Intel付得起xPU的巨额尾款吗？
一波还未平息，一波再起，intel继续扩张其xpu阵营！
上回，笔者说道intel正在利用xpu+oneapi的超异构计算的形式延续摩尔定律。 所谓 xpu即为cpu+gpu+fpga+其他加速器的异构计算 ，体现在数据中心的实际产品便是xeon可扩展处理器+xe独立显卡+agilex/stratix fpga+smartnic加速器+ movidius vpu。 针对xpu此前intel发布了独立服务器gpu和oneapi gold。
实际上，intel的fpga远不是“单枪匹马作战”的单一产品， intel在fpga上其实是依次从fpga、easic过渡到asic的全套解决方案， intel称这种独特的方案为 “定制逻辑连续体” ，仅在fpga上便是一个“小生态”。
11月18日，iftd2020上，intel发布首款用于5g、人工智能、云端与边缘的easic n5x（结构化asic），同时发布了最新的intel开放式fpga堆栈（intel ofs），21ic中国电子网记者受邀参加此次发布会。
easic究竟是什么
fpga和asic一直以来是半导体行业争论不休的话题，甚至也频繁出现一者将完全替代另一者的传言。 事实上，两者的存在并不存在任何冲突。
诚然，asic在计算性能、功耗、可靠性、体积和制造成本上拥有一定优势。但从底层来说，其内核执行外的任何算法都是冻结的，因此这就需要在流片上市之前进行颇为耗时的设计和测试，并且一旦流片算法和逻辑电路后都是无法修改的。所以asic设计通常是定制化，目的明确的。从侧面来说，这就无形增加了前期的投入成本，即一次性工程费用（nre）高，并且由于流片后无法修改所以不具备灵活性。
正因如此种种束缚，fpga应运而生，可重复编程性加速了产品的上市时间，也因其自身的灵活性和适应性拥有了一席之地。不过fpga相对asic来说，是利用数百万个逻辑单元换取这种便利性的，相比来说价格很容易昂贵。但并不能因此就绝对说fpga比asic贵，asic的一次性工程费用贵，流片量如果太小绝对是成本更高的。
所以在现阶段， fpga和asic是“分工明确”的， 可编程fpga主要针对实施与加速要求最苛刻的算法阶段，直到算法已经非常成熟、并且最终确立下来之后，asic便可大面积实施在硬件之中。
既然明白fpga和asic的定位，那么这个easic究竟是什么？ easic又名为结构化asic，简言之easic就是fpga和asic的中间体，不过名字既然都只是asic加了e，相比来说还是更靠近asic的。
easic与asic最大的不同之处就在于在客户购买定制芯片后，还能够通过重新编程将芯片不同部分重新连接从而完成新的任务。客户可以使用fpga创建设计将固定布局烘焙到单个设计掩模中，最终easic也将不再可编程，从而获得近似asic的功耗性能。市场中还存在efpga这种产品，当然在使用上则会更靠近fpga，主要是将asic进行片上连接，此处不进行详细讲解。
业界最强大的easic
纵览intel的easic之路，此前包括easic n2x/n3x/n3xs几种产品。而 本次发布的easic n5x可谓是“天之骄子”，凝结了多项intel的创新成果， 不负众望地成为了业界最强大的easic。这款产品继承了agilex fpga的硬核处理器系统、安全特性，支持agilex fpga用于管理启动、身份验证和防篡改特性的安全设备管理器，采用了diamond mesa soc技术。
从参数来看，easic n5x使用了16nm制程，拥有8千万个asic门，拥有225mb双端口存储器，32gbps收发器，包含一个四核arm cortex-a53硬处理器。
从性能来看， easic n5x相比agilexfpga核心功耗降低了50%， 不仅有效减小了散热，还支持客户在同样散热范围内提升性能； 相比asic，easic n5x又拥有更低的总体拥有成本， 因为这款产品可以加快产品上市速度并显著降低一次性工程费用。
