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[导读]全球半导体增速放缓对赛灵思会有挑战但是也是机遇,某个市场的疲软并不能对赛灵思有太大的影响。更重要的是,赛灵思所倡导和提供的灵活应变的异构计算,是当今产业转型和风起云涌的创新创业热潮亟需的引擎, 是后摩尔定律时代计算的大势所趋。

2018年已经结束,半导体行业风云变幻,各种新兴技术不断成熟,新兴应用走到了我们的身边。21ic特地采访了赛灵思公司全球总裁兼CEO Victor Peng,来聊聊Xilinx对于2018年的半导体行业怎么看?

21ic 2018年度专题采访——Xilinx(赛灵思)

赛灵思公司全球总裁兼CEO Victor Peng

5G应用将带来巨大的基建市场,同时更高速的传输速率也将催生更多应用场景。贵公司计划如何抓住这一机遇?

对于赛灵思而言,因为无线和有线业务受益于 LTE 升级、韩国的早期 5G 部署以及中国和北美的 5G 部署准备,所以通信业务收入同比增长 33%。无线业务随着无线电和基带应用的广泛发展而不断壮大,OEM 客户遍布多个地区。客户在 OTN/城域、接入和数据中心互联等多种应用上向新一代产品过渡,推动我们有线业务的增长。

在数据中心、测试测量与仿真 (TME) 业务优势的强力推动下,数据中心与 TME 收入同比增长 28%。随着超大规模客户和其他客户在设计中的采用,数据中心业务保持强劲增长势头。如三星近期推出的名为 SmartSSD 的新产品,就将赛灵思 FPGA 用于存储器件的近数据加速。最近,AWS 将 FPGA 即服务 (FaaS) 的服务版图扩大一倍至八个地区。此外,阿里巴巴 FaaS也追随 AWS 和华为,从公测版进入正式版。为了进一步壮大自己的平台生态系统,赛灵思在美国和中国成功举办赛灵思开发者论坛,这两个论坛都吸引了超过 1,100 名与会者参加。

在车用 ADAS 等多种终端市场应用推动下,基于 Zynq 的收入同比增长约 70%,反映出赛灵思正在转型成为平台公司。RFSoC 收入增长势头强劲,比上个季度增长了大约 4 倍。RFSoC 产品系列客户呈持续增长态势,有超过 100 位客户处于不同接洽阶段。此外,RFSoC 曾在 2018 年世界杯期间试用,能通过传统 LTE 频段提供高带宽流。Zynq SoC 平台含 28nm 的 Zynq 和 16nm 的 MPSoC 及 RFSoC,现在贡献的收入占总收入的 18%。

在边缘计算向边缘AI的过渡中,给物联网节点的算力提出了新的要求,请问我们将如何面对这一新的挑战?

为了帮助任何开发者面向任何应用开启全新的高速创新时代,赛灵思近期推出了 Versal。这是业界首款基于台积电 7nm FinFET 工艺技术的自适应计算加速平台 (ACAP)。Versal 产品组合是首个将软件可编程性与域专用硬件加速及必要的灵活应变能力结合在一起的平台。它能跟上当今快速创新的步伐。从云端到网络再到边缘和端点,Versal 能覆盖多种终端市场,加速包括机器学习推断在内的多种应用。

此外,赛灵思还在近期推出了Alveo。这是一种功能强大的加速器卡产品组合,旨在大幅度提升云端和本地数据中心的业界标准服务器性能。在 Alveo 的协助下,客户在运行实时机器学习推断和视频处理、基因组学和数据分析等关键数据中心应用时,就能在低时延下取得突破性的性能提升。华为近期宣布正将 Alveo 加速卡集成和部署到自己的服务器产品组合中,同时与赛灵思开展协作,共同在中国打造统一的应用合作伙伴生态系统。此外,全球领先的数据中心和云计算解决方案提供商浪潮也宣布正在认证两款用于关键服务器平台的 Alveo 卡。

近几年中国半导体产业稳步增长, 2019年或将成为最大的半导体设备市场,对于此观点,您是如何看待的?贵司在2019年在中国的战略规划是什么?主要看好哪些应用市场?

鉴于 今年财年上半年的业绩以及我们在多个市场内近期的强劲表现,我们再次调高我们对 2019 财年的营收指标到 29.5 亿至 30 亿美元。如需了解有关我们 2 季度业绩的更多信息,请阅读完整的新闻稿(http://investor.xilinx.com/press-releases)。

全球半导体增速放缓对赛灵思会有挑战但是也是机遇。赛灵思在全球有数万家客户, 覆盖除手机外几乎所有的市场应用,某个市场的疲软并不能对赛灵思有太大的影响。更重要的是,赛灵思所倡导和提供的灵活应变的异构计算,是当今产业转型和风起云涌的创新创业热潮亟需的引擎, 是后摩尔定律时代计算的大势所趋,加上赛灵思为这个时代专门推出的ACAP 平台产品系列将在2019年发货,Alveo 今年也已经有三款产品发布, 另外还有深鉴科技产品和技术的补充, 赛灵思2019年前景可期。

贵公司是如何看待2019年电子产业市场的前景的,在2019年贵公司的市场“发力点”将着眼于哪一领域?

ACAP 非常适合加速新兴大数据和人工智能时代的广泛应用。这些应用包括:视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI 推断、基因组学、机器视觉、计算存储和网络加速。软件与硬件开发者可以设计基于 ADAP 的产品,面向端点、边缘和云端的应用。

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