當(dāng)一家傳統(tǒng)意義上的CPU企業(yè)開(kāi)始擴(kuò)展自己的產(chǎn)品線(xiàn)，它的方向會(huì)是怎樣的？這又代表它怎樣的思維？

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)迎來(lái)眾多新玩家

這是一個(gè)力爭(zhēng)上游的時(shí)代，仿佛所有人都已受夠了自身領(lǐng)域的苦，試圖到更高的地方呼吸新鮮空氣。于是，在ICT領(lǐng)域里我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象，做手機(jī)的開(kāi)始做芯片、做算法的開(kāi)始做芯片、做互聯(lián)網(wǎng)和云服務(wù)的也開(kāi)始做芯片。于是，芯片領(lǐng)域原本風(fēng)輕云淡的一片凈空也開(kāi)始出現(xiàn)一抹猩紅的戰(zhàn)云。

在這個(gè)連上游都開(kāi)始變得擁擠的時(shí)代，探討如何在擁擠之中掙得空間已經(jīng)乏善可陳。那么新的上游在哪里？它存在嗎？

半導(dǎo)體行業(yè)是所有ICT產(chǎn)業(yè)最標(biāo)準(zhǔn)的上游源頭，這一點(diǎn)毋庸置疑。而作為在這一領(lǐng)域中獨(dú)霸數(shù)十年的翹楚，英特爾在近年間發(fā)生的一系列產(chǎn)品變化及其所反映出的戰(zhàn)略升級(jí)思路則值得我們仔細(xì)研究與品位。

或許，從這個(gè)案例中，我們可以發(fā)現(xiàn)ICT行業(yè)“新上游”的蛛絲馬跡。

當(dāng)所有人都在力爭(zhēng)上游，上游企業(yè)該怎么辦？

英特爾，從PC概念崛起開(kāi)始，憑借CISC指令集和x86架構(gòu)獲得極速發(fā)展，最終構(gòu)建起了一個(gè)處理器帝國(guó)；其疆域橫跨消費(fèi)電子、工控和數(shù)據(jù)中心等多個(gè)領(lǐng)域，說(shuō)成是當(dāng)今ICT行業(yè)發(fā)展的基石（之一）也毫不為過(guò)。

但當(dāng)越來(lái)越多曾經(jīng)的合作伙伴開(kāi)始上探至半導(dǎo)體領(lǐng)域，英特爾近年來(lái)也的確感受到了一定的危機(jī)。這種危機(jī)源自?xún)蓚€(gè)層面。

首先，借著AI應(yīng)用的快速發(fā)展，傳統(tǒng)算力已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際的應(yīng)用需求；更多情況下，越來(lái)越多的用戶(hù)需要CPU+GPU、FPGA、ASIC等的異構(gòu)算力來(lái)滿(mǎn)足AI的訓(xùn)練和推理需求?？吹竭@一機(jī)會(huì)后，亦有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始投身ASIC芯片的生產(chǎn)和研發(fā)，過(guò)去風(fēng)平浪靜的ASIC領(lǐng)域也在短期內(nèi)變得風(fēng)起云涌。這種局面在短期內(nèi)雖然不會(huì)挑戰(zhàn)英特爾半導(dǎo)體行業(yè)老大的位置，但卻會(huì)動(dòng)搖CPU作為數(shù)據(jù)中心核心的根基。

其次，在英特爾傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)的CPU領(lǐng)域，越來(lái)越多的挑戰(zhàn)者也開(kāi)始初出茅廬。X86陣營(yíng)的AMD和ARM陣營(yíng)的Marvell、華為都開(kāi)始推出面向數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的誠(chéng)意產(chǎn)品，并開(kāi)始獲得積極的市場(chǎng)反饋。

身處局中的英特爾知道，以自身的體量和實(shí)力，打贏一場(chǎng)戰(zhàn)役是沒(méi)有問(wèn)題的，但想要在同一時(shí)間打贏多場(chǎng)戰(zhàn)役，難度相當(dāng)大。而且隨著算力多元化和異構(gòu)計(jì)算趨勢(shì)漸成，未來(lái)勢(shì)必還會(huì)有更多的企業(yè)試圖進(jìn)入半導(dǎo)體領(lǐng)域，如果還是只把目光聚焦在贏得每一場(chǎng)戰(zhàn)役之上，那么未來(lái)，英特爾積累起的資源和優(yōu)勢(shì)必然會(huì)在不斷發(fā)生的小規(guī)模戰(zhàn)役中消耗殆盡。于其相對(duì)應(yīng)的，英特爾的未來(lái)也會(huì)充滿(mǎn)變數(shù)。

解鈴還須系鈴人，既然英特爾今日的挑戰(zhàn)來(lái)自于下游企業(yè)的集體上探，那么想要繼續(xù)保持優(yōu)勢(shì)的英特爾也必須完成自身的上探。

