CPU是如何被「瓜分」的

　　1985年，英特爾雙巨頭格魯夫和戈登·摩爾經(jīng)過一番討論后，做了一個(gè)“放棄祖業(yè)”的決定：

　　作為英特爾發(fā)家并成就公司當(dāng)時(shí)地位的存儲(chǔ)芯片業(yè)務(wù)，已經(jīng)持續(xù)被日本企業(yè)壓得喘不過氣，既然無法保持領(lǐng)導(dǎo)地位，那不如放棄存儲(chǔ)，開辟一個(gè)新天地，進(jìn)軍當(dāng)時(shí)微不足道的微處理器領(lǐng)域。

　　而英特爾和微處理器的緣分，也恰巧是日本企業(yè)促成的。日企Busicom給英特爾下了個(gè)訂單，這個(gè)訂單促成了世界*款商用計(jì)算機(jī)微處理器、“劃時(shí)代產(chǎn)品”Intel4004微處理器，在1971年誕生。也正是這個(gè)機(jī)緣，奠定了英特爾在十四年后毅然決然的大轉(zhuǎn)型。

　　也正是英特爾這個(gè)轉(zhuǎn)型，迎來了公司和CPU產(chǎn)業(yè)相得益彰、相互成就的偉業(yè)。但格魯夫和摩爾可能想不到的是，自己作為半導(dǎo)體龍頭的地位，在日后竟然會(huì)遭到當(dāng)年跟風(fēng)小弟“GPU”的挑戰(zhàn)。以及遠(yuǎn)處還站著ASIC、FPGA、RSIC-V，在時(shí)不時(shí)地“窺探”。

　　CPU這個(gè)頂著“中央處理器”名號的龍頭地位、核心市場，是如何被一步步“瓜分”的呢?

　　前仆后繼：讓顯卡可以計(jì)算

　　英偉達(dá)已經(jīng)成為GPU的代名詞，但在皮衣老黃創(chuàng)立公司之前，已經(jīng)有諸多公司推動(dòng)了顯卡一步步的發(fā)展：從圖形顯示適配器，到圖形加速器，繼而是英偉達(dá)的圖形處理器。

　　如今的GPU，堪稱算力天王，但在起初，顯卡不能計(jì)算，僅僅是CPU的跟班。當(dāng)時(shí)圖形計(jì)算等工作，都由CPU承擔(dān)，而顯卡僅僅將CPU算好的數(shù)據(jù)處理為屏幕等顯示設(shè)備能識(shí)別的信號。所以也稱為圖形顯示適配器。

　　1981年，IBM推出了2D二維圖形加速卡，從而實(shí)現(xiàn)了從“顯示”到“計(jì)算”的跨越。

　　而隨著微軟視窗操作系統(tǒng)的快速普及，電腦對圖形處理的能力要求越來越高。這個(gè)趨勢吸引了眾多公司涌入，1993年黃仁勛也創(chuàng)立了英偉達(dá)，此時(shí)行業(yè)里也有三四十家公司，包括IBM、S3、ATi、Matrox、Trident、3Dfx、IGS等等。

　　其中，Trident的3D三維圖形加速卡，也是鼻祖產(chǎn)品，而且*次讓顯卡不再和CPU一起封裝，共用存儲(chǔ)，而是可以獨(dú)立存在。相當(dāng)于有了自己的領(lǐng)地，發(fā)展空間更大。

　　據(jù)傳聞，黃仁勛創(chuàng)業(yè)之前給一個(gè)分析師打電話、咨詢產(chǎn)業(yè)，對方說，可別來了，玩家太多。但掛了電話，老黃就進(jìn)來了。這個(gè)狠勁，當(dāng)然離不開公司團(tuán)隊(duì)的實(shí)力確實(shí)不弱。

　　但英偉達(dá)創(chuàng)業(yè)之初，也是差點(diǎn)被巨頭“碾壓”。

　　微軟發(fā)布的Direct 3D圖形標(biāo)準(zhǔn)，直接讓英偉達(dá)早期的圖像加速產(chǎn)品失去了市場。幸好還有日本電子游戲公司SEGA世嘉的訂單，公司的研發(fā)才沒有中斷。很快，英偉達(dá)的Riva128顯卡問世，為公司贏得了一定市場。

