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从RFSoC说起,5G对赛灵思而言意味着什么?

时间:2019-07-04 作者:黄烨锋 阅读:
赛灵思2019财年Q3和Q4的业绩情况非常有趣,这家公司在今年1月份公布FY2019 Q3财报后,其股价创下了90年代以来的新高,季度营收同比涨幅34%。但在4月公布Q4财报后,净收益同样约三成的同比增速,股价却开始下行,几近抵消了此前的涨幅。
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赛灵思2019财年Q3和Q4的业绩情况非常有趣,这家公司在今年1月份公布FY2019 Q3财报后,其股价创下了90年代以来的新高,季度营收同比涨幅34%。但在4月公布Q4财报后,净收益同样约三成的同比增速,股价却开始下行,几近抵消了此前的涨幅。

从赛灵思自己发布的分析来看,数据中心与TME(测试测量仿真)业务收益在FY2019是有“两位数增长”的,“尤其是本财年数据中心业务成长40%”。但Q4这一季度赛灵思的数据中心与TME业务目前也只占到总收益的18%,且收益基数同比是略有下滑的。这可能是近期赛灵思股价下探的原因,毕竟Victor Peng在就任赛灵思CEO之后就确立了“数据中心”为先战略。就大趋势来看股价可能只是个阶段性调整。

来源:赛灵思财报

MWC 2019上海展会期间的沟通会上,赛灵思通信部门市场总监Gilles Garcia表示:“此前我们就启动了针对数据中心的发展计划,现在我们的征程已经踏上,正在稳步前进,2023年数据中心业务预计可以获得10亿美元增长——现在还只是2019年。”

另一方面,就财报成绩来看,赛灵思现如今收益的真正大头是通讯(Communications)。FY2019 Q4这部分业务的净收益在公司总收益的占比超过了四成,而且净收益的同比增幅达到74%,妥妥的公司当前营收支柱。

赛灵思在财报中提到,这部分业务主要受到5G驱动,“与OEM客户无线电和基带应用有关,尤其是韩国的5G部署,以及中国的5G部署规划。赛灵思和三星还联合启用了全球首个5G NR商用部署,并且将RFSoC产品组合扩展到5G所需的全sub-6GHz频谱。”

此前我们就不止一次地撰文提到过,5G架构变迁为相关5G各层级的众多参与者提供了大量商机,这种商机并非4G可比,这一点也在我们与Gilles Garcia的交流得到了印证。而从RFSoC的发展轨迹,也能窥见5G的发展趋势,以及市场的走向。这样,自然也就不难理解通讯业务为何在赛灵思如此紧俏了。

C-RAN架构带来的变革

我们首先还是可以回顾一下4G在转往5G时的架构变迁,Gilles也在交流会上与我们大致谈到了这一点。5G架构的变化必然是包含了核心网、承载网和接入网的集体变化的。

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图片来源:Netmanias

变化的重点部分实质是5G的无线接入侧开始全面转向C-RAN架构。3G、4G时代盛行D-RAN(分布式无线接入网),当时BBU(基带处理单元,可以简单理解为图中的DU,实际5G时代,CU和DU是对BBU切分)和RRU(图中的RU,也叫RRH,负责射频处理)设备虽然已经分开,RRU被搬到了天线身边,但BBU和RRU还没有分得太开。5G的高频、高带宽特性决定了基站数量的大幅增加,而每个蜂窝基站就要求专门的BBU、RRU和天线,加上电力、散热等基建投入和维护成本,D-RAN的这种架构就会导致成本的大幅增加。

于是C-RAN(云RAN或中心化RAN)就诞生了。C-RAN的核心思想在于将BBU集中到一个中心机房(而且BBU本身开始转往NFV网络功能虚拟化和SDN软件定义网络技术),形成了BBU基带池,与RRU彻底分开了。这样空间、电力、制冷都有成本方面的大幅度降低,还提升了架构弹性。RRU则位于远程的蜂窝基站内,和用户更近距离。

这种架构实际带来了很多额外的变化,比如说RRU本身转变为AAU(图中的AU,包含BBU的部分物理层处理功能、RRU和天线),有源天线单元,可以实现Beamforming波束成形技术,以及多天线阵列实现massive MIMO(mMIMO);而AAU和BBU之间又需要“前传”连接;5G时代,BBU还根据处理内容的实时性切分成了CU和DU(CU与DU之间的连接被称为中传);另外还有像是MEC边缘计算,将原本数据中心的服务器、存储器下放到了BBU(主要靠近CU部分),便于减少网络时延。