英特爾——一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上游企業(yè)的上探之路

想要完成自身的進(jìn)化，英特爾需要做好兩件事——1、在可能面臨競(jìng)爭(zhēng)的領(lǐng)域構(gòu)筑防線(xiàn)，擴(kuò)充異構(gòu)算力產(chǎn)品線(xiàn)、穩(wěn)住自身地位；2、以產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律為準(zhǔn)，找準(zhǔn)機(jī)會(huì)，在全新的領(lǐng)域構(gòu)筑高維優(yōu)勢(shì)。

2016年，英特爾收購(gòu)Altera，獲得了FPGA產(chǎn)品線(xiàn)；同年，英特爾收購(gòu)Nervana，開(kāi)始以ASIC產(chǎn)品涉足深度學(xué)習(xí)的推理領(lǐng)域；2018年英特爾收購(gòu)eASIC，開(kāi)始占領(lǐng)FPGA與傳統(tǒng)ASIC的中間地帶；2019年，英特爾宣布全新的Xe架構(gòu)GPU產(chǎn)品，瞄準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練市場(chǎng)。

幾年間的一系列操作下來(lái)，英特爾在以深度學(xué)習(xí)推理和應(yīng)用為核心的各種芯片市場(chǎng)構(gòu)建了完整、連貫的產(chǎn)品線(xiàn)，構(gòu)筑了一條穩(wěn)固且攻守兼?zhèn)涞墓な隆?/p>

雖然英特爾動(dòng)作迅速，但明眼人依舊可以看出，幾條收購(gòu)來(lái)的產(chǎn)品線(xiàn)原本各自有著不同的發(fā)展路徑，短時(shí)間內(nèi)難以相互照應(yīng)；而新的Xe系列GPU更是要直面深耕通用計(jì)算市場(chǎng)十余年的NVIDIA。英特爾的幾股力量都需要在不同的方向上各自為戰(zhàn)，看似連貫的防線(xiàn)之間實(shí)際充滿(mǎn)了空隙。

不過(guò)，“明眼人”都能看到的問(wèn)題，對(duì)己方戰(zhàn)力如數(shù)家珍的英特爾自然也不會(huì)不知道。多頭發(fā)展僅僅是英特爾上探之路的基礎(chǔ)一步。

已從算力發(fā)展方向中窺得先機(jī)的英特爾知道，異構(gòu)計(jì)算雖然能夠解決AI崛起所帶來(lái)的算力不足問(wèn)題，但訓(xùn)練、推理、仿真和多種應(yīng)用的同時(shí)出現(xiàn)必然會(huì)讓異構(gòu)計(jì)算的戰(zhàn)局進(jìn)一步復(fù)雜化。雖然CPU+GPU、FPGA、ASIC等不同組合都有著自己相對(duì)固定的應(yīng)用場(chǎng)景，但企業(yè)用戶(hù)卻需要跨應(yīng)用場(chǎng)景的總體解決方案。而原本分別自成體系的幾種異構(gòu)計(jì)算形態(tài)在軟件算法的開(kāi)發(fā)和部署當(dāng)中卻難以形成統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)方法。

實(shí)際的結(jié)果便是軟件算法企業(yè)在GPU上開(kāi)發(fā)的模型部署到ASIC上之后很有可能執(zhí)行不下去，最終還需要CPU這一通用算力的介入來(lái)完成某些步驟的計(jì)算，在獲得結(jié)果之后再將計(jì)算流程交回給ASIC。這一來(lái)一回之間浪費(fèi)的不僅是半導(dǎo)體上的時(shí)鐘周期，更是開(kāi)發(fā)調(diào)試人員的昂貴工時(shí)。而FPGA這一自成一派的算力種類(lèi)則更有著VHDL等完全不同的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。

看到這一弊端的英特爾自然也就有了構(gòu)建高維競(jìng)爭(zhēng)力的方向。而這個(gè)方向便是oneAPI。

簡(jiǎn)單的說(shuō)，雖然異構(gòu)計(jì)算是未來(lái)，但異構(gòu)計(jì)算本身無(wú)論開(kāi)發(fā)還是部署層面都是幾種相互割裂的存在的統(tǒng)稱(chēng)。而英特爾要做的就是借助oneAPI的力量將這種算力、算法、開(kāi)發(fā)、部署的割裂在更高層面統(tǒng)一起來(lái)。

oneAPI之上的英特爾戰(zhàn)略

oneAPI是一個(gè)由英特爾主導(dǎo)的開(kāi)放行業(yè)規(guī)范，它由面向硬件合作伙伴的底層硬件接口和在此之上的DataParallelC++編程語(yǔ)言及經(jīng)過(guò)優(yōu)化的函數(shù)庫(kù)三大部分組成。

