隨著人工智能、云服務(wù)等新興需求的迅猛增長(zhǎng)，算力正在從滿(mǎn)足多任務(wù)的通用芯片，向單一任務(wù)的多種專(zhuān)用芯片發(fā)展，傳統(tǒng)以CPU為核心的計(jì)算架構(gòu)，已經(jīng)不能滿(mǎn)足新興業(yè)務(wù)需求，異構(gòu)計(jì)算成為重要趨勢(shì)。

近年來(lái)，在云計(jì)算蓬勃發(fā)展的同時(shí)，異構(gòu)計(jì)算市場(chǎng)也乘風(fēng)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。對(duì)芯片設(shè)計(jì)企業(yè)而言，過(guò)去進(jìn)入服務(wù)器計(jì)算芯片市場(chǎng)只有通過(guò)有競(jìng)爭(zhēng)力的X86 CPU，而現(xiàn)在GPU、FPGA、AI芯片各類(lèi)架構(gòu)CPU等多種計(jì)算芯片均在服務(wù)器中得到廣泛應(yīng)用，為國(guó)產(chǎn)CPU及AI芯片公司，以及基于***的智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈提供了良好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

CPU是中央處理器作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。 FPGA是基于通用邏輯電路陣列的集成電路芯片，其最大的特點(diǎn)是芯片的具體功能在制造完成以后由用戶(hù)配置決定。 GPU/GPGPU是并行計(jì)算的主力算力引擎。隨著業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，全部業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)靠CPU處理，性?xún)r(jià)比極低。AI加速芯片為專(zhuān)門(mén)針對(duì)AI深度學(xué)習(xí)，結(jié)合標(biāo)量計(jì)算、矢量計(jì)算和張量計(jì)算真的專(zhuān)用架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，針對(duì)AI推理應(yīng)用，實(shí)際算力利用率可超過(guò)90%。 DPU作為數(shù)據(jù)處理器，其核心是通過(guò)協(xié)處理器協(xié)助主控CPU處理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，編程網(wǎng)絡(luò)接口功能。支持?jǐn)?shù)據(jù)中心底層存儲(chǔ)、安全、服務(wù)質(zhì)量管理等基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù)，提升整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本。 目前，我國(guó)服務(wù)器計(jì)算芯片主要從英特爾、AMD超威半導(dǎo)體、英偉達(dá)等企業(yè)進(jìn)口，未來(lái)計(jì)算芯片國(guó)產(chǎn)化市場(chǎng)空間大，進(jìn)口替代空間廣闊。本文主要關(guān)注計(jì)算芯片，包括CPU、GPU/GPGPU、FPGA、AI加速芯片等和以DPU為代表的網(wǎng)絡(luò)通信芯片。

1、CPU

CPU中央處理器作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。CPU是整個(gè)IT生態(tài)的定義者，無(wú)論是服務(wù)器端的X86還是移動(dòng)端的ARM（安謀），都各自構(gòu)建了穩(wěn)固的生態(tài)系統(tǒng)，不僅形成技術(shù)生態(tài)圈，還形成閉合價(jià)值鏈。

市場(chǎng)空間

數(shù)據(jù)中心應(yīng)用CPU價(jià)格高，利潤(rùn)最為豐富，根據(jù)不同配置，CPU占據(jù)服務(wù)器總成本約1/3到1/2。預(yù)計(jì)到2025年，隨著中國(guó)數(shù)據(jù)中心的不斷擴(kuò)容和升級(jí)，以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等應(yīng)用的快速發(fā)展，中國(guó)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用CPU市場(chǎng)規(guī)模有望繼續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)中金證券研究數(shù)據(jù)，2021年中國(guó)服務(wù)器CPU市場(chǎng)規(guī)模60億美元，預(yù)計(jì)2024年達(dá)到92億美元，3年年均復(fù)合增長(zhǎng)率15%。

發(fā)展趨勢(shì)

