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            Canyon Bridge收購萊迪思半導(dǎo)體的目的何在?

            作者: 時(shí)間:2016-11-09 來源:雷鋒網(wǎng) 收藏

              11月3日,半導(dǎo)體與傳聞中有中資背景的基金Canyon Bridge共同宣布,雙方簽署收購協(xié)議,Canyon Bridge將以13億美元的價(jià)格溢價(jià)30%收購半導(dǎo)體。在交易完成以后,Lattice將會(huì)繼續(xù)以一間獨(dú)立的子公司的身份繼續(xù)運(yùn)營。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201611/339963.htm

              

            Canyon Bridge收購萊迪思的目的何在?

             

              目前,該交易已經(jīng)被兩家公司董事會(huì)一致批淮,如果通過美國相關(guān)部門審核,而且被股東大會(huì)通過,該交易有望于2017年上半年完成。

              收購萊迪思背后

              萊迪思在FPGA廠商營收中位列全球第三,營業(yè)收入僅次于賽靈思和阿爾特拉。主要產(chǎn)品集中在消費(fèi)性電子、通訊與工業(yè)等范疇,推出包含USB Type C、智能手機(jī)與平板等各式裝置互連解決方案、影像傳輸解決方案、電源控制、無線通訊傳輸芯片等產(chǎn)品。雖然在營業(yè)收入上名列全球第三,但在技術(shù)上和賽靈思和阿爾特拉有一定差距,在市場份額上這種反映更加明顯,在2014年萊迪思的銷售額為3.66億美元,而賽靈思在2014年的銷售額則高達(dá)20多億美元。在今年第二季度,萊迪思甚至還虧損1380萬美元。目前,F(xiàn)PGA廠商處于“兩大兩小”的市場格局,“兩大”是指賽靈思和阿爾特拉,賽靈思和阿爾特拉瓜分了全球60%以上市場,“兩小”是指萊迪思和。

              收購萊迪思的Canyon Bridge則是新近成立的全球私募并購資金,總部位于美國加州的硅谷,其投資重點(diǎn)是科技公司。由于初始資金募集自幾名中國合伙人,以及其高級(jí)顧問Dr.David Wang在加入Canyon Bridge之前,曾任中芯國際總裁,華虹集團(tuán)首席執(zhí)行官等職務(wù),使Canyon Bridge增添了幾分中資色彩。

              由于《中國制造2025》白皮書中要求中國芯片自給率要從2014年的9%,增至2020年的40%,2025年達(dá)到70%。在軍用高端FPGA完全依賴進(jìn)口的同時(shí),中資近年來在海外掀起了一系列并購狂瀾——中國將在10年內(nèi)投資1萬億元人民幣,開發(fā)芯片和栽培半導(dǎo)體行業(yè)。這使一家有中資背景的基金收購萊迪思半導(dǎo)體就很容易讓人聯(lián)想到這場收購的背后有國家意志的因素。雖然萊迪思半導(dǎo)體在2011年中止了軍事相關(guān)半導(dǎo)體解決方案的研發(fā),但畢竟技術(shù)底子比國內(nèi)FPGA廠商強(qiáng)太多。

              總而言之,因?yàn)榇嬖趤碜灾袊馁Y金和曾在國資企業(yè)擔(dān)任高管的高級(jí)顧問,先不論這場收購的背后是否有中國政府的影子,但這些都給陰謀論者提供了足夠的素材,使一些陰謀論者懷疑收購萊迪思是由中國政府在幕后主使。至于這場收購是否能助推中國軍用FPGA國產(chǎn)化,將萊迪思的技術(shù)和人才逐步轉(zhuǎn)移到中國大陸,并在大陸形成有能力自主開發(fā)適銷對(duì)路FPGA的團(tuán)隊(duì),就看將來事態(tài)如何發(fā)展了。

              這場收購與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系有多大?

              相對(duì)于之前的那種比較陰謀論的觀點(diǎn)——中國政府背后主導(dǎo)了這次針對(duì)萊迪思的收購,另一種觀點(diǎn)認(rèn)為這僅僅是Canyon Bridge看好FPGA在深度學(xué)習(xí)方面的發(fā)展前景。

              在阿法狗大戰(zhàn)李世石后,人工智能越來越多成為輿論的熱點(diǎn),深度學(xué)習(xí)的熱度也越來越高,但芯片計(jì)算能力卻成為一道瓶頸——傳統(tǒng)的處理器是為了進(jìn)行通用計(jì)算發(fā)展起來的,處理效率不高,谷歌甚至需要使用上萬個(gè)中央處理器運(yùn)行7天來訓(xùn)練一個(gè)識(shí)別貓臉的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??拼笥嶏w曾經(jīng)采用大量CPU來支持大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理,運(yùn)行GMM-HMM等經(jīng)典模型的訓(xùn)練,在千小時(shí)的數(shù)據(jù)量下,效果也不理想。

              因此,為了提高深度學(xué)習(xí)效率,逐漸衍生出使用CPU+GPGPU、眾核芯片、CPU+FPGA和使用專門針對(duì)人工智能而開發(fā)的NPU幾種方案。

              GPGPU可以實(shí)現(xiàn)高并行計(jì)算和高計(jì)算吞吐,適用于計(jì)算密集、高并行、SIMD應(yīng)用,尤其擅長圖形圖像、矩陣計(jì)算等方面的應(yīng)用,英偉達(dá)的GPGPU雙精浮點(diǎn)性能可達(dá)5.3TFlops,英偉達(dá)還專門開發(fā)的DGX-1系統(tǒng),并宣稱DGX-1比 21 個(gè) Xeon Phi 服務(wù)器集群快一點(diǎn),比四個(gè) Xeon Phi 服務(wù)器集群快 5.3 倍。

              Intel的眾核芯片雙精浮點(diǎn)性能為3 TFlops,性能功耗比為12 GFlops/W,雖然在性能上目前稍遜于GPGPU,但具有高應(yīng)用適應(yīng)性和易編程等多方面的特性,KNL眾核處理器可以與CPU相同的編程模式、語言和優(yōu)化方法,這對(duì)Intel眾核處理器搶占市場有較大幫助。

              中科院寒武紀(jì)這樣的NPU是專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)而開發(fā)的芯片,雖然在絕對(duì)性能上不輸于GPGPU,在性能功耗比上亦相對(duì)于于CPU會(huì)有百倍以上的優(yōu)勢,但在財(cái)力和商業(yè)化能力上,無論是中科院還是新成立的寒武紀(jì)公司都和Intel、英偉達(dá)、賽靈思、阿爾特拉等國際巨頭相距甚遠(yuǎn)。

              FPGA的雙精浮點(diǎn)性能雖然相對(duì)于英偉達(dá)的GPGPU和Intel的眾核芯片要遜色不少——阿爾特拉展示的一款可以用于深度學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算的FPGA其雙精浮點(diǎn)性能為1.5TFlops。雖然性能稍弱一些,但是性能功耗比卻非常驚艷,以達(dá)到50GFlops/W,是Intel眾核芯片的四倍有余,如果將FPGA用于機(jī)器學(xué)習(xí),那么整個(gè)系統(tǒng)對(duì)于基于標(biāo)準(zhǔn)CPU和GPU的服務(wù)器有明顯的性能功耗比優(yōu)勢,在大規(guī)模部署后可以大幅節(jié)省電費(fèi)開銷。


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            關(guān)鍵詞: 萊迪思 Actel

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