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⬆︎ 点蓝字关注 全球风口 丨 你的全球科技前哨侦察兵  你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。 4月13日，英伟达创始人黄仁勋在GTC2021，发布了三款基于ARM架构的处理器。尽管英伟达收购ARM尚未尘埃落定，但它已经开始了基于ARM IP的研发，打造了专为大规模人工智能和高性能计算而设计的CPU：Nvidia Grace。 Grace CPU采用了更先进的5nm制程，在CPU和GPU之间可以提供高达900GB/s的双向带宽，比之前的产品提升了8倍。而且基于英伟达Grace CPU的系统，将比运行在X86CPU上的最先进的英伟达DGX系统性能还要快10倍。 消息一出，大多数媒体都认为，此次英伟达发布ARM架构CPU是为了挑战英特尔，但如果你也这么看，就是低估黄仁勋了。 因为在人工智能时代，具有高并行、高密集计算能力的异构计算是AI时代的必然选择，也就是说，芯片产业正在经历一场巨大的革命，从传统的单一架构的计算单元转变为 CPU+GPU 的异构计算。 我们在【前哨科技特训营】中讲过，异构计算，需要的是一组芯片的整合设计能力，要有CPU+异构单元（例如：CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC，CPU+NPU神经网络处理器或CPU+IPU人工智能处理器），甚至需要生态协作的能力，谁的生态能力越强谁就有优势。 为什么要搞异构计算？原来人们不对计算工作做细分，都交给 CPU 去干，但 CPU 是通用计算单元，虽然什么都能干，但在很多专业能力上不如他的异构单元GPU。 现在大家发现，其实只要把工作先做个分工，分成复杂不繁重的，和繁重不复杂的，计算能力就能得到提升： 复杂不繁重的需要有灵活的计算能力，正是 CPU 的强项；繁重不复杂的，就是大家每天都需要干的苦活累活，像图像处理、视频处理，人们就开发出专门的芯片来处理，因为专门处理这一个业务，可以针对性地优化算法，从而大大提升了效率。 而且当人们把任务分解后，绝大多数情况下不需要那么强大的 CPU 就可以应对，因为日常工作中，大多是那些繁重而不复杂的重复性工作，很小一部分才是复杂不繁重的工作。 这样一来，芯片产业的重心就变了，从比较单一芯片的性能，变成了比较系统芯片的整体性能。 这一转变甚至使得被喊了很多年的“摩尔定律失效”的声音都消失了，因为大家发现，只要简单地重新安排一下工作分工，芯片的效率立刻大大提升。 在单一芯片摩尔定律即将走到极限、芯片主战场转向AI领域的背景下，英伟达的CEO黄仁勋提出了黄氏定律：通过对GPU技术的改进，每年将使AI推理性能提升一倍。 可以说，在系统芯片的能力中，通用计算因为工作量不大，不是能力瓶颈，价值大大下降，而专用计算成了性能比拼的核心，这也是为什么英伟达成了芯片产业新霸主的原因。 当异构计算成为核心，就意味着根本不需要在CPU上超越Intel，因为CPU不再重要了，芯片企业就有机会用自己更能掌控的ARM架构的CPU，去替代专利被Intel攥得死死的、自己无法掌控的x86架构的CPU。 自己的CPU和自己的GPU，在整合起来做系统芯片的时候，一定会更顺手，这就是为什么我们当年力挺AMD的根本原因。 另外，这也是为什么苹果公司敢于用自研ARM架构CPU取代了Intel的X86架构的CPU的原因，因为看似牺牲了一部分CPU的性能，但通过提升异构部分的性能和整体的配合，最终可以达到整体性能更优的结果。 所以英伟达推出自己的ARM架构CPU，根本原因不是为了针对Intel，而是为了加速拥抱异构计算，不希望Intel的CPU成为系统芯片整体性能提升的障碍。 说得残酷点儿，在科技领域，先进企业不是要在竞争中干掉落后企业，而是要加速奔跑，甩开竞争对手，并且和落后企业撇清关系，避免被后者拖累。 所以，从这个角度来看，Intel的CEO虽然宣布要开放芯片代工，但其实变革还远远不够，因为这是治标不治本的，如果不能把重心坚决地调整到异构计算上，也就是大力开发各个专用领域的计算单元，并且强调系统芯片的整体设计，Intel长期看必然衰落。 我们认为，未来ARM架构的CPU会越来越普及，相应的异构部分也会有大量专用芯片崛起。从长期看，未来的芯片双雄很可能不再是Intel和AMD，而是变为英伟达和AMD，这是技术更替带来的结果，也说明了企业前沿技术布局的重要性。 |
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