　　但在1995年，3Dfx公司發(fā)布的Voodoo以及Glide API接口，才是當(dāng)時(shí)市場的主流，尤其在游戲領(lǐng)域基本是壟斷地位。一直到1999年，英偉達(dá)放了“大招”：Geforce256。

　　Geforce256的特色是整合了3D圖形處理的光影轉(zhuǎn)換（T&L）功能，從CPU接管了大量相關(guān)計(jì)算工作。也可以說，這是真正意義上的*個(gè)圖形處理器GPU，不再只是加速功能，而是重要的計(jì)算單元。

　　Geforce256性能*同行2-3倍，它的出現(xiàn)改變了競爭格局。2000年底，勁敵3Dfx就被英偉達(dá)收購(這其中一個(gè)因素也是3Dfx擴(kuò)張業(yè)務(wù)、從設(shè)計(jì)進(jìn)軍板卡制造領(lǐng)域，從而加大了財(cái)務(wù)壓力)，而顯卡玩家也僅剩1985年創(chuàng)立的ATi還能抗衡。

　　英偉達(dá)也不斷提升GPU的計(jì)算能力，2001年具備頂點(diǎn)編程能力，這對于游戲開發(fā)人員而言，非常重要。2003年，可編程的GPU正式誕生。

　　此時(shí)的GPU和CPU在計(jì)算領(lǐng)域基本“涇渭分明”，CPU重在邏輯運(yùn)算，GPU則可以并行處理大量單一的計(jì)算。業(yè)內(nèi)經(jīng)常用的比方就是，CPU是大學(xué)生計(jì)算高等代數(shù)，人數(shù)少但更高階;GPU就是大量小學(xué)生計(jì)算四則運(yùn)算，題目簡單但是人多算得快。

　　隨后的故事，就是英偉達(dá)不斷提高“小學(xué)生”的計(jì)算能力：無論是更換更高效的架構(gòu)、還是增加晶體管數(shù)量、改進(jìn)功耗等方式提高性能，用一代代產(chǎn)品不斷沖擊對手。

　　而且還對照著CPU鼻祖摩爾提出的“摩爾定律”，提出了GPU領(lǐng)域要實(shí)現(xiàn)的“黃氏定律”：每6個(gè)月升級一次、功能翻番。野心、戰(zhàn)斗力可見一斑。

　　2006年，英偉達(dá)的老對手ATi也被AMD收購。但是AMD既要CPU領(lǐng)域抗衡英特爾，又要GPU領(lǐng)域抗衡英偉達(dá)，著實(shí)有些困難，雖然有過產(chǎn)品超越英偉達(dá)，但還是被聚焦GPU的老黃牢牢壓制。

　　看著英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域越來越強(qiáng)，CPU老大英特爾也難免坐不住。2007年，英特爾高管就宣布將發(fā)布CPU與GPU融合的Larrabee架構(gòu)，這將會(huì)讓顯卡在兩三年內(nèi)消失。

　　老黃就立刻“回懟”：即使英特爾能夠在2010年將圖形計(jì)算能力提高10倍，仍然無法與目前英偉達(dá)的產(chǎn)品相匹敵。

　　結(jié)果就在2009年底，英特爾宣布將無限期推遲Larrabee架構(gòu)發(fā)行。這是芯片巨頭罕見的產(chǎn)品研發(fā)失敗。

　　當(dāng)然，在英偉達(dá)的發(fā)展途中，經(jīng)歷過微軟砍單反而扶持對手、英特爾停止專利授權(quán)等等事件，股價(jià)也是一度跌去80%，但這些遭遇之后，正如老黃所說，英偉達(dá)依然堅(jiān)持只做GPU。

　　*專注、耐心堅(jiān)持，成就了行業(yè)護(hù)城河。當(dāng)然，能堅(jiān)持的人很多，就像大A的諸多散戶，但未必都能成功。而英偉達(dá)的成功，離不開自身奮斗，但也有歷史進(jìn)程的影響。

