???全球 CPU 商用市場(chǎng)基本被 Intel、AMD 兩家壟斷，國(guó)產(chǎn) CPU 具備廣闊拓展空間。CPU 目前從市場(chǎng)占有率來說，Intel 依靠其強(qiáng)大的 X86 生態(tài)體系和領(lǐng)先的制造能力，在通用 CPU 市場(chǎng)占據(jù)領(lǐng)先地位。2021 年，Intel 市場(chǎng)份額不低于 80%，AMD 近期追趕勢(shì)頭明顯，其他廠商整體市場(chǎng)份額不超過 7%。

英特爾優(yōu)勢(shì)降低，數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域集中度有所降低。2022 年，數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域 Intel 市場(chǎng)占有率為71%，較 21 年下降 10pcts，AMD 22 年市占率快速提升 8pcts 至 20%，亞馬遜、Ampere 等新興玩家份額快速提升，給總計(jì)份額不足 5%的國(guó)產(chǎn)廠商發(fā)展帶來了借鑒意義。

全球 GPU 市場(chǎng)為三足鼎立的寡頭競(jìng)爭(zhēng)格局，英偉達(dá)在獨(dú)顯領(lǐng)域一家獨(dú)大。在獨(dú)立顯卡市場(chǎng)上，長(zhǎng)期以來都是 AMD 及 NVIDIA 兩家的二人轉(zhuǎn)，2022 年 Intel 正式殺入了顯卡市場(chǎng)，目前獨(dú)立 GPU市場(chǎng)則主要由 NVIDIA、AMD 和英特爾三家公司占據(jù)，2022 年 Q4 全球獨(dú)立 GPU 市場(chǎng)占有率分別為 85%、9%和 6%，其中，NVIDIA 在 PC 端獨(dú)立 GPU 領(lǐng)域市場(chǎng)占有率優(yōu)勢(shì)明顯。

1、多數(shù)參數(shù)我國(guó)CPU具備比肩能力，但性能差距大

影響國(guó)內(nèi)CPU市占率的主要是技術(shù)差異，即產(chǎn)品性能。CPU性能的主要影響因素為頻率和IPC，其他影響 CPU 性能的因素還有總線寬度、制程、存儲(chǔ)、內(nèi)核數(shù)、封裝技術(shù)等。

（1）主頻，外頻和倍頻和 IPC。主頻是 CPU 的時(shí)鐘頻率，即 CPU 的工作頻率，一般來說，一個(gè)時(shí)鐘周期完成的指令數(shù)是固定的，所以主頻越高，CPU單位時(shí)間運(yùn)行的指令數(shù)越多。外頻即CPU和周邊傳輸數(shù)據(jù)的頻率，具體是指 CPU 到芯片組之間的總線速度，CPU 的外頻決定著整塊主板的運(yùn)行速度。產(chǎn)生的輸出信號(hào)頻率是輸入信號(hào)頻率的整數(shù)倍稱為倍頻，倍頻和外頻相乘就是主頻，當(dāng)外頻不變時(shí)，提高倍頻，CPU主頻也就越高。IPC指 CPU每一個(gè)頻率周期里處理的指令數(shù)量。

（2）地址總線寬度。地址總線是專門用來傳送地址的，CPU 通過地址總線來選用外部存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)地址，總線寬度決定了 CPU 可以訪問的物理地址空間（尋址能力），簡(jiǎn)單地說就是 CPU 到底能夠使用多大容量的內(nèi)存。例如 32 位的地址總線，最多可以直接訪問 4GB 的物理空間。8 位微機(jī)的地址總線為 16 位，則其最大可尋址空間為 2^16=64KB。

（3）數(shù)據(jù)總線寬度。數(shù)據(jù)總線寬度決定了 CPU 與內(nèi)存以及輸入、輸出設(shè)備之間一次數(shù)據(jù)傳輸?shù)男畔⒘俊?/p>

（4）制程和封裝。CPU 的生產(chǎn)需要經(jīng)過硅提純、切割晶圓、影印、蝕刻、分層、封裝、測(cè)試 7個(gè)工序，制程工藝的提升或更小的制程對(duì)于 CPU 性能的提升影響明顯，主要表現(xiàn)為 CPU 頻率提升以及架構(gòu)優(yōu)化兩個(gè)方面。一方面，工藝的提升與頻率緊密相連，使得芯片主頻得以提升；另一方面工藝提升帶來晶體管規(guī)模的提升，從而支持更加復(fù)雜的微架構(gòu)或核心，帶來架構(gòu)的提升。

