自適應計算，這一創新理念可以給行業帶來什么？加入AMD之后，賽靈思（Xilinx）給出了更豐富的答案。

對一名軟件工程師來說，如果在固定的CPU或GPU上進行開發，需要改變或優化軟件來適應硬件。那么，是否可以反過來操作呢？也就是根據固定的應用和軟件，通過一個包括開發工具、加速的API和庫，可以讓硬件去適應軟件，而不是讓軟件適應硬件，也就是說，這個硬件是軟件定義、可編程的。這就是自適應計算的概念。

這種自適應計算平臺支持根據具體應用來定制硬件，以優化系統，且這種優化是可以持續不斷進行的，即使產品量產后，在部署階段也能進行這樣的優化。

為什么需要自適應計算？

目前，業界已經有多種成熟的計算平臺，比如CPU、GPU、DSP等，為什么還需要自適應計算這種新的計算形式呢？有以下幾點原因。

首先，創新應用不斷涌現，特別是在AI領域，這些創新受制于傳統硬件，如硬件平臺的功能、架構、內存系統，以及數據通道都是固定的，開發時，必須首先通過修改、更新算法或軟件來適應硬件。但是，用戶期望找到一個最適合已有算法實現的硬件平臺來提供想達到的性能。

其次，可以根據應用對硬件進行持續的優化，這樣能夠提升應用的整體性能。比如可以在整個數據通路進行硬件加速，不只包括像AI的模型本身，還包括輸入和輸出數據的處理，且中間每個環節都可以進行優化，這樣可以為應用提供非常高的效率。

第三，為了讓更多的開發者獲益于自適應計算硬件平臺的高效率，可以在易用性上做很多工作。通過為開發者提供他們熟悉的語言、編程框架和集成開發環境，以及足夠的加速API庫和參考設計，可大幅降低自適應計算的門檻，可以讓開發者快速上手設計。

自適應計算應用拓展

以上這些，正是賽靈思在做的事情。AMD大中華區銷售副總裁唐曉蕾（Maria Tang）表示，加入AMD之后，該公司可以在更廣闊的應用領域拓展其自適應計算理念，并不斷創新。基于FPGA的靈活特性，除了數據中心和云計算，自適應計算解決方案在汽車、醫療、消費類電子、工業和智能檢測等方面也有很大的發展空間。

當下，汽車行業正在朝電氣化、數字化和智能化方向發展。

汽車行業主要關注三個方面：一是信息娛樂，也就是座艙的數字化；二是先進駕駛輔助系統（ADAS），目前發展到了L2 plus，L2 plus又包含兩個子系統，一個是邊緣側的，主要包括各種傳感器，從攝像頭到雷達，主要負責產生、收集數據，這方面，AMD主要發揮的作用是把數據系統化，完成數據的對齊和打包分發，另外一個是Domain Control（域控制器），主要用于數據融合，即Data Aggregation，在Data Aggregation之后再放置中央處理單元，讓處理單元能夠得到更好的效率提升；三是自動駕駛，它涉及機器人出租車、上門送貨車、商用車隊用車等細分領域。

在醫療領域，自適應架構能夠加速臨床診斷，為醫生帶來很多便捷性。目前，內窺鏡國產化率比較高，這方面， AMD的FPGA產品MPSoC接受度比較高，該產品的功耗比較低，實時性、帶寬都很好。內窺鏡圖像越來越清晰，MPSoC可以讓圖像對比度更高，讓醫生有一個更明確的判斷。此外，MPSoC加入了AI推理功能，它可以提示醫生看到一些之前沒有看清楚，或者忽略的東西，讓他能夠重點關注，從而提升工作效率。

在音視頻消費領域，專業音視頻細分市場里，LED電視墻是一個最大的商顯空間，隨著成本下降，LED也會進入越來越多的高端會議室，甚至進入家庭。在作息管理、調度系統以及投影儀系統領域，都有AMD的產品做支撐。在消費者應用領域，如智慧家庭，隨著疫情的發展，大家發現在家里面打高爾夫是一個很不錯的休閑娛樂和鍛煉身體的方式，近兩年高爾夫模擬器需求量明顯增長，這種模擬器主要是用一個高速攝像頭抓拍球的旋轉來判斷它的運動軌跡，它對高帶寬、低延時的要求很高，這方面，AMD的FPGA優勢明顯，且具備AI預判功能。

工業應用一直是AMD非常關注的市場。工業創新得益于智能制造，唐曉蕾表示，智能制造從傳感、控制、計算和互聯各層面全方位地發揮了AMD產品的帶寬、豐富的IO接口、計算、授時（可以做高精度授時）等優勢。隨著新基建在中國的推廣，在工程領域，數字孿生能讓VR顯示和設備數字化得以實現。還有一個場景是智能倉儲，這里面的AGV（自動導引運輸車）和自動抄表都是AMD及其客戶一直努力耕耘的領域。