　　歷史進(jìn)程：迎來五波浪潮

　　人獲取外界信息的80%來自于視覺，因此，聚焦圖形處理，似乎是光偉正的選擇。但長期趨勢還是要靠一波波具體浪潮來落地。英偉達(dá)迎接的歷史進(jìn)程可以說有五波：

　　*波是視窗系統(tǒng)的發(fā)展，這是發(fā)家的開始。從敲代碼操作電腦，到用鼠標(biāo)點(diǎn)擊，這是電腦快速普及的重要原因。帶動(dòng)了CPU邏輯運(yùn)算需求的同時(shí)，也提升了GPU的必要性、并帶來出貨量。

　　第二波是游戲，這是從始至今的大潮。人們對游戲畫面質(zhì)量的要求不斷提升，游戲玩家們對英偉達(dá)高價(jià)格高質(zhì)量的顯卡，是又愛又恨。游戲業(yè)務(wù)是英偉達(dá)的大頭，但游戲畢竟不是時(shí)代發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，也不滿足老黃對“GPU算力”地位的期待。

　　2015年的GTC大會(huì)上，黃仁勛就躊躇滿志地表示，英偉達(dá)將不再是一家純粹的游戲公司。

　　第三波是筆“橫財(cái)”，比特幣帶來的挖礦需求。中本聰憑空創(chuàng)造出了一個(gè)可以和“股票、黃金”較量的金融交易品，吸引無數(shù)人參與“挖礦”。“挖礦”的原理，就是粗暴的計(jì)算，顯然GPU比CPU更加適合。

　　早期“挖礦”基本是一些愛好者用CPU實(shí)現(xiàn)，但隨著比特幣越來越稀缺、價(jià)格越來越高，愛好者變成了專業(yè)投資者、投機(jī)者、團(tuán)隊(duì)，GPU也開始大顯身手。

　　挖礦的火爆，一度導(dǎo)致電腦用戶買不到顯卡，抱怨極多。而挖礦，也不符合老黃對GPU算力的期待，英偉達(dá)也表示，用顯卡挖礦，對社會(huì)實(shí)際上沒有任何用處。

　　第四波是人工智能，熬來的風(fēng)口。人工智能一波波浪潮的發(fā)展，自然是英偉達(dá)無法控制、只能享受的。但英偉達(dá)確實(shí)也在用芯片推動(dòng)人工智能發(fā)展。

　　2007年英偉達(dá)推出了CUDA平臺(tái)，讓顯卡用于圖像計(jì)算意外的目的，并降低GPU編程門檻，而且還不計(jì)成本投入了6年。

　　CUDA讓GPU從圖像計(jì)算跨越到了“通用并行計(jì)算”，大幅擴(kuò)產(chǎn)了GPU的適用范圍，尤其是可視化計(jì)算領(lǐng)域，例如地質(zhì)勘探、氣象數(shù)據(jù)、流體力學(xué)、光線追蹤等等。甚至日后AI領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)，也是基于該平臺(tái)來不斷發(fā)展。

　　2010年，AI先驅(qū)吳恩達(dá)為了讓AI程序識(shí)別出一只貓，不得不花費(fèi)了16000個(gè)CPU處理器，而換成GPU后，驚訝地發(fā)現(xiàn)只需要12個(gè)。2019年的GTC大會(huì)上，黃仁勛又一次公開提及了他對算力的信仰：“就算摩爾定律走向終結(jié)，GPU也將無所不能。”

　　這里要著重強(qiáng)調(diào)英偉達(dá)一次重要布局。2020年，面對英特爾的競爭，英偉達(dá)最終仍以近70億美金，完成了對美國加州Mellanox邁絡(luò)思公司的收購。

　　Mellanox成立于1999年，是服務(wù)器和存儲(chǔ)端到端連接方案的供應(yīng)商，簡單理解，就是讓數(shù)據(jù)中心享受高帶寬、低時(shí)延的通信效果。在10GB以上高速網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，Mellanox市占率高達(dá)70%。