这意味着什么？要知道， agilex fpga系列可是intel的“心头肉”， easic n5x的功耗就这么轻松超越了。agilex fpga是第二代使用异构fpga chiplet架构的产品，这是一种将多种制程技术、功能甚至供应商集成到一种封装的技术。agilex fpga不仅采用了10nm superfin技术和改进的fpga hyperflex 架构，性能提升了高达 40%，功耗降低了高达 40%。其余的，两倍的数据速率，支持pci express gen 5和cxl都能说明intel对这款fpga的厚望。
在设计方面，上文也有提及 easic实际可以直接使用fpga设计软件进行设计。 intel这方面的软件则是quartus prime，这款软件提供了功耗优化工具，并通过全面的设计套件帮助轻松提升工作负载性能。
除此之外，fpga本身的rtl或硬件语言在入门难度上非常高，开发者也可在oneapi一体化平台上简化cpu、gpu和 fpga 的跨架构开发工作。oneapi 支持使用intel vtune amplifier、intel advisor等工具进行软件开发。之前笔者也曾介绍过oneapi，其gold版本将在今年12月正式交付。
fpga、easic、asic怎么抉择？
intel对于easic的定位是， 比fpga的单位成本更低、功耗更低，比标准单元asic的上市速度更快、一次性工程 （nre） 费用更低。 easic与asic都是定制类型的芯片，针对不同的应用场景，各有所长。当把fpga可重复编程的功能去掉，可以获得更小的晶片尺寸，来实现低功耗和更低的成本。
fpga、easic、asic的一个连续生命周期的产品组合又称为“定制逻辑连续体”，对于三种产品的定位分别是：fpga拥有最快的上市速度和最高的灵活性；easic拥有出色的性价比，优化上市时间；asic拥有最高的性能和最低的功耗和成本。
对于不需fpga可重复编程这种灵活性功能的客户来说，easic和asic都可以供客户选择。easic不会是低功耗或低成本的最佳选择，但它 能帮客户实现从easic到asic的快速实现。 fpga、 easic和asic各有所长，客户可根据需求，如可重复编程、低功耗或低成本等功能来选择不同的产品。
实际上，easic早在2006年就已被名字同为easic的公司推出，intel至少在2015年就开始使用easic定制xeon。直到2018年7月，intel宣布收购小型芯片厂商easic，完善了fpga到asic的过渡。
intel的fpga开发也开源了
在发布easic的同时， intel也交付了第二代fpga平台软件， 这不仅让eaisc/fpga开发速度更快，也让方便了软件、硬件和应用开发人员进行开发。这就是在本次 最新发布的intel开放式fpga开发堆栈（下文简称“intel ofs”）。
intel ofs提供标准接口和api，并拥有可扩展的硬件和可访问的git源代码库的软件框架。主板开发人员、原始设计制造商和客户都可利用标准接口的统一基础设施开始fpga硬件开发。应用开发人员可以通过基于intel ofs的不同平台之间更强大的可移植性实现更高的开发回报。由于可以使用英特尔的开源和上游代码，领先的开源软件厂商不仅能根据现有的或新的结合提供cpu和gpu拓展支持，还能提供fpga拓展支持，从而满足客户需求。
在上次发布的xe独立显卡上，intel优化了在linux上的开发，实际上也是为了方便开源软件的开发。ofs亦如此， 为linux内核提供定制化的软硬件基础设施，解决了软硬件及应用开发人员面临的许多痛点， 包括开发fpga设计（“拿来与定制”）所需的模块化、可组合代码，以及开源上游代码，从而让开源分销商能够为第三方和专有intel ofs平台提供本地支持。
intel买得起异构计算的单吗？
行业著名芯片工程师、研究者曾表示，xpu的异构计算在布局之中时，面临“生态”这一课题， 往往是10亿美元量级的尾款。 面临这个问题的不仅是intel也包括其他cpu、gpu、fpga厂商。面对如此巨量的投入，intel是否会有压力？
事实上， 从五年前开始，intel就早已反复强调转型为以数据为中心的企业， 并早已加大了这方面的投入和布局。目前，通过intel推出的新产品来看，围绕数据为中心的便是六大技术支柱， 体现在实际产品中便是xpu+oneapi的软硬件生态超异构计算。