（5）工作電壓。指的是 CPU 正常工作所需的電壓。低電壓能夠解決耗電多和發(fā)熱過高的問題，使 CPU 工作時(shí)的溫度降低，工作狀態(tài)穩(wěn)定。

（6）高速緩沖存儲(chǔ)器。它是一種速度比內(nèi)存更快的存儲(chǔ)設(shè)備，用于緩解 CPU 和主存儲(chǔ)器之間速度不匹配的矛盾，進(jìn)而改善整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能。很多大型、中型、小型以及微型計(jì)算機(jī)中都采用高速緩存。

（7）除上述性能指標(biāo)外，CPU 還有其他如接口類型、多媒體指令集、裝封形式、整數(shù)單元和浮點(diǎn)單元強(qiáng)弱等性能影響指標(biāo)。

多數(shù)參數(shù)我國(guó) CPU 具備比肩能力，IPC性能是最主要差距。目前通過公開信息可以看出，主頻、核心數(shù)、內(nèi)存類型等指標(biāo)我國(guó) CPU 廠商差異不大，具備一定的比肩能力，但落實(shí)到具體性能決定指標(biāo) IPC，僅 Intel 和 AMD 會(huì)公布 IPC“相比上一代提升了多少”，其他國(guó)產(chǎn) CPU 從 IPC 性能來看大致落后于 Intel、AMD 幾年水平。

2、指令級(jí)架構(gòu)與生態(tài)綁定多年，創(chuàng)新面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)等多重壁壘

指令集是 CPU 所執(zhí)行的指令的二進(jìn)制編碼方法，是軟件和硬件的接口規(guī)范。日常交流中有時(shí)也把指令集稱為架構(gòu)。CPU 按照指令集可分為 CISC（復(fù)雜指令集）和 RISC（精簡(jiǎn)指令集）兩大類，CISC 型 CPU 目前主要是 x86 架構(gòu)，RISC 型 CPU 主要包括 ARM、RISC-V、MIPS、POWER 架構(gòu)等。

指令集架構(gòu)與生態(tài)綁定多年，創(chuàng)新面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)、時(shí)間等多重壁壘。歷經(jīng)幾十年的發(fā)展，全球形成了 Wintel（Windows+Intel）和 AA（Android+ARM）兩大信息化生態(tài)體系，并且都由美國(guó)主導(dǎo)，在生態(tài)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)上都形成了自己的“領(lǐng)地”。中國(guó)之前沒有指令集，重新搭建或者在現(xiàn)有的開源指令集基礎(chǔ)上修改，會(huì)面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題以及前期需要大量的試錯(cuò)優(yōu)化過程。且新的指令集需要新的生態(tài)來適配，所需要的操作系統(tǒng)、基礎(chǔ)軟件和各種應(yīng)用軟件都需要重新適配，這也是目前新指令集發(fā)展的一個(gè)難點(diǎn)。

（1）x86 架構(gòu)：主導(dǎo)桌面/服務(wù)器 CPU 市場(chǎng)

基于 CISC（復(fù)雜指令集）的 x86 架構(gòu)是一種為了便于編程和提高存儲(chǔ)器訪問效率的芯片設(shè)計(jì)體系，包括兩大主要特點(diǎn)：一是使用微代碼，指令集可以直接在微代碼存儲(chǔ)器里執(zhí)行，新設(shè)計(jì)的處理器，只需增加較少的晶體管電路就可以執(zhí)行同樣的指令集，也可以很快地編寫新的指令集程式；二是擁有龐大的指令集，x86 擁有包括雙運(yùn)算元格式、寄存器到寄存器、寄存器到存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)器到寄存器的多種指令類型。

x86 架構(gòu)主要參與者包括 Intel、AMD、海光、兆芯等。

（2）ARM 架構(gòu)：崛起移動(dòng)市場(chǎng)和 MCU 市場(chǎng)

ARM 架構(gòu)過去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器，是一個(gè) 32 位精簡(jiǎn)指令集處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)，近年來也因其低功耗多核等特點(diǎn)廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場(chǎng)。早期ARM 指令集架構(gòu)的主要特點(diǎn)：一是體積小、低功耗、低成本、高性能；二是大量使用寄存器，且大多數(shù)數(shù)據(jù)操作都在寄存器中完成，指令執(zhí)行速度更快；三是尋址方式靈活簡(jiǎn)單，執(zhí)行效率高；四是指令長(zhǎng)度固定，可通過多流水線方式提高處理效率。