國(guó)產(chǎn)CPU各個(gè)技術(shù)賽道全方面布局。X86、ARM、RISC-V（Reduced Instruction Set Computer-V，第五代精簡(jiǎn)指令集計(jì)算機(jī) ）是CPU三大技術(shù)架構(gòu)。服務(wù)器市場(chǎng)上X86處理器市占率超過(guò)90%，占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位。CPU產(chǎn)業(yè)鏈巨頭大多集中在海外，位居產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)核心，對(duì)全球CPU行業(yè)影響力較大。在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，英特爾和AMD幾乎壟斷通用型CPU市場(chǎng)。借助臺(tái)積電先進(jìn)制程，AMD服務(wù)器CPU霄龍強(qiáng)勢(shì)崛起，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)2021年第四季度， AMD數(shù)據(jù)中心CPU市場(chǎng)占有率自2016年之后首超10%。為應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)，英特爾2021年底歷史第一次宣布開(kāi)放X86指令集給第三方公司。 ARM開(kāi)放指令集以及在移動(dòng)端構(gòu)建的良好生態(tài)，數(shù)據(jù)中心巨大市場(chǎng)以及豐厚利潤(rùn)吸引各家巨頭入局開(kāi)發(fā)ARM架構(gòu)服務(wù)器CPU，其市場(chǎng)占有率穩(wěn)步提升。除美滿(mǎn)、富士通、英偉達(dá)、海思等傳統(tǒng)芯片巨頭之外，亞馬遜、谷歌、阿里等手握資金、技術(shù)以及應(yīng)用場(chǎng)景的新型互聯(lián)網(wǎng)公司也加入這一戰(zhàn)局，給市場(chǎng)帶來(lái)變數(shù)。ARM架構(gòu)服務(wù)器CPU性能不斷提升、生態(tài)不斷完善，與X86架構(gòu)正面競(jìng)爭(zhēng)，蠶食之勢(shì)不容小覷。 RISC-V作為后起之秀發(fā)展迅速，英特爾在2021年提出20億美元收購(gòu)專(zhuān)注于高性能計(jì)算的RISC-V初創(chuàng)公司SiFIVE。RISC-V是開(kāi)源指令集，開(kāi)放程度比ARM更好，支持指令集擴(kuò)展。RISC-V開(kāi)放的定位是***實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈自主可控的重要基礎(chǔ)，截至2022年末，我國(guó)大約有50款不同型號(hào)的國(guó)產(chǎn)RISC-V芯片量產(chǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景集中在MCU、電源管理、無(wú)線(xiàn)連接、存儲(chǔ)控制、物聯(lián)網(wǎng)等中低端場(chǎng)景。而目前已有多家創(chuàng)新企業(yè)計(jì)劃在2023年發(fā)布對(duì)標(biāo)64核高性能的服務(wù)器級(jí)處理器，應(yīng)用領(lǐng)域也有望從專(zhuān)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景逐步拓展到通用計(jì)算場(chǎng)景。 在信創(chuàng)市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)下，國(guó)產(chǎn)CPU各個(gè)技術(shù)賽道全方面布局，不同于以往的國(guó)產(chǎn)化替代，信創(chuàng)更強(qiáng)調(diào)生態(tài)構(gòu)建。從IT基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用軟件，再到IT安全，2022年信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到9220.2億元，近五年復(fù)合增長(zhǎng)率35.7%，預(yù)計(jì)2025年突破2萬(wàn)億，國(guó)產(chǎn)CPU在信創(chuàng)領(lǐng)域存在巨大的市場(chǎng)發(fā)展機(jī)會(huì)。同時(shí)，中國(guó)CPU另外一個(gè)特點(diǎn)就是各個(gè)技術(shù)賽道全方面布局，中國(guó)全自主架構(gòu)唯一代表有龍芯LoongArch架構(gòu)，X86架構(gòu)有海光、兆芯，ARM架構(gòu)有飛騰、海思，RISC-V架構(gòu)有阿里等。

2、GPU/GPGPU

傳統(tǒng)CPU為核心的計(jì)算架構(gòu)中所有數(shù)據(jù)和指令都由CPU來(lái)處理。然而CPU的架構(gòu)不適合處理高并行度數(shù)據(jù)計(jì)算業(yè)務(wù)，更適合進(jìn)行邏輯運(yùn)算和整個(gè)計(jì)算機(jī)的管理。隨著業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，全部業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)靠CPU處理，性?xún)r(jià)比極低。因此出現(xiàn)了各種協(xié)處理器XPU，專(zhuān)門(mén)幫助CPU處理各種特定應(yīng)用場(chǎng)景業(yè)務(wù)。最早出現(xiàn)的就是計(jì)算機(jī)3D圖形渲染專(zhuān)用加速芯片，特點(diǎn)是大量的并行小核，需要在CPU調(diào)度下工作。1999年英偉達(dá)發(fā)布第一款GPU產(chǎn)品NV10，在市場(chǎng)上第一次推出GPU概念。隨后英偉達(dá)把GPU應(yīng)用推廣到GPGPU和CUDA編程框架推廣，GPU成為并行計(jì)算的主力算力引擎。2012年的ImageNet比賽，取得突破的AlexNet的發(fā)明人亞歷克斯使用了英偉達(dá)的GPU，證明了GPU非常適合用于多并行計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從此GPU成為深度學(xué)習(xí)標(biāo)配，引爆市場(chǎng)。