　　英偉達(dá)收購Mellanox后，相當(dāng)于獲得進(jìn)軍數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)，將AI等趨勢落地的入口。而且協(xié)同效應(yīng)很強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了“計(jì)算快”、“傳輸快”的結(jié)合。

　　于是，GPU在數(shù)據(jù)中心設(shè)備采購中，快速發(fā)展。全球Top500的超級計(jì)算機(jī)中，用英偉達(dá)服務(wù)的就有342臺(tái)。2021年，數(shù)據(jù)中心營收同比增長了124%，2022年*季度超越游戲，成為英偉達(dá)新的營收支柱。

　　2023年ChatGPT又掀起了AI巨浪，大家才發(fā)現(xiàn)2016年英偉達(dá)把全球*臺(tái)AI超級計(jì)算機(jī)DGX-1送給了OpenAI，這成為一次經(jīng)典的“人情投資”。而老黃也興奮地喊道，AI 的「iPhone 時(shí)刻」已經(jīng)到來。

　　第五波是XR，等待蘋果的發(fā)力。VR虛擬現(xiàn)實(shí)、MR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等等領(lǐng)域，從2013年起，就一直被大家所期待。元宇宙火的時(shí)候，老黃也很興奮。

　　無奈的是，目前的產(chǎn)品力都不強(qiáng)，即使蘋果也還在探索，可以期待下半年的產(chǎn)品發(fā)布。而一旦硬件市場打開，各種應(yīng)用疊加，必然是又一場“視覺需求”大爆炸。

　　這其中，智能駕駛也算是一次小浪潮，英偉達(dá)也收獲了不少客戶。不過，英偉達(dá)在手機(jī)芯片方面的嘗試，則以失敗告終。

　　在產(chǎn)業(yè)趨勢之外，其實(shí)還有一個(gè)隱線大浪潮：芯片制造的專業(yè)化。像微軟和英特爾合作，擊敗IBM一樣;GPU搶占CPU的過程中，也是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。

　　英特爾作為IDM公司，既要搞設(shè)計(jì)、又要搞制造，全靠自己。但英偉達(dá)作為設(shè)計(jì)公司，制造則依靠臺(tái)積電等專業(yè)制造公司，而且臺(tái)積電也是超級能打。

　　于是，結(jié)果就是2016年英特爾宣布Tick-Tock開發(fā)模式受到“阻礙”，研發(fā)周期延長。而英偉達(dá)和制造公司臺(tái)積電、光刻機(jī)ASML、EDA軟件新思科技合作的光刻計(jì)算庫 cuLitho，可以將計(jì)算光刻加速40倍以上，使得 2nm 及更先進(jìn)芯片的生產(chǎn)成為可能。

　　既有一波波風(fēng)口，還有生態(tài)伙伴，難怪老黃會(huì)興奮地表示，以后都是GPU天下。

　　虎視眈眈：只要浪夠大，玩家一定會(huì)更多

　　老黃感嘆GPU的能力之余，谷歌也放話了：

　　自研的TPU和同期的CPU、GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率提升。這一幕，頗有斷水流大師兄的“在座都是垃圾”的場景感。

　　2006年谷歌就開始考慮為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建專門的芯片架構(gòu)，2016年，谷歌針對Tensorflow平臺(tái)開發(fā)了可編程AI加速器。

　　谷歌思路目標(biāo)很明確：場景單一，不考慮復(fù)雜用途，就照著一個(gè)目標(biāo)設(shè)計(jì)。但TPU的可編程性又可以加速許多不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了高效和場景下通用的結(jié)合。

　　TPU的打法，就是GPU對CPU的路數(shù)。果真是江湖競爭不止，套路不再多，好用就行。

　　TPU代表的就是另一個(gè)對CPU虎視眈眈的路線：專用集成電路ASIC，計(jì)算能力和計(jì)算效率都可以根據(jù)特定需要進(jìn)行定制，實(shí)現(xiàn)固定算法*化設(shè)計(jì)。

