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2018-04-23 12:00:01 有 3 人按讚

/ FPGA - Field Programmable Gate Array /
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我之前一直想認真研究一下 FPGA 的前景 ... 可是當時的老闆說公司裡沒人要讀這個 (XDD)，就沒認真的累積，以至於一直是淺淺的碰一下而已。
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像什麼Altera, Xilinx, Quicklogic ... 等，雖都是很響的廠商，但在這個產業裡究竟都還是相對小廠。雖然應用情境很明顯，但也沒有「明顯做大的機會」。
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intel 的新業務 (Programmable Solution Group) 的關鍵應該還是要朝向 Xeon FPGA 化 (... 新聞裡有提到，商業上沒什麼進展... ) 。
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新聞裡提到的這張卡 ... 我想是練技術的意義比較高吧？還有做一些基本的市場開發。否則，如果Intel 只是要長出一支獨立的產品線，花這麼多錢購併得到的綜效就遠比想像中來得小。
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只有Xeon + FPGA的那個方向，有較大的機會在商業模式上做出突破。(等著看那邊的應用大規模落地吧 ... ? )

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ref. 以FPGA力拼AI、大數據應用，英特爾推出伺服器級加速卡 (https://www.ithome.com.tw/review/119050)
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https://technews.tw/2018/04/19/oems-adopt-intel-fpgas/

Tags: fpga altera xilinx比較

Y道理

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時事評論、產業分析、職涯分析、市場分析、科技產業，各種企業議題。

把新聞評論做得最生動、把產業分析/市場分析做得最透徹、把職涯引導做得最貼近人心、把企業觀察做得最即時犀利。什麼都討論，肆無忌憚。

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By Eddie Tam 譚新強

2017-04-18 11:10:32 有 60 人按讚

投資者看AI（一）

人工智能（AI）是最熱門的投資概念，没有之一。包含範圍很廣，近乎無限；綜合性功能包括視覺、聲音識別、語言處理等，以及更多垂直式應用例如無人駕駛、智能家居、電商廣告、醫療診斷、金融交易等。

有些新經濟板塊較受政策影響，例如再生能源和電動車依賴補貼，所以只要一減，馬上受到極大影響。但AI發展極少依賴政策支持，非線性增長的臨界點就在當前，未來五年的複式增長（CAGR）最少35%。

硬件技術更重要

何謂AI？沒有一個準確定義，最初只有一個Turing Test，實驗設計由一個人經文字或語音跟一個電腦系統傾談，另設一位獨立評判，如他不能分辨哪一方是人類、哪一方是電腦，那麼此系統就可被稱為擁有AI。此標準只可稱為一個功能上的定義，並沒有任何設計和結構上的定義。

近年AI迅速發展，有賴於Deep Neural Network（DNN）和Deep Learning的突破。多倫多大學的Geoff Hinton 和 Alex Krizhevsky 就是DNN先驅。軟件固然重要，但更重要的是硬件技術的發展，電腦的線性計算速度老早就超越人類億倍以上，但人類智慧的特色和直到現時的優勢在於我們腦袋由數以萬億計的neurons（神經元）所連接而形成的complexity（複雜性）。

在醫學、哲學以至宗教上，人類的最大特徵consciousness（意識）都可能只是這個complex network的一個現象！但一個具意識的觀察者亦是量子物理學必備的一個元素，有了「他」才能打破Schrodinger's cat 的生死之謎。

過去PC年代的CPU計算方式是以serial（序列）為主，後來發展至multi-cores（多核）來做一些parallel processing（平行計算）。不是所有計算都適合用平行計算，很多傳統數學應用更需要線性速度。但大部分跟AI有關的應用，如臉孔辨認，就需要模仿人腦的 massively parallel processing。

GPU成發展主流

因此AI研究者開始改變過去只單用CPU，改用CPU+GPU（Graphics Processing Unit）的設計。GPU本來主要功能是提升處理大量圖像訊息的速度，每個計算較簡單，亦適合同步進行，所以GPU通常採用數以百計的多核設計。從前GPU主要應用只限於遊戲圖像，後來無心插柳，現已成AI發展的主流方向。研究顯示，CPU+GPU的AI系統的學習速度比單一CPU系統快10倍比上，成本更減低上百倍。

名義上Intel是GPU一哥，市佔率高達70%，但並非獨立的 graphics solution（圖像開發商），都是跟其他功能連在一起的。獨立GPU生產商最主要有兩間，Nvidia和AMD，過去兩年股價都大升數倍。Nvidia是真正的GPU領先者，最大的優勢可能是它的CUDA平台和API，廣泛在大學教授，愈多人慣用了就愈難改變，形成network effect。我仍然看好未來兩年GPU的前景，但嫌Nvidia和AMD的股價都太貴，要耐心等待較深調整才可再次買入。

但長遠來講我未必那麼看好GPU的發展。首先所有龍頭科技公司如蘋果、Intel、Google或Tesla都知道AI的重要性，都不想過度依賴外來GPU供應商，最佳例子是近日蘋果決定自己設計GPU，不再用英國移動GPU生產商Imagination的產品，Imagination股價即時暴跌七成！原來蘋果早已挖走數十名Imagination的骨幹工程人員，可見蘋果的生意多難做，一點人情味都沒有。

CPU+GPU亦非唯一的可行設計，有人採用CPU+FPGA（Field-Programmable Gate Array），設計上FPGA 比GPU更靈活，電子線路都可由軟件更改，但成本較高，且平行計算能力較弱，所以較適合在設計prototype（原型）階段時使用。主要公司有Xilinx和被Intel收購了的Altera。

不會由一家獨大

更大挑戰將來自CPU+ASIC（Application-Specific Integrated Circuit），AI應用範圍太廣，很多垂直式應用如無人駕駛和智能聲控助手，更適合度身訂造ASIC，設計彈性雖較低，但成本亦較低，速度反而更快，Intel、Google都在推行此發展方向。很多人喜歡把Nvidia跟Intel比較，幻想GPU變得如CPU般重要，而Nvidia成為GPU一哥，那麼股價亦可能再升3倍，市值直逼Intel。但似乎未來AI市場不會由一家獨大，較接近百花齊放，Nvidia的市佔率絕不會如Intel在PC年代般高達90%。

那麼從投資角度來看，誰才是AI的最大贏家呢？很多人都說AI的成敗取決於數據，所以更多人說Amazon、Google、阿里等互聯網龍頭公司，擁有最多用戶的數據，必將是AI最大贏家。

我並不反對此說法，亦非常看好這些公司的前途，但股價已反映不少利好因素，Amazon P/E過百倍；而Google和阿里20倍出頭，不算昂貴，但看好的主因並非AI。

我認為最大AI贏家將是記載這些大量數據的記憶體公司，主要有四種技術：1）硬盤——舊技術，主要供應商剩下Seagate 和 Western Digital；2） NAND Flash——逐漸取締硬盤，主要有5家供應商：三星、Micron、Hynix、Intel和東芝+Western Digital；3）NOR Flash ——主要應用在手機，目前4家在做，包括Macronix、Cypress、Winbond和Micron；4）DRAM——最重要且無處不在，但反而只有三家，包括三星、Hynix和Micron，三星市佔率更高達50%。下周再詳細分析。

註：中環資產持有Alibaba、Amazon 、Apple、Google、Hynix、Intel、Mircon、Samsung、Tesla、Western Digital的財務權益。

#中環資產 #centralasset #cai #信報 #AI #人工智能

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Eddie Tam 譚新強

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