市場(chǎng)空間

目前中國(guó)深度學(xué)習(xí)加速服務(wù)器90%還是采用GPU/GPGPU，根據(jù)中金證券測(cè)算，2021年中國(guó)2022年中國(guó)服務(wù)器應(yīng)用GPU/GPGPU市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到32億美元，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到54億美元。

發(fā)展趨勢(shì)

GPT應(yīng)用激發(fā)算力需求，國(guó)產(chǎn)GPU加速補(bǔ)位，仍面臨巨大算力缺口。GPU采用最先進(jìn)的邏輯工藝，不考慮巨大的生態(tài)建設(shè)費(fèi)用，單芯片研發(fā)成本10億人民幣起步，過(guò)去鮮有資本和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)涉足。然而，英偉達(dá)、AMD高端GPGPU產(chǎn)品受美國(guó)政府禁令的影響已經(jīng)預(yù)示了國(guó)產(chǎn)GPGPU供應(yīng)鏈安全問(wèn)題的嚴(yán)重性，中國(guó)政府及資本市場(chǎng)也對(duì)于國(guó)內(nèi)GPU企業(yè)予以高度重視，國(guó)產(chǎn)GPU廠(chǎng)商存在替代補(bǔ)位的機(jī)會(huì)，GPU初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)，融資金額屢創(chuàng)新高，估值動(dòng)輒超百億。英偉達(dá)、AMD高管為主的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，超一線(xiàn)VC機(jī)構(gòu)重金支持，成為國(guó)產(chǎn)GPU初創(chuàng)公司范式。 另一方面，今年爆火的ChatGPT和GPT-4等新一代AI應(yīng)用的商用化，對(duì)芯片算力的技術(shù)要求將大幅提高，并有望創(chuàng)造出可觀AI芯片增量市場(chǎng)空間。

3、FPGA

FPGA是基于通用邏輯電路陣列的集成電路芯片，和ASIC芯片不同，其最大的特點(diǎn)是芯片的具體功能在制造完成以后由用戶(hù)配置決定。用戶(hù)可通過(guò)配套的FPGA專(zhuān)用EDA軟件實(shí)現(xiàn)具體功能，首先由專(zhuān)用EDA軟件接受用硬件語(yǔ)言描述的用戶(hù)電路，其次編譯生成二進(jìn)制位流數(shù)據(jù)，最后將位流下載到芯片中實(shí)現(xiàn)用戶(hù)所需特定功能的集成電路芯片。每顆FPGA芯片均可以進(jìn)行多次不同功能配置，從而實(shí)現(xiàn)不同的功能。 服務(wù)器和存儲(chǔ)器作為數(shù)據(jù)中心的通用基礎(chǔ)設(shè)備，為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的應(yīng)用情景，需要FPGA芯片實(shí)現(xiàn)邏輯控制、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、功能擴(kuò)展、系統(tǒng)升級(jí)等功能。在數(shù)據(jù)中心運(yùn)算處理領(lǐng)域，相比CPU，F(xiàn)PGA芯片由于其無(wú)指令、無(wú)需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)，能夠同時(shí)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和足夠的靈活性；相比GPU，F(xiàn)PGA芯片在數(shù)據(jù)中心具有低延遲及高吞吐的優(yōu)勢(shì)；相比ASIC，F(xiàn)PGA芯片在性能、靈活性、同構(gòu)性、成本和功耗等五個(gè)方面達(dá)到出色平衡。

