前言
再談這一次的收購案之前，筆者就想到 2015 年 Intel 收購 FPGA 大廠 Altera 的同時，市場上甚至還有一種聲音是叫 Xilinx 收購 AMD。五年的時間過去 AMD 搖身一變，竟然反向要開始收購 Xilinx 了，筆者只能說蘇媽牛逼。
以下分成 6 大點來討論
1. 市場
2. 迷思
3. 伺服器
4. 蘇媽想要如何讓 AMD 蛻變？
5. 隱憂
6. Tim096 的觀點
1. 市場
AMD 宣布將以 350 億美元的純股票收購全球 FPGA 市佔最高的 Xilinx 公司，從而強化 AMD 在高效能運算的佈局，瞄準擁有全球 FPGA 市佔第二的 Altera 產品的 Intel 公司，可能加劇 Intel 的競爭壓力。由於此交易採用股換股進行，非現金收購，日後所有 Xilinx 的股票都將被 AMD 取代，將造成 AMD 在市場上的流動籌碼量會比起以前增加，可能對市場產生價值稀釋。
2020 年，半導體產業持續整併，主流廠商的戰場是資料中心、雲端運算、人工智慧及邊緣運算 （edge computing） 等領域，玩家一字排開是市值千億美元的重量級公司，例如 NVIDIA, Intel 及 AMD。
2015 年 6 月，Intel 宣布以 167 億美元收購 FPGA 市佔第二的 Altera 公司，創下該公司史上金額最高的收購案。2020 年 1 月 NVIDIA 宣布將用 400 億美元併購 ARM，在 2020 年 4 月 NVIDIA 收購高速網路晶片的主要供應商 Mellanox，隨後 AMD 趁著市值高的時候，出手收購 Xilinx。於是在 2021 年，AMD 在整個市場版圖可能會是 :
- CPU : 市佔第二
- GPU : 市佔第二
- FPGA : 市佔第一
NVIDIA, Intel 及 AMD 這三大巨頭的戰爭更劇烈。
1. 迷思
在這一次做功課時，筆者發現許多文章都會討論 AMD 收購 Xilinx 是想要在 CPU、GPU，上進行什麼動作，但是經由筆者去和其他位大神討論過後，實在是想不出來 AMD 收購 Xilinx，能夠在技術細節上補充什麼技術不足，又或是何處可以做技術結合的部分？如果有讀者知道也希望可以無私地分享出來大家互相討論 ~
2. 伺服器 – (Data Center)
筆者最近的許多文章都和伺服器市場有關係，有時候在想主題都會想說盡量避免。不過後來想一想就放棄了，畢竟未來的科技格局怎麼可能缺少伺服器這一部分呢！
在伺服器這一塊又大又甜的蛋糕當中，AMD 目前處於一個很尷尬的地位，CPU 不如 Intel 好用；GPU 不如 NVIDIA 強。在這塊蛋糕面前什麼東西都處於第二名，相信這不是蘇媽想看到的。 最近五年期間 AMD 的股價上漲了 2666.21 %。在蘇媽的帶領之下 AMD 已經不在是那個小毛頭了，但是成長到了現在，該怎麼突圍繼續高速的成長就成為了蘇媽的一個新課題
而「伺服器」就是蘇媽給出的答案。
分成幾個部分來講解
1. 為什麼近期出現這麼多不同的處理器？（CPU、GPU、TPU、FPGA等等)
2. Xilinx 的主要業務 FPGA 又是什麼？
3. FPGA 的未來何去何從？
1. 為什麼近期出現這麼多不同的處理器？（CPU、GPU、TPU、FPGA等等)
Dark silicon 是現在晶片設計中相當普遍的現象，中文直接翻譯的話叫作「暗矽」，不過據筆者所知好像很少人使用此譯詞。有些人認為自從半導體踏入後摩爾定律時代後，晶片設計進入了所謂的「Dark silicon時代」。
Dark silicon 簡單來說就是雖然我們可以不斷增加處理器核心的數量，但是由於能耗限制，無法讓它們同時工作。Dark silicon 就好像一個辦公室當中，如果容納了超過一定的人數，那麼辦公室就會變得很擠，造成每一個人都無法發揮其最大的價值，甚至可能不斷增加人數的同時，這間辦公室的總產值反而是下降的。這其中的本質原因是在後摩爾定律時代，晶體管的能效發展已經趨於停滯。
因此人們開發出了平行運算，在不增加單一處理器的同時找到其他辦法來增加效率。除了平行運算以外，還有另一個方法，也是最近許多科技巨頭想要前往的領域。既然我們無法在輕易地增加處理器的速度，那麼我們就為特定的場景打造出特定的處理器。例如﹔專門處理圖形的 GPU、Apple 最新的 M1 晶片、Google 為了 AI 所打造的 TPU。這樣的優點有功耗更低、速度更快、體積更小，幾乎可以說是完美無缺。但就是太難了，因此如果想要開發出客製化的晶片，是需要投入大量的成本，一般的小公司根本玩不起來，即使真的做出來了，成本也划不來。科技巨頭因為擁有者大量的資源，加上大量的客戶去分擔成本，對於他們來說，這就是一個絕妙的方案。
2. Xilinx 的主要業務 FPGA 又是什麼？
