【51CTO.com原创稿件】数据中心优先，加速核心市场发展，驱动灵活应变的计算，这是Victor Peng在2018年出任赛灵思CEO之后制订的全新发展战略。时至今日，市场对于算力的要求越来越高，应用场景也变得更加复杂，AMD的突然收购更是更添变数，但这三大战略，始终保持不变。
近期，在赛灵思组织的一场媒体沟通会上，赛灵思CEO Victor Peng与参会记者详细介绍了赛灵思的市场战略、产品规划以及未来的发展方向。他表示，尽管赛灵思面临着各种各样的挑战，但仍将保持原有的的战略方向，继续推进从器件到平台的转型，也会将自适应计算推向更多用户，并且也会在AI这一颠覆性主题的演进中扮演重要角色，为客户创造更大价值。
Victor Peng，赛灵思总裁兼首席执行官
AMD+赛灵思，高性能计算的动力源泉
当前，数字化转型已经成为全球企业的主旋律，随着AI、大数据、物联网等新兴技术的应用，企业对于算力的要求越来越高，推动了数据中心加速器的快速增长。
Semico Research预测，全球数据中心加速器(包括CPU、GPU、FPGA和ASIC)市场规模将从2018年的28.4亿美元增长到2023年的211.9亿美元，年复合增长率(CAGR)高达50%。其中FPGA加速器增长最快，将从2018年的10亿美元增长到2023年的超过50亿美元，增长驱动力主要来自于企业级数据负载加速应用。
2020年10月，AMD突然宣布拟以350亿美元全股票交易的方式收购赛灵思，并得到了双方股东的批准，业界一片哗然，堪称处理器史上一大热门事件。作为赛灵思总裁兼CEO，Victor Peng在接受记者采访时，就双方的合作情况、未来的战略规划一一进行了回应。
Victor Peng认为，在计算领域，之所以会出现“Intel+Altera”、“Nvidia+Arm”、“AMD+Xilinx”这样的组合，就是因为这些巨头都认识到，未来的计算不可能只通过CPU/GPU/FPGA/Arm某一个单一架构来解决。
Victor Peng表示，AMD+赛灵思的组合，将铸就高性能计算的动力源泉。他认为，AMD和赛灵思的产品组合以及所面向的市场都较为互补，但有一个例外——就是数据中心，双方在这一领域有着很高的重合度，且都增长势头强劲。实际上，这也与 Victor Peng在2018年接任赛灵思CEO伊始，就将“数据中心加速”提到优先发展位置的战略是一致的。
Victor Peng表示，AMD和赛灵思组合的长处，在于能够通过产品组合，满足多样化、多层面的需求，无论是在架构还是平台层面，都能成为高性能计算的动力源泉。互补的技术和市场覆盖面将使得双方能够支持更加广泛和多样化的市场，比如数据中心、通信、汽车、航空航天等，所有这些市场都是赛灵思曾经服务了几十年的市场。
据介绍，双方合并之后的产品组合, 涵盖了CPU、GPU、FPGA、灵活应变的SoC和Versal ACAP平台，业界能拥有如此技术广度的公司屈指可数，将有望实现两位数的年均复合增长率。尤其是在数据中心领域，Xilinx和AMD能够创造出强大的协同市场效应，长期的总潜在市场将达到1100亿美元，而且这个数字还会不断上涨。
持续发力数据中心领域
赛灵思将数据中心优先作为重要战略目标，不断优化产品，持续提升算力，取得了不俗的成绩。
Victor Peng表示，赛灵思数据中心业务过去三年取得强劲增长的动力，归结为从一开始就采用的“FPGA即服务(FaaS, FPGA as a service)”的模式。他认为，在数据中心部署赛灵思强大的产品和平台方面，赛灵思仍处于早期阶段，未来将还会有更大的增长潜力。
“越来越多的客户和潜在客户开始意识到，他们可以通过赛灵思SN1000可组合式SmartNIC、Alveo计算加速卡以及与三星合作开发的Smart SSD等产品，构建和部署针对特定需求进行优化的高度差异化解决方案。Victor Peng表示，通过动态功能转换(Dynamic Function eXchange, DFX)功能实现整体应用加速。”
据了解，赛灵思针对数据中心的需求，推出了包括芯片、SmartNIC板块、存储和Alveo计算加速卡在内的完整产品组合。板卡在OEM和超大规模数据中心实现了部署，已有超过50种认证服务器，包括联想、戴尔、浪潮、HP等业界知名服务器领导厂商合作。数据中心的生态系统也在不断壮大，目前拥有超过2万名经过训练的开发者，1046名加速器计划成员，201个已公开发布应用。
利用自适应计算驱动AI落地
驱动AI应用的落地，也是赛灵思的重要战略目标。
在数据爆炸式增长的今天，数据分析挖掘对算力提出了更高的要求。Victor Peng表示，利用嵌入式AI加速整体应用是赛灵思的独特优势。与通过神经网络来进行AI加速的方案不同，赛灵思方案既可以加速多个AI，也可以加速应用中非AI的部分，从而使硬件主动适应不同应用需求，而非相反。
据介绍，赛灵思已经量产出货AIE(人工智能引擎)。从AI加速产品路线来看，第一代AIE已布局在当前的Versal中，搭载AIE的Versal在性能上超出T4 GPU;第二代AIE将会提升密度，确保能够处理更多类型的数据，并将对存储器进行分布式布置提高效率;第三代将会引进更多专用数据类型，服务于机器学习，使得基础性能能够提高2-3倍。而在下一代芯片上，赛灵思还将不断推出新的芯片来大幅提升性能。
除了AIE之外，考虑到软件开发者的数量已经远远超出硬件开发者，业界也涌现出越来越多的AI开发者和数据科学家，赛灵思在坚定服务于传统客户的同时，也致力于从软件上提供易用性。
Victor Peng表示，赛灵思提供了灵活的开发工具的支持，让传统硬件工程师可以继续使用Vivado开发工具，也可利用Vitis调用库提高硬件开发效率。
“对于擅长底层移植或底层驱动的软件工程师，可调用Vitis中预先定义好Shell、I/O和部分编程工程的硬件库进行开发;对于应用软件开发者可使用熟悉的语言，直接完成高级语言开发;当然，AI科学家也可以利用高层次框架训练自己的模型。”Victor Peng如是说。
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