从财报上来看，2017财年intel的总营收为628亿美元，2019财年intel总营收为710亿美元，实现了82亿美元的营收增长。 特别是在2019财年q3数据中心的营收业务首次与pc业务营收达到了持平，仅一季度就实现了95亿美元的营收。
反观intel在2020年q1-q3的财报，数据中心业务基本上能够与与pc业务“五五开”。展望2020年全年，有望营收753亿美元，同比增长5%。
从q1-q3，intel出货了第三代xeon可扩展处理器、第二代傲腾持久内存、tlc 3d nand固态盘、stratix 10 nx fpga、锐炬xe max独立显卡……还在近期发布了xe独立显卡架构、easic n5x……
体现在财报上的总收入这一数字，是扣除了研发和其他花费的资金的，intel这家公司在研发中的投入可以说是有目共睹，占比极大。所以 在连续不断的xpu产线研发和发布新产品之中，仍然保持营收，说明intel至少目前是支撑的住异构计算这种巨额费用的。
另外，要拿下异构计算这座大山的确需要非常大的投入资金，但正因为intel是从五年前便已开始布下这个局， 10亿美元量级的尾款其实早就化整为零了， 用一个比喻形容，就是分期付款。
再反观整个行业， intel是目前在异构计算上拥有最全产品线的， 在硬件上拥有cpu、独立gpu、fpga、easic、asic、vpu、内存和存储等，在软件上拥有统一开发平台oneapi。可以说intel是最接近超异构计算的， 假若这位巨头都消化不下10亿量级的尾款，试问还有哪家企业能挑起异构计算的重担？
不过，的确异构计算投入大、周期长， 这不仅仅是intel这一家企业的事，而是整个产业链所要考虑的事情。 近两年，intel积极合作，在国内市场也一直非常“走心”。intel曾明确表示，在中国，发展产业生态最重要的一点，是要真正扎根于本土的市场特点和用户需求。
在异构计算和生态建设上，intel的产线越来越丰富，更多异构计算生态产品值得期待。
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实际上，intel的fpga远不是“单枪匹马作战”的单一产品， intel在fpga上其实是依次从fpga、easic过渡到asic的全套解决方案， intel称这种独特的方案为 “定制逻辑连续体” ，仅在fpga上便是一个“小生态”。
11月18日，iftd2020上，intel发布首款用于5g、人工智能、云端与边缘的easic n5x（结构化asic），同时发布了最新的intel开放式fpga堆栈（intel ofs），21ic中国电子网记者受邀参加此次发布会。
easic究竟是什么
fpga和asic一直以来是半导体行业争论不休的话题，甚至也频繁出现一者将完全替代另一者的传言。 事实上，两者的存在并不存在任何冲突。
诚然，asic在计算性能、功耗、可靠性、体积和制造成本上拥有一定优势。但从底层来说，其内核执行外的任何算法都是冻结的，因此这就需要在流片上市之前进行颇为耗时的设计和测试，并且一旦流片算法和逻辑电路后都是无法修改的。所以asic设计通常是定制化，目的明确的。从侧面来说，这就无形增加了前期的投入成本，即一次性工程费用（nre）高，并且由于流片后无法修改所以不具备灵活性。
正因如此种种束缚，fpga应运而生，可重复编程性加速了产品的上市时间，也因其自身的灵活性和适应性拥有了一席之地。不过fpga相对asic来说，是利用数百万个逻辑单元换取这种便利性的，相比来说价格很容易昂贵。但并不能因此就绝对说fpga比asic贵，asic的一次性工程费用贵，流片量如果太小绝对是成本更高的。
所以在现阶段， fpga和asic是“分工明确”的， 可编程fpga主要针对实施与加速要求最苛刻的算法阶段，直到算法已经非常成熟、并且最终确立下来之后，asic便可大面积实施在硬件之中。
既然明白fpga和asic的定位，那么这个easic究竟是什么？ easic又名为结构化asic，简言之easic就是fpga和asic的中间体，不过名字既然都只是asic加了e，相比来说还是更靠近asic的。