上面我們已經了解到了，為什麼會有這麼多處理器的誕生，而 FPGA 在當中又扮演什麼角色呢？
一個可行的解決方法就是採用“客製化計算”，也就是為特定的工作場景和負載優化硬體設計 。然而，客製化計算或客製化晶片的主要問題就是高昂的成本。例如對於一個複雜的雲端計算場景，不論是設計者還是使用者都不會採用一個由 47000 種不同的晶片所組成的系統。
因此，我們將賭注押在了這個名叫 FPGA 的晶片上。 FPGA 全名叫“現場可程式設計邏輯陣列” ，它本質是一種可程式設計的晶片。人們可以把硬體設計重複燒寫在它的可程式設計儲存器裡，從而使 FPGA 晶片可以執行不同的硬體設計和功能。另外，你也可以在使用現場動態的改變它上面執行的功能，這就是為什麼它們被稱作“現場可程式設計”的原因。事實上，你可以每隔幾秒就改變一次 FPGA 晶片上執行的硬體設計，因此這種晶片非常靈活。
其實 FPGA 在其他的領域，也有許多的應用場景。 (電信、航天、太空等等)
3. FPGA 的未來何去何從？
FPGA 在以前確實有很多的應用場景，但最大的問題就是通常都侷限於工業用領域，很難被商業化。而最近微軟非常的大膽的嘗試採用 FPGA 作為他們伺服器 Azure 的處理器之一。
Catapult 專案的主要目的是在微軟的雲資料中心大規模部署 FPGA。雖然這個專案涵蓋了電路和系統架構設計等工程實踐，但它的本質還是一個研究專案。
在 2015 年末， 我們開始在微軟購買的幾乎每臺新伺服器上部署 Catapult FPGA 板卡 。這些伺服器被用於微軟的必應搜尋、Azure 雲服務以及其他應用。到目前為止，我們已經發展到了非常大的規模，FPGA已經在世界範圍內被大規模部署。 這也使得微軟成為了目前世界上最大的 FPGA 客戶之一 。
亞馬遜不久前公佈在彈性計算雲上實現了 FPGA 即服務。保險定價公司 AON、基因序列測試公司 edico genome、機器學習公司 TERADEEP 等亞馬遜合作夥伴都已經宣布採用了 AWS F1 實例。
初創型技術公司也是 Xilinx 重要的用戶類型之一。
DEEPHI TECH 是一家初創公司，攜手 Xilinx 推出用於機器學習推斷的FPGA平台，以及用於部署的超高效神經網絡，與GPU相比效能甚至提高了10倍。
3. 蘇媽想要如何讓 AMD 蛻變？
其實在這之前 AMD 和 Xilinx 的合作就已經非常密切了，Xilinx 時常在自己的 FPGA 版上裝有 AMD 的處理器，在 Nvidia 收購 Mellanox 和 ARM 不斷的想要在伺服器這個領域壯大的同時。AMD 也開始緊張了起來，而 FPGA 就是他們找到切入伺服器、AI、車用晶片，這些領域的辦法 ~
成本、功耗，一直是伺服器的廠商想要解決的問題，之前筆者打過的”用資工角度看亞馬遜和微軟的雲端大戲 PaaS #9” 也提到過這件事。 AMD 如果真的成功收購了 Xilinx ，關於成本、功耗也是一個 FPGA 非常大的優勢之一，FPGA 相較於其他的處理器更容易架設於原有的基礎之上，並且更省電且成本更低。最後 AMD 也會成為市場上面唯一一家，擁有者一套完整處理器解決方案的公司，CPU、GPU、FPGA 都有了，而 FPGA 這一把關鍵的鑰匙，通過收購全球最大的 FPGA 大廠 Xilinx 就可以很好的解決。
4. 隱憂
AI、5G、車用晶片、伺服器，確實每一個看起來都是極具有潛力的市場，AMD 所暢想的未來也是美好的。可是 2006 年 AMD 大手筆收購 ATI 確實讓 AMD 擁有 GPU 這一塊龐大的市場，但在 2006 年後的幾年卻也讓 AMD 帶來極大的財務壓力，也背上了債務，連連虧損的窘境。因此這一次的收購案會不會讓 AMD 又再一次的重蹈覆測呢？ 也有另一個隱憂就是原本 AMD 和 Xilinx 的合作就極為親密的了，而 AMD 這一次的收購是否有這個必要呢？重組之後，是不是一定可以出現「1+1>2」的效果，讓我們拭目以待了。結論﹔財務、如何合併，是接下來蘇媽要面臨的問題！
FPGA 的商業化目前也是一大難關，關於這一點又可以打一篇文章了，如果各位讀者有興趣可以留言告訴筆者喔~
5. Tim096 的觀點
AMD、NVDA、AMZN、MSFT、Intel等等，大咖雲集的市場。大家可以發現伺服器的未來真的無可限量，或許一般人甚至是筆者我，都不曉得是誰可以贏得最終的勝利。最後誰的佔有率是多少？畢竟市場含有大量的隨機性，而我們身為投資人真的很難去了解到每一刻這些技術細節上的變化（謎之聲﹔看筆者的文章可以了解到一些)，但是因為這樣我們投資人就放棄這一塊大餅不去投資它了嗎？
小孩子才做選擇，大人全都要，因此我們可以全都買，並且按照自己心中對於各家廠商不同的期望值來分配比例就好啦。
