引各家巨頭入局開發(fā)ARM架構(gòu)服務(wù)器CPU，其市場占有率穩(wěn)步提升。除美滿、富士通、英偉達(dá)、海思等傳統(tǒng)芯片巨頭之外，亞馬遜、谷歌、阿里等手握資金、技術(shù)以及應(yīng)用場景的新型互聯(lián)網(wǎng)公司也加入這一戰(zhàn)局，給市場帶來變數(shù)。ARM架構(gòu)服務(wù)器CPU性能不斷提升、生態(tài)不斷完善，與X86架構(gòu)正面競爭，蠶食之勢不容小覷。RISC-V作為后起之秀發(fā)展迅速，英特爾在2021年提出20億美元收購專注于高性能計(jì)算的RISC-V初創(chuàng)公司SiFIVE。RISC-V是開源指令集，開放程度比ARM更好，支持指令集擴(kuò)展。RISC-V在專用領(lǐng)域的計(jì)算已經(jīng)取得成效，比如國內(nèi)初創(chuàng)公司希姆計(jì)算，把RISC-V作為AI加速卡計(jì)算核心，并擴(kuò)展張量和矢量計(jì)算核，應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)云端推理芯片，實(shí)現(xiàn)良好編程性，性價(jià)比相比傳統(tǒng)GPU芯片提升4倍，產(chǎn)品即將在頭部互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)容和廣告推薦場景開始大規(guī)模部署。在信創(chuàng)市場驅(qū)動(dòng)下，國產(chǎn)CPU各個(gè)技術(shù)賽道全方面布局，初步滿足國產(chǎn)替代需求。CPU進(jìn)入門檻最高，Wintel（Windows-intel，微軟和英特爾）聯(lián)盟構(gòu)建了又深又寬的護(hù)城河。信創(chuàng)市場場景相對簡單，降低了CPU生態(tài)建立難度，另外市場規(guī)模大，能夠支持國產(chǎn)芯片公司持續(xù)迭代產(chǎn)品，給國產(chǎn)CPU發(fā)展帶來巨大市場機(jī)會(huì)。中國CPU另外一個(gè)特點(diǎn)就是各個(gè)技術(shù)賽道全方面布局。X86架構(gòu)有海光、兆芯，新興ARM架構(gòu)有飛騰、海思，MIPS（MicroprocessorwithoutInterlockedPipedStages，無內(nèi)部互鎖流水級處理器）架構(gòu)有龍芯，RISC-V架構(gòu)有阿里等。GPU/GPGPU傳統(tǒng)CPU為核心的計(jì)算架構(gòu)中所有數(shù)據(jù)和指令都由CPU來處理。然而CPU的架構(gòu)不適合處理高并行度數(shù)據(jù)計(jì)算業(yè)務(wù)，更適合進(jìn)行邏輯運(yùn)算和整個(gè)計(jì)算機(jī)的管理。隨著業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)指數(shù)級增長，全部業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)靠CPU處理，性價(jià)比極低。因此出現(xiàn)了各種協(xié)處理器XPU，專門幫助CPU處理各種特定應(yīng)用場景業(yè)務(wù)。最早出現(xiàn)的就是計(jì)算機(jī)3D圖形渲染專用加速芯片，特點(diǎn)是大量的并行小核，需要在CPU調(diào)度下工作。1999年英偉達(dá)發(fā)布第一款GPU產(chǎn)品NV10，在市場上第一次推出GPU概念。隨后英偉達(dá)把GPU應(yīng)用推廣到GPGPU和CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)）編程框架推廣，GPU成為并行計(jì)算的主力算力引擎。2012年的ImageNet比賽，取得突破的AlexNet的發(fā)明人亞歷克斯使用了英偉達(dá)的GPU，證明了GPU非常適合用于多并行計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從此GPU成為深度學(xué)習(xí)標(biāo)配，引爆市場。目前中國深度學(xué)習(xí)加速服務(wù)器90%還是采用GPU/GPGPU，根據(jù)中金證券測算，2021年中國服務(wù)器應(yīng)用GPU/GPGPU市場規(guī)模達(dá)到25億美元，預(yù)計(jì)2024年市場規(guī)模達(dá)到54億美元，3年復(fù)合增長率達(dá)到30%。GPU采用最先進(jìn)的邏輯工藝，不考慮巨大的生態(tài)建設(shè)費(fèi)用，單芯片研發(fā)成本10億人民幣起步，過去鮮有資本和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)涉足。