市場(chǎng)空間

FPGA芯片具有靈活性高、應(yīng)用開(kāi)發(fā)成本低、上市時(shí)間短等優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)中心是FPGA芯片的新興應(yīng)用市場(chǎng)之一，根據(jù)Frost&sullivan數(shù)據(jù)，2020年應(yīng)用于該領(lǐng)域的FPGA芯片中國(guó)銷(xiāo)售額將達(dá)到16.1億元，占中國(guó)FPGA芯片市場(chǎng)份額的10.7%，預(yù)計(jì)2024年將達(dá)到30億元，2021年至2024年年均復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到16.6%。

發(fā)展趨勢(shì)

FPGA芯片在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域主要用于硬件加速，數(shù)據(jù)中心使用FPGA芯片代替?zhèn)鹘y(tǒng)的CPU方案后，處理其自定義算法時(shí)可實(shí)現(xiàn)顯著的加速效果。因此從2016年開(kāi)始，微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里云的服務(wù)器上都開(kāi)始部署FPGA加速器用于運(yùn)算加速。在云計(jì)算大面積應(yīng)用的背景下，未來(lái)數(shù)據(jù)中心對(duì)芯片性能的要求將進(jìn)一步提升，更多數(shù)據(jù)中心將采納FPGA芯片方案，這將進(jìn)一步提高FPGA芯片在數(shù)據(jù)中心芯片中的價(jià)值占比。 FPGA芯片向高集成化的現(xiàn)場(chǎng)可編程系統(tǒng)級(jí)芯片發(fā)展。英特爾2015年收購(gòu)Altera阿爾特拉，AMD 2022年完成收購(gòu)Xilinx賽靈思，CPU和FPGA融合成為趨勢(shì)。國(guó)際主流FPGA芯片公司逐漸形成了在FPGA芯片中加入處理器的技術(shù)路線(xiàn)，并產(chǎn)生了可編程系統(tǒng)級(jí)芯片這一新產(chǎn)物。和傳統(tǒng)FPGA芯片不同，現(xiàn)場(chǎng)可編程系統(tǒng)級(jí)芯片的特點(diǎn)是單芯片高度集成電子信息設(shè)備所需的CPU、FPGA、存儲(chǔ)接口、I/O外設(shè)接口甚至人工智能專(zhuān)用引擎等所有模塊，單顆芯片可完成應(yīng)用情景的所有功能需求。

4、AI加速芯片

深度學(xué)習(xí)涉及少量標(biāo)量計(jì)算、大量的矢量計(jì)算和張量計(jì)算。GPU是標(biāo)量計(jì)算核，在處理深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時(shí)，需要消耗大量資源把矢量和張量計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)量計(jì)算，因此GPU實(shí)際算力利用率最高只能達(dá)到40%。固定算法的ASIC芯片利用率最高，但是不適合業(yè)務(wù)復(fù)雜、算法在一直更新的云計(jì)算應(yīng)用，而更適合邊緣端應(yīng)用。因此專(zhuān)門(mén)針對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，結(jié)合標(biāo)量計(jì)算、矢量計(jì)算和張量計(jì)算的DSA（Domain SpecificArchitectures，特定領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)）架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，針對(duì)AI推理應(yīng)用，實(shí)際算力利用率可超過(guò)90%，并且其芯片提供最基本的深度學(xué)習(xí)算子，保證芯片在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的通用性和擴(kuò)展性，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心降本增效。2019年英特爾20億美元收購(gòu)了以色列初創(chuàng)公司Habana Lab，證明了DSA架構(gòu)在商業(yè)和技術(shù)上的成功。國(guó)內(nèi)希姆計(jì)算、瀚博、燧原等初創(chuàng)公司都采用DSA架構(gòu)技術(shù)路線(xiàn)，并開(kāi)始商業(yè)落地。

市場(chǎng)空間

根據(jù)中金證券測(cè)算，2021年中國(guó)云計(jì)算應(yīng)用AI加速芯片市場(chǎng)規(guī)模約5億美元，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到14億美元，三年年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到47%。

發(fā)展趨勢(shì)

