2015年，亚马逊AWS收购Annapurna，开始了芯片自研之路。差不多同一时间，谷歌自研的AI芯片TPU也开始在内部使用。从此，互联网云计算公司纷纷开始了自研芯片之路，这成为了这些年IC行业重要的趋势。

于是，大家开始认为，各家互联网公司有自己的差异化竞争力，需要针对性定制的芯片来支撑，认为芯片定制是未来趋势。甚至有一些知名的芯片公司，开始为客户提供定制化服务。

但需要大家厘清的一个事情是：

• 商业层次。定制芯片是可行的，许多大客户有这个诉求。这块的论述不是本文的重点。

• 技术层次。大芯片功能定制则是不可行的，技术层次的大芯片架构和设计实现需要足够通用。本篇文章，会就技术层面进行详细分析。

从历史中借鉴

1.1 CPU取代ASIC，成为计算芯片的主流

CPU之前，几乎所有的芯片功能都是固定的，我们只能对芯片施加一些基本的控制。要想有不同的功能，就需要不同的芯片。而CPU解决了这一问题，CPU通过支持各类基础的加减乘除以及各类控制类指令等，然后再通过这些指令，组织成非常复杂并且功能强大的程序，或者称为软件。

CPU最大的价值在于提供并规范了标准化的指令集，使得软件和硬件从此解耦：

• 硬件工程师不需要关心场景，只关注于通过各种“无所不用其极”的方式，快速的提升CPU的性能。

• 软件工程师，则完全不用考虑硬件的细节，只关注于程序本身。然后有了高级编程语言/编译器、操作系统以及各种系统框架/库的支持，构建起一个庞大的软件生态超级帝国。

从图中，可以看到，在差不多40年的时间里，CPU的整体性能提升接近50000倍。一方面，这有赖于处理器架构的翻天覆地变化，也有赖于半导体工艺的进步。另一方面，更有赖于通过标准化的指令集，使得CPU平台的硬件实现和软件编程完全解耦，没有了对方的掣肘，软件和硬件均可以完全地放飞自我。

1.2 GPU到GPGPU

GPU，Graphics Processing Units，图形处理单元。顾名思义，GPU是主要用于做图形图形处理的专用加速器。GPU内部处理是由很多并行的计算单元支持，如果只是用来做图形图像处理，有点“暴殄天物”，其应用范围太过狭窄。

因此把GPU内部的计算单元进行通用化重新设计，GPU变成了GPGPU。到2012年，GPU已经发展成为高度并行的众核系统，GPGPU有强大的并行处理能力和可编程流水线，既可以处理图形数据，也可以处理非图形数据。特别是在面对SIMD类指令，数据处理的运算量远大于数据调度和传输的运算量时，GPGPU在性能上大大超越了传统的CPU应用程序。现在大家所称呼的GPU通常都指的是GPGPU。

NVIDIA因为在GPGPU上的技术能力和市场占有率，成为了目前市值最高的芯片公司。

只考虑系统架构，GPGPU的成功可以总结为两点：

• 通过通用性设计，拓宽了GPU的应用领域和场景，使得其可以更大规模的落地；

• 通过通用性设计，实现了软硬件的解耦，软件和硬件可以脱离对方的束缚，努力的提升“自我”。

1.3 从ASIC到DSA的回调

ASIC是定制芯片AS-IC，对应的，可以把其他偏通用的IC称之为GP-IC。一般来说， ASIC引擎“指令”复杂度最高，也即性能最极致。但实际上，受限于很多其他原因，ASIC的表现并不如大家想象的那么优秀：

• ASIC是定制的，没有冗余，理论上是最极致的性能。但因为ASIC是场景跟硬件设计完全耦合，硬件开发的难度很高，难以实现超大规模的ASIC设计。

• 理论上来说ASIC的资源效率是最高的，但由于ASIC覆盖的场景较小，芯片设计为了覆盖尽可能多的场景，不得不实现功能超集。实际的功能利用率和资源效率（相比DSA）反而不高。

