大家都知道我们国内很多公司都在用ARM的架构，包括Hw等，那么ARM是怎么逆袭弯道超车如日中天的Intel的？这点对国内ASIC架构到底有哪些启发呢？有兴趣的可以关注我哟！今天帮助大家分析下Intel、AMD和ARM三家CPU龙头公司的故事堪称“think different”的经典案例，这里面的故事需要大家深思。
01.
以史为鉴
故事是这样的
Intel，当时是CPU中的绝对王者，他的实力和性能，牢牢占据着桌面和服务器市场份额高达90%以上。Intel当时真的是如日中天，他每一次产品迭代升级都是市场主流，压根不给AMD与其他的机会。当时的CPU的核心数量，优化主频不断暴涨，所以性能就会不断增强。
但是，你的性能的确实是在不断提高，但你的功耗和散热问题怎么解决？因为你的核数量的增加还有主频的提高，那么功耗和散热也随之不断爆增，这个问题一直都没有解决。
当时的AMD作为Intel的老对手了，也是一直在“陪跑”泥潭挣扎。我记得当时的AMD也是想通过增加核数量和提升主频来与Intel竞争，但这样的策略并不能带来实际的效果，反而一直被Intel碾压。这就足以说明这条路是走不通的。
面对如此局面，一只黑马出现了！那就是ARM！就像“think different”策略浮出水面。你们不是盲目追求核心数量和主频的提升吗？我ARM只专注于做低功耗和高效能的设计。然后ARM通过优化指令集和微架构，让ARM架构的处理器在保持性能的同时，还能更低的功耗和更好的散热性能。没想到这个策略仅仅几年，就把如日中天的Intel打败了，现在ARM的市占有率遥遥领先，孙正义爆赚1000亿美元。
02.
弯道超车的秘诀
跳出传统框架，进行创新思考
ARM性能优势
下面说说ARM架构相较于x86架构不同之处，ARM的优势不仅体现在技术上，更是体现在应用前景与市场上。
ARM低功耗，意味着更高的能效比，这在当今追求节能环保和持续续航背景下这点上不言而喻了吧？就因为这个优势，这使得ARM架构在移动设备、可穿戴设备还有物联网设备等需要长时间运行且对电池寿命有严格要求的领域，占据了绝对的优势，没错！是绝对的优势。再其次ARM架构在处理器集成度上实现了惊人的突破（相对于AMD与Intel是一绝骑尘）。
手掌大小的电子移动设备，拥有强大的处理能力，这是intel都是不敢想象的。这种ARM高度集成化的设计产品，让电子产品更为紧凑、轻薄，满足消费者对于便携性和美观性的双重追求例如手机电脑等，在生活中肯定是越薄越好的，而且消费者非常青睐，没有人喜欢大块头呀。ARM架构的处理器在设计上是非常灵活性。他会跟进客户需求，进行个性化的定制设计。是可以适应各种复杂的计算环境，根据不同的用户生活习惯和个人爱好，提供个性化的使用体验。所以无论是高端的游戏玩家，还是日常的办公用户，都是ARM的菜，从这点上就可以看出ARM当时是通过低功能，高集成实现了弯道超车。
Hw无疑是ARM架构领域的受益者，他们精心打造的麒麟系列芯片也是采用了先进的ARM架构，据说现在V9已经授权给Hw了更在性能与能效上实现了卓越的平衡。国内的很多芯片设计龙头公司也都在用ARM架构，毕竟高性能、低功耗的ARM架构芯片没有人不愿意使用的。
03.
国产的逆袭机会来了
1、GPU山穷水尽
GPU这个细分行业，我觉得老黄现在更加关心的Transformer算法是否还有更大的优化潜力，如果无法被新兴的算法所取代。那么未来英伟达的GPU只能是类似于Intel一样无限怼性能提高。那么未来单卡的算力瓶颈一定会看到，再加上台积电的制程只能支持4nm、3nm，这种制程天花板的状态下，GPU的性能很难再提高，那么英伟达也会遇到同样的问题，那就是功耗与散热。
如果散热功耗解决不了，只能是被类似于ARM这样的后来者弯道超车。就像大模型一样，我们肯定是要走类似于商汤一样的端侧路线。对于GPU行业，在未来全球都会面临着缺电的状态，所以上面我一直强调这是国产芯片的巨大机会，特别是ASIC架构hwj具有非常巨大的潜力，我们只要按照ARM的路线，把功耗与散热做到极致，然后再应用到端侧，那么消费的市场基本上都要被ASIC吃掉，那么国产ASIC很可能就是下一个ARM逆袭黑马。
2、ASIC架构相对于GPU的优势
专用性与性能优化：GPU作为通用计算设备，虽然适用于多种并行计算任务，但在特定AI应用中不如ASIC高效。ASIC针对特定AI任务如深度学习推理或加密货币挖矿等进行优化，可以提供更高的性能和能效。
成本优势：ASIC能够去除不必要的功能，降低制造成本和运行低能耗。在大规模部署AI模型时，ASIC的成本优势尤为明显。
能效比高：ASIC在执行特定任务时，能够提供更好的能效比。ASIC在相同性能下消耗的能源更少，这对于GPU来说都是无法触及的。
定制化与灵活性：通过定制化的设计，ASIC可以根据不同的应用需求进行定制，从而满足各种特定的计算需求。可以满足不同场景的需求，例如移动设备、可穿戴设备、机器人等。
那么说到这里，大家应该明年为什么AI老师坚定的认为国产AI芯片一定会弯道超车，逻辑都在这里，需要时间去验证，相信在不久的将来，大家一定会看到站在历史舞台的国产芯片。
© THE END
转载请联系本公众号获得授权