面向場(chǎng)景專(zhuān)用的云端AI芯片進(jìn)一步加速滲透。互聯(lián)網(wǎng)公司成為AI加速芯片主力?；ヂ?lián)網(wǎng)公司直接面向終端提供服務(wù)，既擁有豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，又具備技術(shù)和資金實(shí)力，于是開(kāi)始繞過(guò)英特爾、英偉達(dá)等傳統(tǒng)芯片供應(yīng)商下場(chǎng)自研芯片或者投資芯片初創(chuàng)公司，滿(mǎn)足自身需求。比如谷歌TPU，百度昆侖芯片，亞馬遜，字節(jié)跳動(dòng)等，都在結(jié)合自身應(yīng)用場(chǎng)景自研AI加速芯片。 場(chǎng)景專(zhuān)用的云端AI推理加速芯片，有望依靠性?xún)r(jià)比取勝?；ヂ?lián)網(wǎng)公司推理應(yīng)用場(chǎng)景主要是內(nèi)容推薦和內(nèi)容審核，內(nèi)容和用戶(hù)都已經(jīng)完成向量化，對(duì)芯片實(shí)時(shí)性要求高，對(duì)芯片生態(tài)和通用性要求低。并且推理芯片的需求量和增速遠(yuǎn)高于訓(xùn)練芯片，根據(jù)Facebook給出的預(yù)測(cè)，今后推理芯片和訓(xùn)練芯片的需求量是9:1。專(zhuān)門(mén)針對(duì)AI云端推理計(jì)算的AI推理加速芯片，實(shí)際任務(wù)負(fù)載達(dá)到90%以上，實(shí)現(xiàn)相同工藝節(jié)點(diǎn)GPU的2倍以上性?xún)r(jià)比。

5、DPU

數(shù)據(jù)中心規(guī)模越來(lái)越大，任務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，根據(jù)亞馬遜統(tǒng)計(jì)僅處理網(wǎng)絡(luò)通信就需消耗CPU 30%的算力，亞馬遜稱(chēng)之為“datacenter tax（數(shù)據(jù)中心稅）”。DPU是以數(shù)據(jù)為中心構(gòu)造的專(zhuān)用處理器，支持?jǐn)?shù)據(jù)中心底層存儲(chǔ)、安全、服務(wù)質(zhì)量管理等基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù)。DPU要解決的核心問(wèn)題是基礎(chǔ)設(shè)施的“降本增效”，即將“CPU處理效率低下、GPU處理不了”的負(fù)載卸載到專(zhuān)用DPU，提升整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的效率、降低整體系統(tǒng)的總體擁有成本（TCO）。

市場(chǎng)空間

根據(jù)頭豹研究院測(cè)算，2022年中國(guó)DPU市場(chǎng)規(guī)模約11億美元，預(yù)計(jì)到2025年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到37億美元。

發(fā)展趨勢(shì)

存在廣闊的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)空間。DPU存在廣闊的應(yīng)用前景和巨大的市場(chǎng)空間。國(guó)際巨頭近年來(lái)也先后布局DPU產(chǎn)品，英偉達(dá)于2021年發(fā)布新一代DPU BlueField 3，英特爾發(fā)布基礎(chǔ)設(shè)施處理器IPU，AMD收購(gòu)DPU廠(chǎng)商Pensando。同時(shí)，DPU作為專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中心底層網(wǎng)絡(luò)通信的算力芯片，是一個(gè)新興賽道，國(guó)內(nèi)外發(fā)展差距小，競(jìng)爭(zhēng)格局還較為分散，沒(méi)有像CPU和GPU那樣的明確巨頭。因此，各大國(guó)內(nèi)芯片廠(chǎng)商正在積極通過(guò)中國(guó)在云計(jì)算領(lǐng)域積累的市場(chǎng)規(guī)模、增速、特別是用戶(hù)數(shù)量的優(yōu)勢(shì)來(lái)推動(dòng)國(guó)內(nèi)DPU的開(kāi)放生態(tài)建設(shè)。 DPU作為新興賽道，最大的挑戰(zhàn)是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化。由于數(shù)據(jù)中心本身的復(fù)雜性，各大廠(chǎng)商一方面采用現(xiàn)成商業(yè)軟件來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)，追求低成本，一方面又設(shè)法分層服務(wù)化（IaaS、PaaS、SaaS），打造面向不用類(lèi)型客戶(hù)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。除此之外的所有技術(shù)實(shí)現(xiàn)幾乎都是“八仙過(guò)海，各顯神通”，例如各大公有云廠(chǎng)商、電信運(yùn)營(yíng)商等都有比較完整，同時(shí)比較封閉的底層架構(gòu)和應(yīng)用生態(tài)。上層負(fù)載不同，必然對(duì)底層架構(gòu)有各異的需求，這也許是目前DPU標(biāo)準(zhǔn)化面臨的最大的挑戰(zhàn)。