目前資訊技術產業中呈現三大技術趨勢：資料呈指數級增長、人工智慧(AI)迅速普及，以及自我調整運算興起。這三種趨勢早在2019年之前就已經顯露，但在2019年呈加速發展態勢，並將在可預見的未來繼續推動產業變革。

首先，資料數量發生爆炸性增長。互連的智慧世界意味著每天要處理和儲存數十億設備產生的海量新資料。這些新資料中大多數是非結構化資料，處理起來需要更加複雜的運算。這一發展趨勢對傳統半導體架構的極限提出了更大的挑戰。

第二大趨勢是AI。自2012年AlexNet誕生以來，深度學習類AI已取得長足發展並持續快速演進。但是從AI推斷部署的角度來看，產業仍處於起步階段。我們認為，用於AI推斷應用的半導體數量預計將以驚人的速度增長。

我們觀察到的第三大趨勢是自我調整運算。Dennard縮放定律與摩爾定律的失效，加上阿姆達爾定律(Amdahl's Law)設定的種種限制，嚴重阻礙了處理能力的進一步提升。我們亟需新的特定領域架構(DSA)來化解這些不利因素的影響，保持運算功能的發展態勢。然而，隨著製程精準度的提升，晶片設計成本提高，製造時限嚴重拖長。出於成本和時間原因，每次開發新的晶片元件都使用新DSA的做法已不再可行。自我調整運算是一種解決方案，因為它不必使用新的晶片就能構建DSA，支援以最低一次性工程費用(Non-recurring engineering；NRE)實現快速開發與部署。

賽靈思執行長Victor Peng

2018年，賽靈思推出世界上首款並且是最先進的半導體元件——自我調整運算加速平台(Adaptable Compute Accelerat-ion Platform；ACAP)，並於2019年正式針對主要客戶發貨。ACAP是一個高度整合的多核心異質運算平台，能根據各種應用與工作負載的需求從硬體層對其進行靈活修改。ACAP可在工作過程中進行動態調節的自我調整能力，實現CPU與GPU所無法企及的性能與性能功耗比。

每個ACAP都內建先進的FPGA架構，用於實現DSA和其他資料處理功能。針對控制應用，每個ACAP也內建CPU核心。部分ACAP還內建第三種類型的引擎，也就是所謂的AI引擎，因為它適用於資料密集型應用(滿足高階AI的深度神經網路需求)。此外，AI引擎也非常適合其他數位密集型應用，例如無線通訊處理。

然而，硬體只是構成解決方案的一部分。自我調整元件需要方便各種軟體發展者和AI開發者的使用，為此，我們在今年推出了Vitis 統一軟體平台，可以使眾多新開發者能夠從DSA和自我調整運算的強大功能中獲益，因為它支援開發者使用軟體直接對自我調整元件進行程式設計。儘管軟體發展者仍然需要瞭解有關平行的基礎知識，正如他們對GPU所做的那樣，但他們無需成為硬體專家。

本文同步刊登於EE Times Taiwan 2020年1月號雜誌

活動簡介

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