ARM 架構(gòu)的 CPU 參與者包括飛騰、鯤鵬等，還有諸多 MCU 廠商用 ARM 架構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)產(chǎn)品，包括意法半導(dǎo)體、兆易創(chuàng)新、普冉股份、恒爍股份等。

（3）RISC-V 架構(gòu)：物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新選擇

RISC-V是加州大學(xué)伯克利分校設(shè)計(jì)并發(fā)布的一種開源指令集架構(gòu)，其目標(biāo)是成為指令集架構(gòu)領(lǐng)域的 Linux， 主要應(yīng)用 于物聯(lián) 網(wǎng)（IoT） 領(lǐng)域， 但可擴(kuò)展 至高性能計(jì) 算領(lǐng)域 。RISC-V 采用BSDLicense 發(fā)布，由于允許衍生設(shè)計(jì)和開發(fā)閉源，吸引了一大批公司的關(guān)注，目前已有不少公司開發(fā)基于 RISC-V 的 IP 核，如 Si-Five、臺(tái)灣晶心、阿里平頭哥等已可提供基于 RISC-V 的處理器 IP 核，部分企業(yè)如兆易創(chuàng)新、北京君正等已開發(fā)出基于 RISC-V 的 MCU 芯片等。但整體上，由于 RISC-V 產(chǎn)業(yè)生態(tài)還比較薄弱，未來的發(fā)展仍有較長(zhǎng)一段路要走。

RISC-V 架構(gòu)的參與者包括阿里平頭哥，MCU 廠商包括國(guó)芯科技、賽昉科技等。

（4）MIPS 架構(gòu)：在學(xué)術(shù)界影響廣泛

MIPS 是高效精簡(jiǎn)指令集計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中的一種，MIPS 的優(yōu)勢(shì)主要有三點(diǎn)：一是發(fā)展歷史早，MIPS 在 1990 年代已經(jīng)廣泛使用在服務(wù)器、工作站設(shè)備上。二是在學(xué)術(shù)界影響廣泛，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)教材都是以 MIPS 為實(shí)際例子。三是 MIPS 在架構(gòu)授權(quán)方面更為開放，授權(quán)門檻遠(yuǎn)低于 x86、ARM，在2019年曾經(jīng)有開放授權(quán)的實(shí)際動(dòng)作，并且 MIPS允許授權(quán)商自行更改設(shè)計(jì)、擴(kuò)展指令，允許二次授權(quán)。

（5）POWER 架構(gòu)：在部分汽車控制中有所應(yīng)用

POWER 架構(gòu)是由 IBM 設(shè)計(jì)的一種 RISC 處理器架構(gòu)，POWER 在大型機(jī)領(lǐng)域獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。POWER3 是全球首款 64 位架構(gòu)處理器，開始應(yīng)用銅互聯(lián)和 SOI（絕緣體上硅）技術(shù)。直至POWER9 依然追求最高性能，不僅具備亂序執(zhí)行、智能線程等技術(shù)，還實(shí)現(xiàn)了 SMP（對(duì)稱多處理技術(shù)）的硬件一致性處理。POWER 架構(gòu) CPU 價(jià)格高昂，主要應(yīng)用于高端服務(wù)器領(lǐng)域，市場(chǎng)份額逐漸減少。

POWER 架構(gòu)目前恩智浦、飛思卡爾和國(guó)芯科技的部分產(chǎn)品中有采用。

CPU 專用 EDA 國(guó)產(chǎn)替代難度大。我國(guó)的 CPU 專用 EDA 工具例如數(shù)字仿真、邏輯綜合、建模、布局布線等水平比較差，長(zhǎng)期依賴國(guó)外產(chǎn)品，尚無法完成完整集成電路的功能設(shè)計(jì)、綜合驗(yàn)證和物理設(shè)計(jì)等全流程的軟件工具集群，完全替換應(yīng)用的難度大。

3、AI芯片的關(guān)鍵特征包含數(shù)據(jù)特點(diǎn)、計(jì)算范式、精度、重構(gòu)能力等

1）新型的計(jì)算范式：控制流程簡(jiǎn)化、計(jì)算量增大

AI 計(jì)算包括傳統(tǒng)計(jì)算和新的計(jì)算特質(zhì)，處理的內(nèi)容往往是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（視頻、圖片等）。處理的過程通常需要很大的計(jì)算量，基本的計(jì)算主要是線性代數(shù)運(yùn)算（如張量處理），而控制流程則相對(duì)簡(jiǎn)單。

