從18世紀第一次工業(yè)革命的機械化,，到19世紀第二次工業(yè)革命的電氣化,，再到20世紀第三次工業(yè)革命的信息化，能源、電力,、物聯(lián)網和移動互聯(lián)網分別成為推動每一次科技革命的引擎,，帶來社會生產力的大解放和人類生活水平的大躍升,。今天,，由先進計算推動的“第四次工業(yè)革命”，又將再一次改變世界歷史的發(fā)展軌跡——算力,、算法,、大數(shù)據(jù)成為新的生產力,，人工智能成為先進計算的落地場景。從先知先覺的資本市場可以發(fā)現(xiàn),，全球市值排名前10名的公司,，有7家是從事計算科技的公司。其中,，微軟的主要業(yè)務收入來源已經從Windows切換到了云計算平臺,，谷歌推出了云計算領域的第一顆專用神經網絡芯片（TPU），主持研發(fā)擁有自主知識產權的阿里云平臺的心理學博士王堅成為中國計算領域首個來自于民營企業(yè)的院士,。此外,，算法成為抖音的“非賣品”，特斯拉自研的超高計算能力的輔助駕駛芯片成為馬斯克眼中的核心競爭力和護城河,。所有這一切都表明,，未來已來，先進計算已經無處不在,，最終將無所不能,。

　　圖1 全球市值最高的前10名上市公司（2020年9月28日）

　　高性能的先進計算成為高科技行業(yè)的競爭主戰(zhàn)場

　　先進計算的硬件載體是計算類芯片，其中最主要的是CPU（中央處理器）,、GPU（圖形處理器）,、DSP（數(shù)字信號處理器）和AI專用處理器等處理器芯片和FPGA、專用加速器等其他芯片,。根據(jù)國內知名券商中金的調研報告,，2019年全球處理器芯片的市場規(guī)模達到1280億美金,，占全球半導體銷售額的31%,，在所有芯片中排名第一（排名第二的是存儲芯片），高性能的計算芯片名副其實成為半導體行業(yè)的競爭主戰(zhàn)場,。中金的調研報告中還指出,，隨著社會經濟的發(fā)展，人均算力隨之水漲船高,，算力與各國人均GDP之間具有高度相關性,；未來5年，計算芯片的國產化空間超過500億美金,；異構計算快速發(fā)展,，計算芯片進口替代空間進一步打開。

　　圖2 中金公司調研報告：云計算開啟國產CPU和AI芯片的騰飛之路

　　先進計算領域的一個熱點就是以深度學習（神經網絡）為代表的AI計算,。那么,，深度學習（神經網絡）的專用（計算）芯片會不會替代CPU或者GPU這些通用（計算）芯片呢？其實,，從GPS或者北斗定位芯片的發(fā)展就可以得出結論,。專用的GPS和北斗定位芯片的銷量并不大,，主要用于交通、海事等細分市場,。今天大部分人都已經采用手機來實現(xiàn)導航,，并不需要一個單獨的導航儀。而且,，GPS/北斗的實現(xiàn)門檻低,，作為芯片的一個功能，手機等通用芯片廠商早就把它集成進去了,。與此類似,，以深度學習為代表的AI，其實也只是眾多應用中的一個功能,。就像GPS/北斗專用芯片一樣,，AI專用芯片的優(yōu)勢在于細分市場的某些應用場景，和已經實現(xiàn)同樣AI功能的通用芯片廠商在主流市場上進行多種計算單元的集成度PK,、異構計算性能的比拼就不是專用（計算）芯片廠商所擅長的了,。

　　行業(yè)巨頭正在構筑異構計算領域的新賽道、創(chuàng)造新物種,、搭建新生態(tài)

　　2020年7月,，全球GPU芯片的老大英偉達的市值超過了老牌的計算芯片巨頭——CPU芯片的老大Intel，位居全球芯片行業(yè)市值第一,。2019年英偉達的芯片銷售額（幾乎全是GPU芯片）只有100億美金左右,，而同期Intel的總的銷售接近650億美金，其中CPU銷售額約500億美金,。這反映了一個不爭的事實,，在人工智能等先進計算的應用場景，GPU將比CPU承擔更多的計算任務,。但是,，需要指出的是，對于任何計算芯片,，CPU仍然是必要條件,，即使不再是充分條件，因為只有CPU才能實現(xiàn)強大的控制功能,，運行我們通常所熟悉的Windows,、安卓和iOS操作系統(tǒng)。因此,，不久前,，英偉達果斷出手收購了CPU芯片的另外一個巨頭ARM。CPU與GPU的異構融合,，發(fā)軔自AMD的Fusion Core,，現(xiàn)在看來,，英偉達與ARM的結合有可能將構建一個全新的異構生態(tài)。此前,，Intel和AMD都有自己的GPU,，ARM和之前的Imagination也嘗試在嵌入式領域提供CPU+GPU的平臺。今天全球幾乎所有的CPU公司,，都在設計自己的GPU,，包括國外的蘋果、高通,，中國的龍芯和華夏芯,。未來單獨的CPU公司、或者單獨的GPU公司都很難打入主流的計算市場,。

　　圖3 全球市值最高的前10名芯片上市公司（2020年9月28日）

　　可以想象,，未來主流的先進計算領域的芯片公司，它的計算平臺一定會同時包括CPU和GPU,，假如是面對嵌入式AI或者通訊市場,，還需要加上DSP。在云計算,、邊緣計算領域,，CPU、GPU這些通用計算處理器開始和FPGA以及深度學習（神經網絡）計算單元或者其他（通訊領域）的專用加速器異構融合,。這種通用和專用計算單元之間的高效協(xié)同計算,，就稱之為異構計算；可以肯定地說,，異構計算已經成為發(fā)展最快的先進計算領域之一了,。剛剛傳出來的超微半導體（AMD）正在收購FPGA的巨頭賽靈思的消息，就是一個CPU和GPU大廠在異構計算領域構筑新賽道,、創(chuàng)造新物種,、搭建新生態(tài)的典型案例,。

　　華夏芯致力于打造新一代異構計算的中國引擎

　　圖4 華夏芯的異構計算平臺

　　華夏芯（北京）通用處理器技術有限公司（以下簡稱：華夏芯）作為中國第一家異構計算IP平臺,、芯片及解決方案供應商，致力于打造新一代異構計算的中國引擎,。華夏芯深耕異構計算IP與SoC,，已完成全自主64位異構CPU、DSP及AI處理器等IP核的研發(fā),。華夏芯已構建由100多項全球專利組成的知識產權體系,，填補了國產異構處理器領域的空白。華夏芯在機器視覺,、工業(yè)物聯(lián)網等應用領域的SoC芯片已經量產,，并在AI等新興領域自建異構生態(tài),。華夏芯通過自主設計的Unity統(tǒng)一指令集架構和基于此架構的CPU、DSP,、GPU,、AI專用處理器系列IP與SoC在提升性能價格比的同時，顯著降低計算芯片研發(fā)成本和研發(fā)復雜度,，同時縮短研發(fā)周期,，減少開發(fā)人員工作量和開發(fā)門檻。