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爱立信和英特尔在芯片愿景上产生分歧

发布时间:2024-01-10 来源:中自网 类型:产业分析 人浏览
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导  读:

当AT&T与爱立信达成140亿美元的协议后开始构建其“开放”无线接入网络(RAN)时,它不会使用英特尔的芯片来开发最繁琐的软件。AT&T发言人此前在电子邮件中表示:“首先,我们将利用爱立信芯片路线图的优势,将开放无线电引入我们的网络。随着芯片解决方案的成熟,我们将推出基于英特尔路线...,处理器,网络,通用,英特尔


  当AT&T与爱立信达成140亿美元的协议后开始构建其“开放”无线接入网络(RAN)时,它不会使用英特尔的芯片来开发最繁琐的软件。AT&T发言人此前在电子邮件中表示:“首先,我们将利用爱立信芯片路线图的优势,将开放无线电引入我们的网络。随着芯片解决方案的成熟,我们将推出基于英特尔路线图的更多开放架构解决方案。”

  尽管在AT&T的官方发布中提到了英特尔和服务器合作伙伴戴尔,但可以确认该AT&T网络首先不会是“云”RAN。网络通常是专门构建的,从一开始就将定制芯片与专有软件融合在一起。在云RAN中,其想法是用通用语言编写代码并将其部署在可以支持多种其他工作负载的相同通用处理器上。安装在戴尔制造的服务器中的英特尔至强处理器是爱立信方法的核心。

  但就这家瑞典套件制造商而言,尽管最近取得了一些进展,但这些英特尔芯片永远不会在一个关键领域击败自己的芯片。爱立信RAN计算产品线负责人MichaelBegley在电子邮件中表示:“目前,对于RAN应用而言,专用硬件比通用硬件更加节能,尽管随着未来处理器的改进计划,这一差距将会缩小。然而,考虑到其优化点,专用硬件将继续成为未来无线电站点部署中最节能、最紧凑的硬件。”

  换句话说,差距永远不会完全缩小,这意味着AT&T最终构建的任何云RAN的情况都会更糟。那为什么要这么做呢?Begley的理由是,云RAN还有其他吸引力,在某些情况下可能更重要。“运营商希望汇集边缘硬件资源,根据需要重新调整其用途,并能够在需要时充分利用所有资源,”他说。

  意见分歧

  然而,通用处理器的性能是爱立信和英特尔似乎存在分歧的话题。英特尔网络和边缘集团总经理SachinKatti在之前的一次谈话中表示:“通用技术最终将获得如此多的投资,以至于超过定制芯片。”英特尔正在投入数十亿美元用于芯片晶体管的小型化,以便可以将更多晶体管塞进单个处理器中。Katti认为,RAN市场还不够大,专家无法跟上。

  如果他是对的,那么至强处理器最终将赶上并超越爱立信的专用集成电路(ASIC)和片上系统(SoC)技术。在这种情况下,爱立信对基带芯片的持续投资将显得浪费。更明智的策略是什么?在整个RAN产品组合中采用通用处理器,并加大软件开发力度。

  卡蒂此前曾敦促爱立信这样做,并在2022年底表示,软件是“他们提供最大差异化的地方”。看到其电信领域最大客户之一全心全意支持通用处理器,英特尔自然会感到高兴,而当今的通用处理器市场仍然由这家美国芯片制造商巨头主导。

  毫无疑问,自去年7月爱立信指定英特尔为未来将生产5G网络芯片的公司以来,它已经获得了动力。根据当时公布的安排,爱立信将依靠英特尔的“18A工艺”来生产其最新的芯片。这是否证明爱立信退出了内部芯片开发?

  贝格利表示,绝对不是。他表示:“投资爱立信芯片仍将是我们战略的核心,因为它可以提供独特的客户价值。爱立信将继续为其所有专用硬件开发定制5GSoC。”贝格利解释说,英特尔在这一领域的角色只是作为制造合作伙伴。当然,爱立信自己没有半导体制造工厂。

  定制云

  一些消息人士认为,英特尔和爱立信之间的关系与MarvellTechnology和诺基亚之间的合作没有什么不同。爱立信的芬兰竞争对手一直将其无线电方面的知识产权与Marvell的芯片专业知识相结合,生产用于网络第一层RAN功能的芯片,这些功能是最需要资源的。诺基亚的策略是在整个RAN产品组合中使用Marvell的第一层芯片,仅保留云RAN部署中要求较低的功能(第二层和第三层)的通用处理器。

  现在,每个阵营都对对方提出了批评。爱立信和英特尔方面的人长期以来一直坚持认为,诺基亚和Marvell实际上将第一层排除在云化之外。甚至诺基亚承认,如果从Marvell切换到其它芯片,则需要重写第一层代码。但其支持者会辩称,爱立信看起来同样依赖英特尔。诺基亚在去年10月份的白皮书中表示,一些用于云RAN的CPU实际上不是通用CPU,它们本质上是云RAN专用CPU。

  定制化似乎确实是英特尔云RAN产品组合的一个不断增长的功能。SapphireRapids不仅仅是一个独立的CPU,还配备了一个完全集成的、英特尔特定的硬件加速器来处理前向纠错,这是第一层要求特别高的部分。据可靠消息来源称,在未来版本的GraniteRapids中,大规模MIMO中的一些处理也将从CPU转移到该加速器。

  现在,“加速计算”是云行业的普遍特征,使用GPU和更多定制芯片来代替CPU处理大量工作负载。但这是一个并不能让所有人满意的选择。
 

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