　　和其他路線相比，ASIC可以實(shí)現(xiàn)面積減小，功耗也進(jìn)一步降低。但缺點(diǎn)是對算法依賴，它面向的場景特點(diǎn)是：固定、大量且重復(fù)。一旦下游場景變化，那么前期的投入也都會(huì)打水漂�？梢哉f對眼光十分考驗(yàn)，因此設(shè)計(jì)周期也很長。

　　ASIC的玩家也不少，谷歌的TPU張量處理器，地平線的BPU大腦處理器，IBM推出了TrueNorth芯片、英特爾也有Xeon系列芯片。但考慮到場景聚焦，又依賴算法，這些芯片要走向市場、實(shí)現(xiàn)普及，也許并不容易。因?yàn)槟愕目蛻�，也許就是你的對手。

　　另一條路線是FGPA現(xiàn)場可編程門陣列。和ASIC相比，配置FGPA的可編程架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)任意需要的數(shù)字功能組合。就像賽靈思Xilinx 是Kintex 7 Ultrascle芯片，也可以用于深度學(xué)習(xí)。FGPA的優(yōu)勢是靈活，劣勢是必然有功能冗余、成本增加。

　　第三條路線是開源的RSIC-V路線。目前RISC技術(shù)的奠基人是2018年拿到圖靈獎(jiǎng)的Patterson教授。據(jù)說2010年他帶著4個(gè)學(xué)生就搞出來了*代版本。果真是人才，不在于人數(shù)而在于才華。

　　更犀利的是，Patterson*地演繹了極客主義。不同于英特爾的封閉、ARM的高授權(quán)費(fèi)用，Patterson把RISC技術(shù)進(jìn)行了大尺度的開源，任何人都可以使用、修改，而不需要費(fèi)用。

　　V代表的是第五代版本。RISC-V基金會(huì)會(huì)員已有高通、NVIDIA和Google等超過3000名成員。很多人認(rèn)為，RISC-V有望創(chuàng)造繼x86、ARM之后的第三波芯片浪潮。美國、歐洲、印度，都在加大相關(guān)研發(fā)力度。<_u13a_p style="margin:0px;padding:0px;outline:0px;max-width:100%;box-sizing:border-box !important;overflow-wrap:break-word !important;">

　　RISC-V的靈活性，對定制化、碎片化場景的支撐力度良好;因此目前主要應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)等終端領(lǐng)域，但在電腦、服務(wù)器等領(lǐng)域也已經(jīng)有了一些嘗試。要抗衡GPU路途還很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)，但至少，從底層邏輯而言，這是一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)“眾人拾柴火焰高”的路徑。

　　雖然目前來看，三條路線中也就TPU代表的ASIC還算能打一些。不過另一個(gè)趨勢就是，如果AI浪潮巨大無比，AI芯片又如此重要，那么就像蘋果會(huì)自研M1一樣，微軟等巨頭也會(huì)有自研AI芯片。但不管怎么說，CPU的天下，是繼續(xù)被瓜分了。

　　回溯CPU被瓜分的路徑來看，三個(gè)規(guī)律隱含其中：

　　一是，只要不出現(xiàn)人為的攔阻，分工依然是高效的。二是，隨著數(shù)據(jù)越來越大，邏輯讓位于“相關(guān)性”。就像大模型涌現(xiàn)能力一樣，大力出奇跡，怎么出來的，人們也不知道。

　　三是，只堅(jiān)持并沒用，但不堅(jiān)持肯定不行。在一個(gè)領(lǐng)域先做到*，有立足之本了再不斷拓展，而不是一開始就要吃個(gè)胖子。這一條對于我國芯片產(chǎn)業(yè)也許也是如此。

　　CPU被瓜分的故事，很精彩。但可惜，我們基本只是看客。幸運(yùn)的，如今，我們的“中國版英偉達(dá)”、“中國版英特爾”，已經(jīng)有了雛形。需要堅(jiān)持的是，摒棄炒作思維、繼續(xù)夯實(shí)研發(fā)。就像老黃說的，時(shí)刻記住“記住，英偉達(dá)離倒閉只有30天”。而英特爾的表現(xiàn)，也和其緊迫感丟失有關(guān)。

　　時(shí)刻保持緊迫感，才不會(huì)有被卡脖子的危險(xiǎn)感。