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赛灵思芯片 价值500亿美元,美国AMD收购赛灵思成功!中国此前“有条件”放行
发布时间 : 2024-10-06
作者 : 小编
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价值500亿美元,美国AMD收购赛灵思成功!中国此前“有条件”放行

人类的悲喜并不相通。2月8日,美国芯片巨头英伟达对ARM一事以失败收尾,没过几天,另一家美国企业AMD则迎来了好消息。

当地时间 2 14 日,美国巨头超微半导体(以下简称“ AMD” )正式官宣,他家对美国赛灵思( Xilin FPGA 芯片龙头)发起的收购交易正式达成。

一开始,AMD对赛灵思的收购价格为350亿美元,但是由于双方的交易价格有大部分是用股票置换换算而来的(1股赛灵思普通股可换1.7234股AMD股票)。交易完成后,AMD将持有赛灵思74%的股权。而随着 AMD 在美股的股价上涨,交易最终价格也跟着水涨船高,总价值升至约 500 亿美元(折合约 3175 亿元人民币)。

据了解,就在 1 27 日,我国监管机构宣布,正式放行 AMD 收购赛灵思的股权案,不过这次放行附加了 5 个额外条件。 我国官方对这个案件进行了调查,为期1年时间。在此之前,AMD已经顺利拿到了美国和欧盟监管机构的许可证书。

至于同样都是都超过300亿美元的交易规模,为啥英伟达对ARM的收购就遭到各国的反对,而AMD却能大获成功?一切都还得从市场垄断的因素说起。赛灵思虽然在FPGA芯片战友优势地位,但是并没有掌握可以颠覆行业格局的技术和业务。

简单地说就是, ARM 在芯片架构业务的“一家独大”——占据了全球 90% 移动芯片架构,一旦被某个企业所拥有,未来的芯片架构授权合作将充满极大的不确定性,这让各国不得不防。

文|廖力思题 | 曾艺 审| 廖力思

芯片巨头赛灵思:将推自适应计算加速平台,满足智慧城市需求

把张学友变成“逃犯克星”,让自动驾驶汽车实时识别路况,在顾客进入商场时就能识别他的情绪,嵌入了高速处理性能芯片的智能摄像头越来越接近于智慧城市的“眼睛”。而芯片巨头赛灵思(Xilinx)正是让这些场景得以实现的解决方案供应商之一。

全球最大的可编程芯片(FPGA)厂商赛灵思(Xilinx)成立于1984年,是美国一家科技公司,主要提供基于系统逻辑基础的软件程序化解决方案。其解决方案包括先进的集成电路,软件设计工具、作为知识产权核心的预定义系统函数、设计服务、客户培训、现场工程和技术支持服务。

近日,在“2018中国国际进口博览会智能及高端装备展区展客商展前供需对接会”上,赛灵思技术销售总监朱勇对澎湃新闻记者讲述了未来智慧城市加速解决方案的技术路径。

将采集到的图像数据实时自动分析,从而识别特定的人脸或场景,这些都需要用到具有高速处理性能的芯片。赛灵思的芯片在硬件层面做了一个加速解决方案。“比起传统CPU,性能更高、更灵活,可以根据不同的应用场景定制设计。”

“我们的芯片出厂时,给了客户自己设计的机会。”朱勇说的是赛灵思的明星产品FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)。它是专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路,用户可以自由组合以实现不同的电路功能,这就是FPGA的可编程特性。

“针对人脸识别的应用场景设置算法,把它转化成电路的实现,然后烧到芯片上,烧完之后这个芯片就专门应用于人脸识别的场景去实现电路功能,性能、功耗、性价比就特别好。”

当烧写完的芯片嵌入到系统或方案中,一旦系统或方案设计出现变化,“可以重新设计电路,重新刷进去,而不用再重新设计一套硬件。”FPGA的运用保证了芯片可长期使用,朱勇说,赛灵思的芯片有两大好处,一是灵活性,二是绿色环保。

“我们的芯片应用在各行各业。”赛灵思提出“打造灵活多变的世界”,为了实现这一口号,赛灵思将在FPGA的基础上推出ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform,自适应计算加速平台)。

这是一个具有更高集成度的芯片体系架构。ACAP上除了有处理器部分,也有传统FPGA可编辑逻辑的部分,还集成了高性能计算引擎。“它的性能和集成度会更高更快,能适应现在更大量的神经网络、智慧城市的计算需求。”

“除了硬件可编程,我们现在也是全可编程,软件也可编程。除了CPU和GPU之外,通过自适应的芯片能给大家提供更大、更好的平台。” 朱勇说,“下一代的解决方案已经在路上。”

从传统的CPU到GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器),到现在FPGA的硬件加速,再到下一代解决方案ACAP,这是未来芯片的发展趋势,“我们相信我们的技术是始终保持领先优势的。”

如今的芯片供应已经做到了16纳米,赛灵思还将在明年推出7纳米的芯片。朱勇说,这是世界上最领先的工艺。芯片越小,意味着精度越高。在相同面积上集成的电路越多,性能也更高。

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 马来西亚世纪大学  韶远 
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