• ASIC功能完全确定，难以覆盖复杂计算场景的差异化要求。差异化包含两个方面：横向的不同用户的差异化需求，纵向的单个用户的长期快速迭代。

• 即使同一场景，不同厂家的ASIC引擎设计依然五花八门，毫无生态可言。

DSA针对特定应用场景定制处理引擎甚至芯片，支持部分软件可编程。DSA与ASIC在同等晶体管资源下性能接近，两者最大的不同在于是否可软件编程。ASIC由于其功能确定，软件只能通过一些简单的配置控制硬件运行，其功能比较单一。而DSA则支持一些可编程能力，使得其功能覆盖的领域范围相比ASIC要大很多。

DSA，一方面可以实现ASIC一样的极致的性能，另一方面，可以像通用CPU一样执行软件程序。当然了，DSA只会加速某些特定领域的应用程序。例如：用于深度学习的神经网络处理器以及用于SDN的网络可编程处理器。

1.4 千万种手持设备，最终都融合进了智能手机

如上图所示，周围的这些形态和功能各异的各种电子设备，每一样都具有特定的功能，满足用户形形色色的需求，但最终，都几乎消失在历史长河中。剩下的，就只有唯一的一个私人移动终端——智能手机。

第一代iPhone面市时，诺基亚工程师对其进行了全面的研究，最终认定，它不会对诺基亚产生威胁，原因是造价太高，并且只兼容2G网络，而且未能通过基本的抗摔测试。诺基亚引领了很多手机功能的“创新”，比如手机摄像、全功能键盘、塞班操作系统，当然也包括和弦铃声、换壳等。此时的诺基亚，市场占有率最高，如日中天。但是，诺基亚没能挡住历史的滚滚潮流，无法改变被市场无情抛弃的命运。

智能机和功能机最大的区别是：功能机是提供产品功能给用户；而智能机提供的产品是一个没有具体功能的通用平台，通过安装开发者开发的各种APP，给客户提供不一样的功能。这个改变，使得单个平台就可以适配用户数以万计的各种个性化需求。

不同类型芯片考虑的因素

2.1 终端小规模芯片设计的思考逻辑

终端场景的小芯片，通常是以SOC方式存在的。一方面终端设备的数量庞大；另一方面，许多芯片不需要7nm、5nm这样的先进工艺，其研发成本也相对较低。研发成本在单芯片的成本占比非常低，更多的则是芯片本身量产时的成本。这类芯片，一定是优先考虑芯片的面积等影响量产成本的因素。

除此以外，许多终端场景芯片是电池供电，这就对芯片的功耗的重视程度放在了第一位。功耗要求严格的话，势必需要对一些不必要的功能进行裁剪。不管是内部模块，还是整个SOC架构，一定是尽可能精简。

总结一下，终端场景，设备数量庞大，成本主要受量产成本的影响，并且功耗敏感。这样，终端SOC，就表现为定制的特征。

2.2 数据中心为什么是以CPU为主？

跟终端场景相比，数据中心的需求却又是另一个逻辑。这里有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？

越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高，而只有CPU能够提供云场景所需的灵活性。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：

• 硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。ASIC这样绝对定制的处理引擎不太适合云计算场景，而CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，可以认为是最适合云计算的处理引擎。

• 硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，然后把服务器打包成云服务器卖给不同的用户，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务。最好的办法是采用完全通用的服务器，用在哪里都可以。这样，CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。

• 硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。而目前，只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持。

• 硬件的一致性。在终端场景，软件依赖硬件，成为软硬一体。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。在云计算场景，各种复杂系统交织在一起，形形色色各种任务混合运行，这些任务随时可能被创建、复制、迁移和销毁。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。

在性能满足要求的情况下，CPU就成了数据中心计算平台的最佳选择。

2.3 DSA的发展困境，说明：算力芯片需要性能提升，但不能损失通用灵活性

很不幸的是，CPU已经达到了性能瓶颈。系统越来越复杂，需要选择越来越灵活的处理器；而性能挑战越来越大，需要我们选择定制加速的处理器。这是一对矛盾，拉扯着我们的各类算力芯片设计。

谷歌TPU是第一个DSA架构的AI加速芯片，从TPU开始，各类DSA架构的AI芯片如雨后春笋般出现。但如今，差不多5年时间过去，AI芯片大规模落地的案例依然不多。最明星的谷歌TPU，目前也遇到了一些困境。

