(本站原創，作者：章鷹，電子發燒友執行副主編)

11月8日，賽靈思公司全球總裁及CEO　Victor　Peng全球CEO峰會上表示，后摩爾定律時代有三大明顯趨勢：第一、帶有加速的異構計算；第二、廣泛的應用場景和AI需要不同的架構；第三、芯片設計的周期遠遠趕不上創新的速度。

圖1：賽靈思公司全球總裁及CEO　Victor　Peng（圖片來自ASPENCORE）

“我們處于數據爆炸的時代，90%的數據雜亂無序、大量的視頻和圖像內容，亟需更大的吞吐量和實時的計算。我們現在正處于人工智能的初級階段，未來的發展要面臨更多的挑戰和壓力，這不僅僅體現在應用計算機方面，而且培訓等方面也還處在初級階段。”Victor　Peng說。

芯片設計的周期跟不上創新速度，與此同時，我們也要整合在人工智能上的新發展，我們需要不斷契合市場的需求，提升設計周期，提升計算能力。他明確指出，現在的人工智能帶來的海量數據和計算性能要求，會讓基礎設施和架構發生變化，以前的微處理器和Soc可能沒法直接應對這些需求，我們需要建立普適互聯網智能時代，進行非常好的基于它內容的設計、和理念的創新。

在新的計算時代，我們需要處理數據，需要在架構方面創新，而不是單一的創新，因此賽靈思提出一個理念專用領域架構。這意味著每個專用的領域都要有新的架構，在具體的場景應用中，DSA會發揮巨大的作用。

在Victor Peng看來，如果在人工智能中使用CPU+FPGA方案，可以把時延降低、吞吐量提升、功耗也降低，賽靈思提供了一個全新的ACAP平臺，為客戶提供多領域的方案選擇，適應整體應用的加速。

我們在使用AI的時候，不是只使用一個神經網絡，而是多個神經網絡參與其中。過去我們使用CPU完成事情，未來我們使用AI網絡實現更多的功能。軟件可編程系統可以幫助工程師做更多的事情，在參數方面實現更高性能。

Victor Peng強調，賽靈思正在推進新戰略部署，即：數據中心優先，加速核心市場發展，驅動靈活應變的計算。數據中心加速為賽靈思發展新重點，賽靈思建立了數據中心，該中心是快速普及技術的領域，使用了優良的數據存儲裝置，希望在做數據分析時，計算機離數據近，而不需要遠程調取數據。該中心可以讓客戶迅速受益于賽靈思的技術為各種應用所帶來的數量級提升的性能和單位功耗性優勢，其中包括人工智能推斷、視頻與圖像處理、基因組學等應用。

以智慧城市為例，需要圖像識別，如果有CPU和GPU的連接，就可以實現很好的算法模型，通過卷積神經網絡，前面的圖像解碼信號和運動分析信號就可以進行機器分析，功耗75W，時延82ms，吞吐量4*12ftps。如果使用CPU +Xlinx FPGA，功耗可以降低到50W，吞吐量達到4*38ftps，時延26.1ms.

賽靈思的戰略是引領自適應計算，我們處于計算新時代，普適智能時代，引入了新產品，可以實現每秒3萬張圖片的推斷量，使用AI加速卡Alveo U250，RFSoc可以引領5G發展之路，使用16nm Zynq MPSoC架構，集成4GSPS ADC，6 GSPS DAC和可編程SDFEC，可以實現整個射頻架構的改變，通過動態波束形成來實現ｍMMOE，我們還在發展更新的技術和產品。

Xilinx近期發布的業界首款ACAP芯片VERSAL，采用了臺積電的7納米FinFET工藝，其異構加速技術能夠為任何開發者，滿足任何創新應用。Versal 產品組合基于臺積電（TSMC）的 7 nm FinFET 工藝技術，是第一個將軟件可編程性與特定領域硬件加速和靈活應變能力相結合的平臺，這對于跟上當今快速的創新步伐至關重要。

在Victor Peng看來，使用７納米的VERSAL，可以實現更好的推斷性能，使用相同的功耗，賽靈思的加速卡可以在７納米下實現更多的性能。過去一個月中，我兩次來到中國，中國市場技術發展非常快，有很多企業家和合作伙伴，我們重視中國市場，帶來自身的影響力，促進行業的發展。