智能檢測、視覺檢測也是AMD關注的領域。唐曉蕾表示，近些年，熄燈工廠成為產業熱詞，工廠里一個人都沒有，但是可以做出質量很高的產品，效率很高，同時節能環保，這背后都有AMD的產品做支持。

在傳統行業，特別是TME（測試、測量和仿真）儀器儀表行業，可以看到很多創新，唐曉蕾談到了移動電話的測試，她表示，5G手機和基帶已經是一個成熟市場，在測試過程中，AMD的RFSoC得到了非常廣泛的使用。

異構和軟硬件融合帶來更多創新

在談到技術和產品創新時，唐曉蕾表示，在16nm、14nm制程芯片開始量產的時候，AMD就明顯感受到了摩爾定律的放緩，那時，該公司就已經開始做相應的技術積累了，隨著AMD的Chiplet和3D封裝技術逐步成熟，可以看到越來越多的客戶使用這些先進技術，而不再像以前那樣，只是靠制程節點的改進來實現產品性能的提升。

唐曉蕾認為，異構計算是驅動整個系統性能提升最關鍵的因素，串行計算也好，并行計算也好，都是異構計算的一部分，除了在制程節點上驅動芯片創新，AMD也在系統、平臺層面為客戶提供更多幫助。AMD有一個新的自適應架構，叫XDNA，它主要是把AIE和FPGA連接在一起，目的是讓客戶的數據流架構能夠順利地流轉，在處理過程中把存儲和神經網絡任務全部處理完再移到下一個處理環節。

不止芯片，AMD也很重視平臺化創新，唐曉蕾表示，對客戶，特別是對新客戶來講，直接拿到芯片難以做到快速上市，大家更需要系統級模塊（SOM）。為此，AMD于2021年推出了一個SOM板，還推出了一個針對視覺應用的KV260，KV260主要的應用場景是攝像頭和零售分析，如智慧超市，很多工作是通過視覺來完成的，此外，還有智慧工廠里的機器視覺。在這些應用領域，客戶對AMD的需求不僅僅是芯片，SOM板能夠幫助客戶盡快實現方案設計。唐曉蕾表示，未來，AMD會更多地針對功耗、尺寸和成本受限的應用，推出具備更高設計水平的SOM版，以幫助客戶把他們的時間精力集中在自己擅長的領域，讓大家能夠更快速地使用這個產品，更快的完成創新。

除了芯片和系統級模塊，軟件工具也是一個非常重要的環節。

對于FPGA，AMD希望用戶能夠像玩樂高一樣簡單地對其進行操作和應用，為此，該公司用統一的軟件、各種各樣的IP和解決方案讓用戶類似于拼積木，或者只需要寫非常簡單的代碼就能夠把整個應用搭起來，用異構、統一的軟件平臺等方式進行加速，以期實現最好的效率。

目前，對于廣大開發者來說。軟件開發環境是個很大的挑戰，軟件層面需要花很大的功夫，因為開發成本是除了硬件成本以外，很大的一部分開銷。而在廣大的開發者群體當中，大多是軟件開發者，他們用的多是JAVA、C、Python、C++等語言，而會用、常用VHDL等硬件語言的人數相對稀缺。這就需要FPGA廠商想辦法將那一大部分軟件開發者吸引過來，在不會使用硬件描述語言的前提下，會用、喜歡用，進而離不開以FPGA為基礎的開發環境，這就需要廠商提供一套豐富的、簡單易用的軟件開發平臺。不過要實現這樣的平臺絕非易事，它雖然方便了開發者，但對于開發這套軟件平臺的廠商來說，是個不小的系統工程。

Vitis，就是一個面向軟件開發者的集成的開發環境和平臺，開發者可以用他們熟悉的高層次語言，如C、C++和Python來進行編程；Vitis還提供了一個專門針對AI推理的開發平臺Vitis AI，AI開發者可以使用他們熟悉的框架，比如TensorFlow、PyTorch、Caffe來訓練他們的模型，然后用Vitis AI來部署這些模型，讓模型能夠高效地在硬件平臺上執行。

唐曉蕾表示，AMD提供了一個異構軟件平臺，這個平臺上既有Vitis，也有EDA后端工具Vivado。習慣使用C或C++的軟件開發者，適合用Vitis，而對于硬件開發者而言，則更習慣用編程語言Vivado。此外，AMD還做了很多加速庫，為廣大軟件開發者提供了更多的拓展空間。

審核編輯 ：李倩