賽靈思發布兩大新品，數據中心優先戰略加速落地

至頂網伺服器頻道 10月23日 新聞消息（文/鄒大斌）： 10月16日，賽靈思在其舉辦的開發者大會上對外發布了兩個新的產品：功能強大的加速器卡Alveo和業界首款自適應計算加速平台 (Adaptive Compute Acceleration Platform ，ACAP) Versal。Alveo可以用來大幅提升雲端和本地數據中心中伺服器的性能；Versal實現軟硬體可編程，賽靈思稱其將開啟一個快速創新的新時代。賽靈思總裁及CEO Victor Peng親臨北京大會現場，這是Victor Peng時隔半年後再度來到中國，今年3月份剛剛就任賽靈思CEO不久的Victor Peng曾來華和中國媒體就ACAP和賽靈思的最新戰略進行過交流。本次新發布的2款產品都瞄準了AI推理，顯然賽靈思非常看好中國市場旺盛的AI需求。

賽靈思總裁及CEO Victor Peng

晶元創新周期跟不上需求

席捲全球的AI熱帶火了AI相關的晶元產業，無論GPU還是FPGA都迎來了最好的發展時機。作為FPGA的發明者，賽靈思的業務也隨著AI的興起而進入快速成長狀態，同時其創新速度也不斷加快，Versal ACAP就是集賽靈思多項創新技術之大成者，將開啟一個新的時代。

ACAP的推出是賽靈思認為今天晶元的更新周期遠遠落後於實際需求。眾所周知，誕生於上個世紀60年代的摩爾定律在今天遇到了前所未有的挑戰，靠提升晶元頻率以及集成更多晶體管來提升性能的難度越來越大，這就使得人們開始引入異構計算來滿足AI等高計算密度的需求，GPU、FPGA這幾年市場行業也不斷看漲。不過，賽靈思還希望在異構計算上還能往前走一步，推出一種超越FPGA的新計算平台，這就是Versal ACAP。

「隨著 AI 和大數據的爆炸性發展以及摩爾定律的放緩，晶元設計的周期已經無法跟上創新的腳步。Versal 歷經 4 年的研發，我們對其進行了獨特設計，支持所有類型的開發者通過優化的軟硬體來為他們的整體應用提速，同時具備即時的靈活應變能力，從而能夠跟上科技快速發展的步伐。」 賽靈思總裁及CEO Victor Peng在演講中表示。

據悉，Versal ACAP 整合標量處理引擎、自適應硬體引擎和智能引擎以及前沿的存儲器和介面技術，能為所有的應用提供強大的異構加速功能。Versal 產品組合基於台積電（TSMC）的 7 nm FinFET工藝技術，可將軟體可編程性與特定領域硬體加速和靈活應變能力相結合的平台。該產品組合包括6個系列的器件，其獨特架構針對雲端、網路、無線通信乃至邊緣計算和端點等不同市場的眾多應用提供了可擴展性和 AI 推斷功能。

Victor Peng表示，對 Versal ACAP而言，其最大的創新在於其硬體和軟體均可由軟體開發者、數據科學家和硬體開發者進行編程和優化，這要歸功於其符合業界標準設計流程的一系列工具、軟體、庫、IP、中間件和框架。

今年3月Victor Peng來華的時候曾對外發布賽靈思公司新的戰略，即數據中心優先、加速核心市場發展以及驅動靈活應變的計算。如果說ACAP的推出是對「驅動靈活應變的計算」這一戰略的落地，那麼加速器卡Alveo可以看做是賽靈思數據中心優先戰略的落地。

Alveo是一款FPGA的加速卡，它讓用戶在運行實時機器學習推斷以及視頻處理、基因組學、數據分析等關鍵的數據中心應用時，能以較低時延實現突破性的性能提升。目前，Alveo U200 和 Alveo U250 由 Xilinx UltraScale+ FPGA 提供強勁動力，現已開始接受量產訂單。

Alveo 加速器卡針對各種類型的應用提供顯著的性能優勢。就機器學習而言，Alveo U250實時推斷吞吐量比高端 CPU高出20 倍，相對於高端 GPU 等固定功能的加速器，能讓 2 毫秒以下的低時延應用性能提升 4 倍以上。此外，Alveo 加速器卡相對於 GPU 能將時延減少 3 倍，在運行實時推斷應用時提供顯著的性能優勢。資料庫搜索等一些應用可從根本上得到加速，性能比 CPU 高90 倍以上。

據悉，隨著AI應用的興起，賽靈思的FPGA已經落戶很多數據中心，以加速AI應用，同時降低客戶計算成本。另外，不少雲服務商也已經與賽靈思合作提供FaaS（FPGA as a Service）服務，包括AWS、阿里雲、華為雲都有這一業務。Alveo的推出無疑將加速賽靈思在數據中心落地的速度。

除了晶元級產品，賽靈思還在生態建設上面發力，包括加速各種開發工具、軟體庫的優化與豐富。Victor Peng表示，晶元非常重要的，是基礎，但是晶元僅僅是平台的一部分，還有軟體堆棧。賽靈思現在還在開發集成度很高的開發工具、優化的庫，還有運行環境的各種軟體以及相關框架標準等。

「我們希望我們的產品能夠幫助用戶和開發者來加速AI應用，特別是加速AI和機器學習的推斷進程，最終幫助全球更迅速地擁抱更光明的未來，比如利用AI改善人們的生活質量、提升城市的安全、讓汽車更加智慧等。」 Victor Peng說。

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