2）訓(xùn)練和推斷：需要高效的數(shù)據(jù)處理能力

AI 系統(tǒng)通常涉及訓(xùn)練（Training）和推斷（Inference）過程。簡(jiǎn)單來說，訓(xùn)練過程是指在已有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，獲得某些能力的過程；而推斷過程則是指對(duì)新的數(shù)據(jù)，使用這些能力完成特定任務(wù)（比如分類、識(shí)別等）。滿足高效能機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理要求是 AI 芯片需要考慮的最重要因素。

3）數(shù)據(jù)精度：低精度成為趨勢(shì)

低精度設(shè)計(jì)是 AI 芯片的一個(gè)趨勢(shì)，在針對(duì)推斷的芯片中更加明顯。對(duì)一些應(yīng)用來說，降低精度的設(shè)計(jì)不僅加速了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的推斷（也可能是訓(xùn)練），甚至可能更符合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的特征。

4、AI芯片設(shè)計(jì)趨勢(shì)

1）云端訓(xùn)練和推斷：大存儲(chǔ)、高性能、可伸縮

存儲(chǔ)的需求（容量和訪問速度）越來越高，處理能力推向每秒千萬億次（Peta FLOPS），并支持靈活伸縮和部署。隨著 AI 應(yīng)用的爆發(fā)，對(duì)推斷計(jì)算的需求會(huì)越來越多，一個(gè)訓(xùn)練好的算法會(huì)不斷復(fù)用。推斷和訓(xùn)練相比有其特殊性，更強(qiáng)調(diào)吞吐率、能效和實(shí)時(shí)性，未來在云端很可能會(huì)有專門針對(duì)推斷的 ASIC 芯片（如 Google 的第一代 TPU），提供更好的能耗效率并實(shí)現(xiàn)更低的延時(shí)。

2）邊緣設(shè)備：也需要具備一定的學(xué)習(xí)、本地訓(xùn)練能力

相對(duì)云端應(yīng)用，邊緣設(shè)備的應(yīng)用需求和場(chǎng)景約束要復(fù)雜很多，針對(duì)不同的情況可能需要專門的架構(gòu)設(shè)計(jì)。拋開需求的復(fù)雜性，目前的邊緣設(shè)備主要是執(zhí)行“推斷”。在這個(gè)目標(biāo)下，AI 芯片最重要的就是提高“推斷”效率。目前，衡量 AI 芯片實(shí)現(xiàn)效率的一個(gè)重要指標(biāo)是能耗效率——TOPs/W，這也成為很多技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。未來，越來越多的邊緣設(shè)備將需要具備一定的“學(xué)習(xí)”能力，能夠根據(jù)收集到的新數(shù)據(jù)在本地訓(xùn)練、優(yōu)化和更新模型。這也會(huì)對(duì)邊緣設(shè)備以及整個(gè) AI 實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)提出一些新的要求。最后，在邊緣設(shè)備中的 AI 芯片往往是 SoC 形式的產(chǎn)品，AI部分只是實(shí)現(xiàn)功能的一個(gè)環(huán)節(jié)，而最終要通過完整的芯片功能來體現(xiàn)硬件的效率。這種情況下，需要從整個(gè)系統(tǒng)的角度考慮架構(gòu)的優(yōu)化。因此，終端設(shè)備 AI 芯片往往呈現(xiàn)為一個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)，專門的 AI 加速器和 CPU，GPU，ISP，DSP 等其它部件協(xié)同工作以達(dá)到最佳的效率。

3）軟件定義芯片：能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)改變功能，滿足軟件不斷變化的計(jì)算需求

在 AI 計(jì)算中，芯片是承載計(jì)算功能的基礎(chǔ)部件，軟件是實(shí)現(xiàn) AI 的核心。這里的軟件即是為了實(shí)現(xiàn)不同目標(biāo)的 AI 任務(wù)，所需要的 AI 算法。對(duì)于復(fù)雜的 AI 任務(wù)，甚至需要將多種不同類型的 AI 算法組合在一起。即使是同一類型的 AI 算法，也會(huì)因?yàn)榫唧w任務(wù)的計(jì)算精度、性能和能效等需求不同，具有不同計(jì)算參數(shù)。因此，AI 芯片必須具備一個(gè)重要特性：能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)改變功能，滿足軟件不斷變化的計(jì)算需求，即“軟件定義芯片”。

審核編輯：黃飛

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