一提起服務器芯片,相信大家第一個想到的肯定是英特爾、AMD 之類的巨頭,而往往會忽略服務器管理芯片,在服務器變得越來越重要的今天,***廠商服務器管理芯片(BMC)臺廠信驊、新唐未來發展也值得關注。
追溯過去服務器芯片的發展,服務器過去從工作站開始發展,到了近年 4G 無線網絡通訊興起之后,才開始有數據中心的需求。 業內人士說明,過去芯片是以 RISC 架構為主,但面積大、成本高、量產的量比較少,后來才有 x86 架構芯片,包含英特爾、AMD 等,壓低價格、量產增加。
但是隨著 AI、5G 時代到來,x86 架構的效能無法跟上市場需求效能瓶頸,因此有新興芯片業者的產生,也就是在 CPU 之外,再加入像是加速器的芯片,例如 FPGA、ASIC、GPU 等等,使得效能再提升。
目前 CPU 兩大廠英特爾和 AMD 的競合方面,近年 AMD 試著從 PC 市場跨足服務器市場,推出高端芯片應戰,而從市占率來看,根據業內人士統計,今年英特爾大約占 96%,AMD 則為 4%,明年 AMD 將來到 6%,甚至有機會再提升。
集邦科技資深分析師劉家豪表示,英特爾收購很多廠商,包含 FPGA、ASIC 等,甚至近期以色列軟件公司等,比起 AMD 更為積極,但 AMD 近年也在 x86 架構之下持續推出高階新品搶市,但仍多著力在 PC 產業,未來 5G 之后,AMD 在非 x86 架構的芯片上比起英特爾仍居劣勢。
受到 5G、AI 需求與效能提升之下,由于 x86 受限于核心數增加到一定的效能極限,以及成本墊高,因此非 x86 架構的芯片應運而生,像是 FPGA、ASIC、GPU 等,因此在 CPU 旁邊再銜接上 x86 芯片,以加速并提升運算能力。 分析師認為,5G 起飛之后,非 x86 芯片需求將會大幅提升,粗估 2023 年后會有明顯成長。
而 FPGA、ASIC、GPU 各有其優劣勢,應用之處也不盡相同,FPGA 為現場可程序化邏輯門陣列,可隨時編程、彈性設計、功耗低,用于推論(Inference)可達到優于其他芯片類型,像市政府企業、數據中心等應用;ASIC 則是效能最高的方案,能最符合客制化需求,但一次性的成本高,特別是用于消費性產品;GPU 則適合于圖像訓練,但功耗也同樣較高,用于訓練( Training)相對適合。
隨著這樣的趨勢,包含 Google、Amazon 等廠商都研發自身芯片,除了跟對應的 ODM 廠、芯片廠關系緊密之外,特別也針對 FPGA、ASIC 兩大塊芯片的研發投入。 像是 GOOGLE 研發自身 TPU 芯片,微軟則與賽林思(Xilinx)合作密切。
華為受到中美貿易戰影響,也讓華為開始更積極投入在身芯片的研發設計,畢竟主芯片被美商英特爾、AMD 把持,為了分散風險,也開始用 ARM 架構推出自家芯片,今年推出「鯤鵬 920」,采用 7 奈米制程,號稱挑戰英特爾效能。
業內人士指出,華為目前的技術能力相對美商有限之下,因此從 ARM 架構的服務器切入,能夠在 ARM 的生態系統完整、指令集完整等優勢下,快速打造自家 CPU,且 ARM 架構芯片功耗確實較低、具有優勢,但整體效能還是比起 x86 較弱,但對華為來說,能夠分散風險才是當務之急。 此舉對于臺廠來說,華為多投片于臺積電(2330),有利于帶動代工廠動能。
服務器應用面多元,當中又以 AI、邊緣運算最具未來潛力,不管是自駕車、遠程醫療等,特別是在 5G 時代來臨之后,讓數據量傳輸更快,也推升服務器需求。
若用軟件來定義,AI 分成訓練(Training)、推論(Inference)兩種類型,例如自駕車來說,透過道路學習,服務器處理大量數據后,進而改變后續的行為。 而邊緣運算當中可以分成近、中、遠,依照與數據中心的距離相對概念定義,從 IoT 裝置、小型區域到遠程的數據中心,各具功能,也有不同的運算能力,也讓服務器變得更加重要。
邊緣運算意義在實時性數據、隱私低的數據端點處理,可以讓自駕車操作更順,像是人體的神經功能,但重要數據還是傳到數據中心處理,也就是大腦。
服務器芯片盡管多數都被美商把持,但是***廠商信驊、新唐以服務器管理芯片緊跟著服務器產業,而服務器管理芯片也就是所謂的 BMC,負責管理數據流量、協助 CPU 運作、遠程管理、故障預測、效能調教等,與主芯片規格開發緊密。
簡單的說,一個服務器當中,現在多數有兩顆 CPU,就會使用一顆 BMC,而在邊緣運算之下,使用服務器的數量增加,從小到大,小型的服務器當中可能就只需要一個 CPU 配一個 BMC,就能符合所需效能,整體而言,BMC 的用量將會增加。
總的來說,5G 時代之后,推升服務器產業未來的需求持續提升,當中不管是 CPU 大廠英特爾、AMD,或者其他新興服務器芯片 FPGA、ASIC 等等廠商值得關注外,邊緣運算將增加新的 IoT 應用面,連帶驅動 BMC 的成長動能。
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