据“云头条”公众号报道：“谷歌发言人表示，重视TPU源自2018年至2021年在组织上和战略上的混乱和迷茫，结果导致投入不足，对GPU支持并未给予应有的重视度，以及缺乏与大型GPU供应商英伟达的合作，不过这几方面都在迅速改善。公司发言人表示，谷歌自己的内部研究也主要致力于TPU，这导致GPU使用方面缺乏良好的反馈回路。”

谷歌TPU的困境可以简单总结为：底层芯片平台和上层应用算法的通用灵活性不匹配问题。上图对各类处理引擎的性能和灵活性进行了定性的分析，我们来进一步分析，DSA架构AI芯片的问题可以总结如下：

• AI场景目前从性质上来说，属于应用层次：算法众多，模型众多，而且算法迭代很快。因此，需要运行AI的硬件平台具有非常高的适应性和灵活性。

• 实践证明，目前，DSA架构所能提供的灵活可编程能力无法满足上层应用和算法所需，因此DSA架构的AI芯片落地出现困境。

• 实践证明，GPGPU是目前AI算力的主流平台，因为GPGPU的灵活可编程能力和AI算法的需求是相对匹配的。

AI芯片要想大规模落地，需要应用和平台两方的相向而行：

• 随着AI的发展成熟，场景和算法逐步成熟，AI场景逐步从应用层次沉淀成基础设施层次。也即对灵活可编程能力的要求降低。

• DSA架构AI芯片的持续创新，在保证性能极致的情况下，尽可能的持续提升芯片的灵活可编程能力。

大芯片，为什么一定要通用

3.1 系统复杂度上升，使得硬件平台必须通用

小系统，我们明确地知道使用场景和用户需求是什么，并且系统的构建成本低，场景也有足够大的规模。那么可以设计一个功能确定的专用系统来满足用户场景需求。

但大系统，面对的多个场景混合到一起的宏场景，每个场景用户需求五花八门，多个场景叠加，就构成了千千万万的差别化的用户需求。如果再考虑到复杂系统中软件的持续快速迭代，和硬件的复杂度和“漫长”生命周期。硬件构建确定的功能，来直接满足最终用户的需求，几乎是不可能的事情。一定要通过一个中间层，在相对通用的产品平台，开发用户“千人千面”的功能需求。

系统越来越复杂以后，不要尝试着帮助用户决策，因为：用户的业务也在快速的演进发展中，用户自己可能都不知道自己明天的需求是什么。把功能固化到硬件中，就变得不那么现实。需要构建底层平台，然后通过中间层的框架、编程环境等，来开发特定的功能，以此来服务更上层的使用者。

3.2 芯片的研发成本，需要更多的量来摊薄

半导体工艺发展到现在，5nm芯片的研发成本大概是5个多亿美金。芯片需要足够的销量，才能摊薄研发成本。

这个挑战很大，这意味着在智能终端需要1亿颗芯片，数据中心需要1百万颗芯片的量才能有效摊薄研发成本。

3.3 不同用户业务差异和用户业务迭代

在SDN出现之前，主流的网络设备基本是ASIC的，设备提供什么功能，用户才能用什么功能。但是随着云计算等更复杂的网络场景出现，对网络协议和功能的个性化需求越来越多。当用户的需求反馈给芯片厂家（如博通、思科等），它们再在新一代的芯片研发中心去支持（并且，是否支持新的协议或功能还需要内部决策，有可能一些认为不太重要的协议或功能就无法得到支持，并且小客户提的需求就不会太多考虑），芯片开发完成后第一时间交付给用户，然后等到用户更新自己的软件服务，至少需要2年时间。这么长的周期，对互联网云计算的客户来说，是完全不可接受的。

不同用户的业务存在差异；即使同一个用户，其业务也会经常性地更新迭代；甚至，一些大客户内部，不同部门之间的同一个场景的业务也存在差异。当我们面对客户千千万的需求的时候，不能只做一个相对功能固定的产品，这样无法满足用户差异化的场景需求；也无法做千千万的产品来一一满足，因为芯片的NRE门槛使得这样的做法就完全不可能；合适的做法则是做一个通用的平台来尽可能地满足所有需求。

二八定律，是计算机领域的一个常见的规律。如：CISC指令集太过冗繁，只有20%的指令经常用到，这就是RISC指令集的基础；云计算，是一个由众多服务组成服务分层体系，随着不断的抽象封装，云运营商接管了80%的众多服务分层，而用户只需要关注20%的应用或函数。

