全球風口
丨 你的全球科技前哨偵察兵
你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
4月13日，英偉達創始人黃仁勳在GTC2021，釋出了三款基於ARM架構的處理器。儘管英偉達收購ARM尚未塵埃落定，但它已經開始了基於ARM IP的研發，打造了專為大規模人工智慧和高效能計算而設計的CPU：Nvidia Grace。
Grace CPU採用了更先進的5nm製程，在CPU和GPU之間可以提供高達900GB/s的雙向頻寬，比之前的產品提升了8倍。而且基於英偉達Grace CPU的系統，將比執行在X86CPU上的最先進的英偉達DGX系統性能還要快10倍。
訊息一出，大多數媒體都認為，此次英偉達釋出ARM架構CPU是為了挑戰英特爾，但如果你也這麼看，就是低估黃仁勳了。
因為在人工智慧時代，具有高並行、高密集計算能力的異構計算是AI時代的必然選擇，也就是說，晶片產業正在經歷一場巨大的革命，從傳統的單一架構的計算單元轉變為 CPU+GPU 的異構計算。
我們在【前哨科技特訓營】中講過，異構計算，需要的是一組晶片的整合設計能力，要有CPU+異構單元（例如：CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC，CPU+NPU神經網路處理器或CPU+IPU人工智慧處理器），甚至需要生態協作的能力，誰的生態能力越強誰就有優勢。
為什麼要搞異構計算？原來人們不對計算工作做細分，都交給 CPU 去幹，但 CPU 是通用計算單元，雖然什麼都能幹，但在很多專業能力上不如他的異構單元GPU。
現在大家發現，其實只要把工作先做個分工，分成複雜不繁重的，和繁重不復雜的，計算能力就能得到提升：
複雜不繁重的需要有靈活的計算能力，正是 CPU 的強項；繁重不復雜的，就是大家每天都需要乾的苦活累活，像影象處理、影片處理，人們就開發出專門的晶片來處理，因為專門處理這一個業務，可以針對性地最佳化演算法，從而大大提升了效率。
而且當人們把任務分解後，絕大多數情況下不需要那麼強大的 CPU 就可以應對，因為日常工作中，大多是那些繁重而不復雜的重複性工作，很小一部分才是複雜不繁重的工作。
這樣一來，晶片產業的重心就變了，從比較單一晶片的效能，變成了比較系統晶片的整體效能。
這一轉變甚至使得被喊了很多年的“摩爾定律失效”的聲音都消失了，因為大家發現，只要簡單地重新安排一下工作分工，晶片的效率立刻大大提升。
在單一晶片摩爾定律即將走到極限、晶片主戰場轉向AI領域的背景下，英偉達的CEO黃仁勳提出了黃氏定律：透過對GPU技術的改進，每年將使AI推理效能提升一倍。
可以說，在系統晶片的能力中，通用計算因為工作量不大，不是能力瓶頸，價值大大下降，而專用計算成了效能比拼的核心，這也是為什麼英偉達成了晶片產業新霸主的原因。
當異構計算成為核心，就意味著根本不需要在CPU上超越Intel，因為CPU不再重要了，晶片企業就有機會用自己更能掌控的ARM架構的CPU，去替代專利被Intel攥得死死的、自己無法掌控的x86架構的CPU。
自己的CPU和自己的GPU，在整合起來做系統晶片的時候，一定會更順手，這就是為什麼我們當年力挺AMD的根本原因。
另外，這也是為什麼蘋果公司敢於用自研ARM架構CPU取代了Intel的X86架構的CPU的原因，因為看似犧牲了一部分CPU的效能，但透過提升異構部分的效能和整體的配合，最終可以達到整體效能更優的結果。
所以英偉達推出自己的ARM架構CPU，根本原因不是為了針對Intel，而是為了加速擁抱異構計算，不希望Intel的CPU成為系統晶片整體效能提升的障礙。
說得殘酷點兒，在科技領域，先進企業不是要在競爭中幹掉落後企業，而是要加速奔跑，甩開競爭對手，並且和落後企業撇清關係，避免被後者拖累。
所以，從這個角度來看，Intel的CEO雖然宣佈要開放晶片代工，但其實變革還遠遠不夠，因為這是治標不治本的，如果不能把重心堅決地調整到異構計算上，也就是大力開發各個專用領域的計算單元，並且強調系統晶片的整體設計，Intel長期看必然衰落。
我們認為，未來ARM架構的CPU會越來越普及，相應的異構部分也會有大量專用晶片崛起。從長期看，未來的晶片雙雄很可能不再是Intel和AMD，而是變為英偉達和AMD，這是技術更替帶來的結果，也說明了企業前沿技術佈局的重要性。