easic与asic最大的不同之处就在于在客户购买定制芯片后，还能够通过重新编程将芯片不同部分重新连接从而完成新的任务。客户可以使用fpga创建设计将固定布局烘焙到单个设计掩模中，最终easic也将不再可编程，从而获得近似asic的功耗性能。市场中还存在efpga这种产品，当然在使用上则会更靠近fpga，主要是将asic进行片上连接，此处不进行详细讲解。
业界最强大的easic
纵览intel的easic之路，此前包括easic n2x/n3x/n3xs几种产品。而 本次发布的easic n5x可谓是“天之骄子”，凝结了多项intel的创新成果， 不负众望地成为了业界最强大的easic。这款产品继承了agilex fpga的硬核处理器系统、安全特性，支持agilex fpga用于管理启动、身份验证和防篡改特性的安全设备管理器，采用了diamond mesa soc技术。
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intel对于easic的定位是， 比fpga的单位成本更低、功耗更低，比标准单元asic的上市速度更快、一次性工程 （nre） 费用更低。 easic与asic都是定制类型的芯片，针对不同的应用场景，各有所长。当把fpga可重复编程的功能去掉，可以获得更小的晶片尺寸，来实现低功耗和更低的成本。
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对于不需fpga可重复编程这种灵活性功能的客户来说，easic和asic都可以供客户选择。easic不会是低功耗或低成本的最佳选择，但它 能帮客户实现从easic到asic的快速实现。 fpga、 easic和asic各有所长，客户可根据需求，如可重复编程、低功耗或低成本等功能来选择不同的产品。
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intel ofs提供标准接口和api，并拥有可扩展的硬件和可访问的git源代码库的软件框架。主板开发人员、原始设计制造商和客户都可利用标准接口的统一基础设施开始fpga硬件开发。应用开发人员可以通过基于intel ofs的不同平台之间更强大的可移植性实现更高的开发回报。由于可以使用英特尔的开源和上游代码，领先的开源软件厂商不仅能根据现有的或新的结合提供cpu和gpu拓展支持，还能提供fpga拓展支持，从而满足客户需求。
在上次发布的xe独立显卡上，intel优化了在linux上的开发，实际上也是为了方便开源软件的开发。ofs亦如此， 为linux内核提供定制化的软硬件基础设施，解决了软硬件及应用开发人员面临的许多痛点， 包括开发fpga设计（“拿来与定制”）所需的模块化、可组合代码，以及开源上游代码，从而让开源分销商能够为第三方和专有intel ofs平台提供本地支持。
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另外，要拿下异构计算这座大山的确需要非常大的投入资金，但正因为intel是从五年前便已开始布下这个局， 10亿美元量级的尾款其实早就化整为零了， 用一个比喻形容，就是分期付款。
再反观整个行业， intel是目前在异构计算上拥有最全产品线的， 在硬件上拥有cpu、独立gpu、fpga、easic、asic、vpu、内存和存储等，在软件上拥有统一开发平台oneapi。可以说intel是最接近超异构计算的， 假若这位巨头都消化不下10亿量级的尾款，试问还有哪家企业能挑起异构计算的重担？
不过，的确异构计算投入大、周期长， 这不仅仅是intel这一家企业的事，而是整个产业链所要考虑的事情。 近两年，intel积极合作，在国内市场也一直非常“走心”。intel曾明确表示，在中国，发展产业生态最重要的一点，是要真正扎根于本土的市场特点和用户需求。
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