当面对错综复杂的用户差异性需求时，相近场景问题的本质必然是相同的。也即不同用户的差异化需求，特征上是符合“二八定律”的。其中80%共性部分可以通过固化的硬件实现，20%个性化的部分可以通过软件编程实现。当然，这里的软硬件解耦非常考验芯片团队对场景和业务的整体把控能力，以及软硬件解耦和再协同的能力。

案例：亚马逊AWS自研NITRO芯片，通用和自研不矛盾

说到通用，大家一般会想到芯片公司提供的产品和解决方案；说到定制，大家一般会想到客户自研或者找第三方合作伙伴深度合作。但其实，通用和自研是不矛盾的，通用是技术路径，自研是商业选择，完全可以自研的同时做通用的产品，亚马逊AWS就是典型的例子。

DPU/IPU的相关技术创新，是从亚马逊AWS开始的。全球最早的DPU类产品，即亚马逊AWS的第一代Nitro，是在AWS re:Invent 2017上发布的。初代Nitro本质是一款CPU芯片，几乎100%的计算都在CPU完成。之后，后续的几代Nitro，开始逐步集成一些相对弹性一些的加速器。

为什么说Nitro最开始的产品是CPU呢，原因在于：

• 类似NVIDIA DPU，通过硬件加速实现了单颗芯片满足整个DPU/IPU的工作，而在AWS的NITRO系统里，通常需要5张NITRO不同类型的卡来协作满足需求。

• 从AWS的一些产品功能的描述中可以分析出，Nitro依然是一个充满了通用可编程能力的芯片。

即使自研芯片，AWS依然尽可能地保持Nitro系统的通用可编程能力，审慎的加入各类加速引擎。可以看出，其对通用灵活性的追求，明显地高过了对性能的追求。

通用算力，支撑数字经济繁荣的必由之路

定制还是通用，在技术层面是一个技术选择问题。但在更宏观的层次来看，却又是一个必须选择的道路。

算力，是数字经济时代的核心生产力，算力对推动科技进步、促进行业数字化转型以及支撑经济社会发展发挥着重要的作用。《2020全球计算力指数评估报告》指出，算力指数平均提高1个点，数字经济和GDP将分布增长0.33%和0.18%。2021年12月，Intel高级副总裁兼加速计算系统和图形部门负责人Raja Koduri表示：要想实现《雪崩》和《头号玩家》中天马行空的体验，需将现在的算力至少再提升1000倍；并认为，元宇宙可能是继Web和移动互联网之后的下一个主要的互联网形态（也即Web3.0）。

要想算力千倍万倍提升，不仅仅需要应用算法、系统架构、工艺封装等全方位的巨大创新，还需要站在更宏观更系统的角度，把各个层次、各个方向的创新进行充分地整合。

首先，体现在微观层次，算力芯片需要高性能。计算已经从同构计算走向异构计算，但异构计算解决单领域问题，把更多领域的异构计算整合在一起，形成超异构计算。计算，需要再从异构计算走向超异构计算。

其次，宏观算力，需要算力芯片大规模部署。芯片想要大规模部署，就要能够灵活地适应更多的场景落地，满足各个用户差异化的需求，满足上层应用经常性的、持续数年的业务逻辑迭代。也就是说，芯片的特性方面，需要支持更多的通用灵活可编程能力。

再次，宏观算力需要充分利用。虽然，可以通过网络把各自的计算设备连成一体，但其算力仍然是各自的孤岛，这些算力无法共享和自动化分配，这就需要把各自算力的孤岛打通，主题体现在：

• 计算需要跨不同的计算引擎，软件需要可以在CPU、GPU、DSA等架构处理引擎上运行；

• 计算需要跨不同芯片厂家的平台，这对平台的一致性提出要求，需要形成开放的架构和生态；

• 计算需要跨云、网、边、端设备，实现云网边端的融合；

• 计算需要跨不同的CSP的不同数据中心，以及不同厂家、不同品牌、不同类型的终端设备。

万物互联，不仅仅是各个云边端设备之间的通信互联，更是把大大小小的设备算力连成了一体，如臂使指。这就需要开放的计算生态。

总之，通用的、开放的算力技术生态，是整个数字经济社会持续繁荣发展的必由之路。