ASIC and GPU

GPU之外的可能

據路透社去年2月報道，稱輝達CEO黃仁勳曾在一場新聞發佈會上被問及進軍ASIC市場的傳聞，黃仁勳首次說了「Yes！」以確定這一決定。

或許在博通 #AVGO 爆火前，英偉達已經看到了ASIC芯片的潛力。無論英偉達最終打不打算拓展這一塊業務，ASIC芯片已經在AI芯片界闖出了名頭。

晶片一般分爲三類，

一類是以CPU和GPU爲代表的非ASIC晶片，即通用晶片。這類晶片被設計應用於處理各種不同的計算任務，優勢在於通用性與技術生態，劣勢在於高功耗，在業務範圍較明確的場景下，高能耗、低能效比的問題就尤爲突出。

第二類是靈活的可編程晶片FPGA，主要廠商包括AMD、Altera等。這類晶片允許用戶通過編碼對晶片內部的邏輯功能進行配置和重新配置，因此多用於科研領域、商業數字產品預研發階段。

第三類是ASIC或者說XPU晶片。此類晶片的誕生是因爲市場需求發展到一定階段後，某些細分領域需求突顯，針對這些細分領域，晶片設計廠家針對性的設計研發出XPU芯片，在匹配這些細分市場需求的同時也降低了產品製造成本。

「一旦此類ASIC晶片實現量產，即在一定程度上將程序固定於硬體，可以將性能和效率在原有基礎上提升數倍，且功耗也遠低於CPU或GPU。」。

科技巨頭們也瞄準了這一點。例如，谷歌早在十年前就力推自研AI晶片TPU（ASIC晶片的代表），該系列晶片也是與博通合作生產。去年12月12日，谷歌宣佈正式向Google Cloud客戶開放第六代TPU Trillium。亞馬遜的ASIC產品包括Trainium和Inferentia，分別用於訓練和推理環節。微軟和Meta也推出了各自的ASIC產品Maia 100和MTIA。不過在Omdia半導體產業研究總監何暉看來，輝達的GPU作爲通用型產品，對於大規模算力中心而言必不可少。然而，不同AI公司擁有各自的核心算法，往往更適合在自定義的硬件架構上運行。此時，博通這類能夠提供ASIC服務的公司，就成爲了重要支持。

「對於任何從事AI算力硬件架構的公司來說，通用性和客製化都是必須同時具備的特質。」何暉表示。

TrendForce集邦諮詢分析師邱珮雯則認爲，ASIC偏向特定客戶客製化，GPU通常爲標準品，適用於多數客戶。而且，相較於高階NVIDIA芯片如B200，ASIC目前開發運算效能落差仍大。因此，ASIC和GPU有各自的目標市場及應用。

從目前的市場反饋來看，ASIC芯片更多被作爲GPU之外的一種替代。

爲什麼是博通 #AVGO？

博通成立於1991年，事實上已經在ASIC領域深耕多年，堪稱該領域的「老大哥」。

單從業績數據來看，博通仍處於增收不增利的狀態。2024財年博通營收516億美元，同比增長44%，但凈利潤58.95億美元，同比下降58%。不過具體業務看，博通的人工智能業務全財年營收同比增長220%至122億美元，驅動半導體業務的收入創新高至301億美元。

陳福陽在業績會議上預期樂觀：「我們目前有三家超大規模客戶，他們已經制定了自己的多代AI XPU路線圖，計劃在未來三年內以不同速度部署。我們相信，到2027年，他們每家都計劃在單一架構上部署100萬XPU集群。」

何暉認爲，博通的優勢在於「連接」。「在AI時代，算力與互聯技術均扮演着至關重要的角色。」她表示，博通在接口類的晶片方面能力較強，在計算類晶片領域也積累了多年的豐富經驗，因此能夠將這兩項關鍵技術有效地結合在一起，爲客戶提供先進的加速計算解決方案。這也是爲何輝達一直在積極推進NVLink技術的原因。

去年底，博通宣佈推出3.5D eXtreme Dimension系統級（XDSiP）封裝平台技術。這是業界首個3.5D F2F封裝技術，在單一封裝中集成超過6000mm²的矽晶片和多達12個HBM內存堆棧，以滿足AI晶片的高集成、高功率、高能效的計算需求。

代文亮進一步補充，目前行業裏對於AI算力的需求暴漲，輝達的通用GPU一卡難求，這時候效能比就顯得越來越重要。通用GPU由於要兼顧多種類型的計算任務，這種靈活性勢必會犧牲在特定應用上的性能和效率，譬如視頻處理、網絡通信、深度學習等，特別是在高負載或持續運行的情況下，這種現象越加明顯。ASIC 晶片由於是爲了某一特定應用專門定製的，這本身就是一個優勢，在同等工況下，博通的ASIC晶片就能做到效能大幅提升，算力其實也非常強勁，更適合要求精確、高效處理的應用。「這種競爭的心態也是值得鼓勵的，行業內通過百花齊放的創新把性能提高，而不是無止盡地內卷，把價格卷低。」

博通之後，還有誰？

也許未來，ASIC的市場份額會快速增長，但並無法取代通用處理器。

雲端業者除了採用NVIDIA GPU以外，也將積極研發自身ASIC晶片。這既能針對自身應用客製化以外，還能降低對NVIDIA晶片之依賴，並同時減少支出成本。博通本身爲IC設計公司，也提供IC設計代工服務於客戶，是否對於其他晶片廠造成衝擊主要取決於客戶是否要自行開發IC，進而替代原先供應商。

上述業內人士認爲，ASIC晶片能否單獨運作，取決於應用場景。例如，某地要建立一個數據中心，如果只是服務於科研領域的AI計算任務，那麼客製化的ASIC晶片基於具有更低功耗和專用特性，可以以算力利用率更高效的特點來滿足該需求。但如果該數據中心還需處理交通、安防等任務，那麼此時則更傾向於使用GPU。服務對象決定了對晶片類型的選擇。

「當一個市場領域展現出巨大的潛力時，必然會湧現出專用晶片。因爲該領域的市場規模足夠大，值得企業投入資源去開發專用晶片，通過大規模生產來降低成本，充分發揮高效利用率，並搶佔市場份額。這就是ASIC晶片背後市場意義。」。

From 富途