在GPU成為AI主要算力芯片，海外英偉達(dá)股價(jià)屢創(chuàng)新高的示范效應(yīng)下，疊加中國進(jìn)口替代以及科創(chuàng)板對芯片產(chǎn)業(yè)支持帶來的賺錢效應(yīng)，資本市場對國產(chǎn)GPU賽道高度興奮，GPU初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)，融資金額屢創(chuàng)新高，估值動(dòng)輒超百億。英偉達(dá)、AMD高管為主的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，超一線VC機(jī)構(gòu)重金支持，成為國產(chǎn)GPU初創(chuàng)公司范式。FPGAFPGA是基于通用邏輯電路陣列的集成電路芯片，和ASIC芯片不同，其最大的特點(diǎn)是芯片的具體功能在制造完成以后由用戶配置決定。用戶可通過配套的FPGA專用EDA軟件實(shí)現(xiàn)具體功能，首先由專用EDA軟件接受用硬件語言描述的用戶電路，其次編譯生成二進(jìn)制位流數(shù)據(jù)，最后將位流下載到芯片中實(shí)現(xiàn)用戶所需特定功能的集成電路芯片。每顆FPGA芯片均可以進(jìn)行多次不同功能配置，從而實(shí)現(xiàn)不同的功能。FPGA芯片具有靈活性高、應(yīng)用開發(fā)成本低、上市時(shí)間短等優(yōu)勢。數(shù)據(jù)中心是FPGA芯片的新興應(yīng)用市場之一，根據(jù)Frost&sullivan數(shù)據(jù)，2020年應(yīng)用于該領(lǐng)域的FPGA芯片中國銷售額將達(dá)到16.1億元，占中國FPGA芯片市場份額的10.7%，預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到30億元，2021年至2024年年均復(fù)合增長率將達(dá)到16.6%。FPGA芯片在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域主要用于硬件加速，數(shù)據(jù)中心使用FPGA芯片代替?zhèn)鹘y(tǒng)的CPU方案后，處理其自定義算法時(shí)可實(shí)現(xiàn)顯著的加速效果。因此從2016年開始，微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里云的服務(wù)器上都開始部署FPGA加速器用于運(yùn)算加速。在云計(jì)算大面積應(yīng)用的背景下，未來數(shù)據(jù)中心對芯片性能的要求將進(jìn)一步提升，更多數(shù)據(jù)中心將采納FPGA芯片方案，這將進(jìn)一步提高FPGA芯片在數(shù)據(jù)中心芯片中的價(jià)值占比。FPGA芯片向高集成化的現(xiàn)場可編程系統(tǒng)級芯片發(fā)展。英特爾2015年收購Altera阿爾特拉，AMD2022年完成收購Xilinx賽靈思，CPU和FPGA融合成為趨勢。國際主流FPGA芯片公司逐漸形成了在FPGA芯片中加入處理器的技術(shù)路線，并產(chǎn)生了可編程系統(tǒng)級芯片這一新產(chǎn)物。和傳統(tǒng)FPGA芯片不同，現(xiàn)場可編程系統(tǒng)級芯片的特點(diǎn)是單芯片高度集成電子信息設(shè)備所需的CPU、FPGA、存儲(chǔ)接口、I/O(Input/Output，輸入輸出)外設(shè)接口甚至人工智能專用引擎等所有模塊，單顆芯片可完成應(yīng)用情景的所有功能需求。AI加速芯片深度學(xué)習(xí)涉及少量標(biāo)量計(jì)算、大量的矢量計(jì)算和張量計(jì)算。GPU是標(biāo)量計(jì)算核，在處理深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時(shí)，需要消耗大量資源把矢量和張量計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)量計(jì)算，因此GPU實(shí)際算力利用率最高只能達(dá)到40%。固定算法的ASIC芯片利用率最高，但是不適合業(yè)務(wù)復(fù)雜、算法在一直更新的云計(jì)算應(yīng)用，而更適合邊緣端應(yīng)用。