硬件合作伙伴只需將oneAPI中的接口與驅(qū)動(dòng)層的接口對(duì)應(yīng)起來(lái)并完成底層的相關(guān)優(yōu)化即可。

而對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)來(lái)說(shuō)，通過(guò)使用oneAPI當(dāng)中的DataParallelC++進(jìn)行編程即可跳過(guò)繁瑣的硬件底層適配和優(yōu)化環(huán)節(jié)直接寫(xiě)出可以跨CPU、GPU、FPGA、ASIC運(yùn)行的、高度優(yōu)化的代碼，將過(guò)去的“一次編程，到處適配”變?yōu)椤耙淮尉幊?，到處好用”。換句話(huà)說(shuō)，用戶(hù)和軟件企業(yè)的開(kāi)發(fā)、部署成本將大幅度降低，項(xiàng)目周期也將大幅縮短。

由此，英特爾也找到了一種能夠?qū)⒆陨淼腃PU、GPU、FPGA和eASIC產(chǎn)品線(xiàn)融會(huì)貫通的方法，從原本的各自為戰(zhàn)升級(jí)成為攻守一體。

構(gòu)建高維競(jìng)爭(zhēng)力

如果您只看到了oneAPI在編程和開(kāi)發(fā)方面的作用，那您可把英特爾給想簡(jiǎn)單了。

雖然半導(dǎo)體是ICT行業(yè)的上游存在，但硬件卻從來(lái)不是ICT行業(yè)的靈魂。相反，依附于硬件的軟件與算法才是企業(yè)購(gòu)買(mǎi)硬件的唯一動(dòng)力。無(wú)論未來(lái)是AI的、還是5G的、亦或是大數(shù)據(jù)或者其他技術(shù)的，歸根結(jié)底都是靠軟件來(lái)定義和實(shí)現(xiàn)的。

過(guò)去不同應(yīng)用方向的軟件開(kāi)發(fā)者都是使用不同的語(yǔ)言、不同的庫(kù)、不同的編譯系統(tǒng)來(lái)調(diào)用不同類(lèi)型的硬件資源，進(jìn)而完成不同類(lèi)型的計(jì)算；是在一個(gè)一個(gè)的小圈子里搞開(kāi)發(fā)。想要跳出小圈子，需要學(xué)習(xí)的東西太多，對(duì)體力、精力和智力都是極大的挑戰(zhàn)。

對(duì)于開(kāi)發(fā)者的痛苦，硬件廠(chǎng)商歷來(lái)的策略都是“管好眼前的一畝三分地兒”，就著手里有的產(chǎn)品來(lái)為開(kāi)發(fā)者提供相對(duì)好點(diǎn)的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。這樣的格局即是因?yàn)檫@些硬件企業(yè)不關(guān)心“外面的世界”，也是因?yàn)橛布髽I(yè)沒(méi)有足夠的號(hào)召力來(lái)一統(tǒng)眾多“域外力量”。

而隨著英特爾算力產(chǎn)品線(xiàn)的快速完善，業(yè)界也終于產(chǎn)生了一個(gè)橫跨CPU、GPU、FPGA、eASIC、ASIC等全部算力來(lái)源的終極半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者。只有這樣的一家企業(yè)才有能力、有資源去為全部開(kāi)發(fā)者提供全局優(yōu)化的開(kāi)發(fā)環(huán)境。

從全局視角來(lái)看，單憑英特爾廣泛的產(chǎn)品號(hào)召力便能夠吸引足夠多的開(kāi)發(fā)者慢慢加入oneAPI開(kāi)發(fā)體系；伴隨這一過(guò)程，也勢(shì)必會(huì)有越來(lái)越多的硬件企業(yè)加入這一標(biāo)準(zhǔn)，提供統(tǒng)一、優(yōu)化的硬件接口。而對(duì)于那些不肯加入這一體系的硬件企業(yè)，也必定會(huì)有第三方開(kāi)發(fā)者來(lái)提供相關(guān)的代碼整體遷移工具（現(xiàn)在就已經(jīng)有第三方企業(yè)在嘗試提供從CUDA到oneAPI的移植優(yōu)化方案）。

由此，英特爾便完成了在半導(dǎo)體層面之上構(gòu)建高維核心價(jià)值和優(yōu)勢(shì)體系的宏圖。如果ICT的未來(lái)是軟件的，那么顯然，英特爾已經(jīng)把穩(wěn)了軟件開(kāi)發(fā)者的跳動(dòng)脈搏。oneAPI就是英特爾根據(jù)這個(gè)鼓點(diǎn)譜寫(xiě)的BGM。

而在我的BGM里，沒(méi)人能夠戰(zhàn)勝我。

雖然目前oneAPI仍舊處于beta版，但相關(guān)的培訓(xùn)已經(jīng)在北京等地密集展開(kāi)。很多大學(xué)教師也在聯(lián)系英特爾資源在學(xué)校內(nèi)開(kāi)展相關(guān)課程。而在產(chǎn)品端，CPU、GPU、FPGA等產(chǎn)品線(xiàn)的最新產(chǎn)品也都已經(jīng)加入了對(duì)oneAPI的支持。

2020下半年，oneAPI即將正式發(fā)布，屆時(shí)，我們或許會(huì)看到一個(gè)全新的英特爾，一個(gè)在更高層面具備領(lǐng)導(dǎo)力的英特爾。