因此專門針對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，結(jié)合標(biāo)量計(jì)算、矢量計(jì)算和張量計(jì)算的DSA（DomainSpecificArchitectures，特定領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)）架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，針對AI推理應(yīng)用，實(shí)際算力利用率可超過90%，并且其芯片提供最基本的深度學(xué)習(xí)算子，保證芯片在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的通用性和擴(kuò)展性，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心降本增效。2019年英特爾20億美元收購了以色列初創(chuàng)公司HabanaLab，證明了DSA架構(gòu)在商業(yè)和技術(shù)上的成功。國內(nèi)希姆計(jì)算、瀚博、燧原等初創(chuàng)公司都采用DSA架構(gòu)技術(shù)路線，并開始商業(yè)落地。根據(jù)中金證券測算，2021年中國云計(jì)算應(yīng)用AI加速芯片市場規(guī)模約5億美元，預(yù)計(jì)2024年市場規(guī)模將達(dá)到14億美元，三年年均復(fù)合增長率達(dá)到47%。互聯(lián)網(wǎng)公司成為AI加速芯片主力。互聯(lián)網(wǎng)公司直接面向終端提供服務(wù)，既擁有豐富的業(yè)務(wù)場景，又具備技術(shù)和資金實(shí)力，于是開始繞過英特爾、英偉達(dá)等傳統(tǒng)芯片供應(yīng)商下場自研芯片或者投資芯片初創(chuàng)公司，滿足自身需求。比如谷歌TPU，百度昆侖芯片，亞馬遜，字節(jié)跳動(dòng)等，都在結(jié)合自身應(yīng)用場景自研AI加速芯片。場景專用的云端AI推理加速芯片，依靠性價(jià)比取勝，加速取代GPU成為主要算力芯片。互聯(lián)網(wǎng)公司推理應(yīng)用場景主要是內(nèi)容推薦和內(nèi)容審核，內(nèi)容和用戶都已經(jīng)完成向量化，對芯片實(shí)時(shí)性要求高，對芯片生態(tài)和通用性要求低。并且推理芯片的需求量和增速遠(yuǎn)高于訓(xùn)練芯片，根據(jù)Facebook給出的預(yù)測，今后推理芯片和訓(xùn)練芯片的需求量是9:1。專門針對AI云端推理計(jì)算的DSA架構(gòu)AI推理加速芯片，實(shí)際任務(wù)負(fù)載達(dá)到90%以上，實(shí)現(xiàn)相同工藝節(jié)點(diǎn)GPU的2倍以上性價(jià)比。DSA架構(gòu)AI推理加速芯片正在加速取代GPU成為AI推理的主要算力芯片。RISC-V成為AI云端推理芯片最佳技術(shù)路線。RISC-V是第五代開源精簡指令集，允許用戶自定義擴(kuò)展指令集。MIPS和ARM雖然也是精簡指令集，但不允許用戶去刪減、擴(kuò)展指令集，因此在特定場景應(yīng)用下往往造成臃腫。而RISC-V擴(kuò)散性好，對用戶友好，且RISC-V是CPU指令集，構(gòu)成了圖靈完備，相比DSP（DigitalSignalProcessor，數(shù)字信號(hào)處理器）指令集，芯片廠商自定義指令集，用戶可以更方便地用RISC-V去描述任何新算子。DPU數(shù)據(jù)中心規(guī)模越來越大，任務(wù)越來越復(fù)雜，根據(jù)亞馬遜統(tǒng)計(jì)僅處理網(wǎng)絡(luò)通信就需消耗CPU30%的算力，亞馬遜稱之為“datacentertax（數(shù)據(jù)中心稅）”。DPU是以數(shù)據(jù)為中心構(gòu)造的專用處理器，支持?jǐn)?shù)據(jù)中心底層存儲(chǔ)、安全、服務(wù)質(zhì)量管理等基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù)。DPU要解決的核心問題是基礎(chǔ)設(shè)施的“降本增效”，即將“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的負(fù)載卸載到專用DPU，提升整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本（TCO）。根據(jù)頭豹研究院測算，2021年中國云計(jì)算應(yīng)用DPU市場規(guī)模約4億美元，預(yù)計(jì)到2024年市場規(guī)模將達(dá)到20億美元，三年年均復(fù)合增長率達(dá)70%。中國有機(jī)會(huì)出現(xiàn)DPU市場巨頭。DPU作為專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中心底層網(wǎng)絡(luò)通信的算力芯片，是一個(gè)新興賽道，國內(nèi)外發(fā)展差距小。而且中國在云計(jì)算領(lǐng)