这些变化造就了一系列全新的商机,尤其当5G小基站开始大规模铺陈的时候,承载网的光纤缆、前传模块,MU-MIMO天线、射频组件、各部分连接器,BBU相关的各种组件,甚至BBU相关的虚拟化技术等都成为新的利润增长点。但技术革新实际带来了各种新的挑战。从赛灵思的角度,Gilles Garcia提出了三点,包括:

· mMIMO大规模天线阵列(AAU部分)增加了无线电管理的复杂性;
· 前传部分(DU到AAU)的带宽需求,尤其在CPRI、eCPRI、以太网等各种融合接入;
· 回传部分(CU到核心网)的吞吐量相比5G增加10倍,要求强大的回传处理能力。

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赛灵思通信部门市场总监Gilles Garcia

挑战有了,自然就有机遇。就5G相关的各个层级,赛灵思的布局还是比较多的,比如数据中心的FPGA加速卡,中心机房应用的xHaul网关,小基站中的RFSoC,以及覆盖数据中心、网络和终端的Versal ACAP。所以赛灵思才宣称自己是“端到端自适应5G通信平台”。“凭借我们现在的产品组合,我们可以覆盖到5G整个链路中每个环节的需求,从无线电到前传,到基站,到运营商的数据中心,到边缘计算到网络核心我们都覆盖。”

成本、灵活性和效率

虽然5G C-RAN架构带来了如此大规模的变化,与各层级都相关,很难用一两句话说清楚5G面临多少技术挑战。不过如果抽象一下包括软硬件在内的各种变化,我们认为无非也就是更低的成本、更出色的灵活性和更高的效率。C-RAN架构的实质本身就是为了实现网络通讯更低的成本和更高的灵活性;高效率这一点上,更多体现的是系统的高度集成化,比如AAU有源天线单元的存在就是最好例证。

实际赛灵思在解决属于其业务范畴内的挑战时,基本也遵循了这个思路。这里,我们仅以RFSoC为例,来佐证这种思路。RFSoC作为首个商用的SDR(software-defined radio)系统,可能是最能表征5G这些特性的产品。SDR本身的诞生也是期望用一种电路来处理所有无线通讯的概念。

首先是效率。5G的mMIMO要求在无线电设计中用到大量有源信号链,连接天线阵列中的每个天线。连接天线的这种有源射频电子元件一般由ADC/DAC、滤波器、混合器、PA或LNA组成。mMIMO整合到一个2D阵列中的独立天线可以是32、256甚至1024个,这种超大规模天线阵列具备比较强的可扩展能力,其覆盖能力和密度都有提升,可以按照每bit更低的成本提供更高的吞吐量。

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mMIMO设计中包含大量用于数字或波束成形(beamforming)的有源信号链,系统功耗、封装尺寸都会因此很大。所以将RF组件或者采样ADC/DAC集成到数字前端SoC之上,自然就能降低功耗、封装尺寸和成本。这是RFSoC的核心思路,FPGA+ARM处理子系统+RF采样ADC/DAC,三者融合。RFSoC另一头接滤波器、低噪放以及天线等。

对功耗和体积的降低实际上也很容易理解。常规外部独立的RF采样ADC/DAC,在RF前端和数字前端之间会收发大量数据,收发器(transceiver)I/O是需要产生接口功耗的;另外ADC/DAC本身的功耗也不小。将ADC/DAC集成进来,就没必要再用JESD204B协议相关器件,功耗随之下降,天线越多功耗优势相比RF独立的设计也更明显。至于尺寸缩减,已经无需赘言了:赛灵思的数据提到,PCB面积可以缩减40%-75%。

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MWCS赛灵思展位

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针对RFSoC演示5G NR/LTE帧信号到DAC链路,通过频谱仪分析射频采样输出信号EVM及ACLR等指标;还有相应的ADC指标。

其次是成本。除了拿RFSoC和对应所有分立器件对比成本,“我们当然有竞争力。”Gilles的下面一席话很有意思:“如果设备商要开发个ASIC,面对的复杂性包括一颗芯片如何去适应多频段、多市场、多协议。我们并不是说未来没有ASIC这样的做法,ASIC还是会有,但它会更偏向专门的细分领域。而多频段支持,在无线的部分,FPGA会更适应。”

“3GPP标准,去年已经发了16版,现在已经在准备第17版,预备引入新的功能。ASIC需要18-24个月之前就已经着手去做,那会儿肯定错过了16版的一些功能;如果现在着手去搞,必然要错过17版的一些功能了。”

最后还有灵活性。从8T8R天线的基础性部署,可以扩展到64T64R,“64x64需要4个RFSoC,128x128就需要8个RFSoC,256x256需要16个RFSoC。我们现在已经有客户在谈做256x256了,同样的可扩展性能够一直延续。”当然还有FPGA本身的灵活性。

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RFSoC可部署的位置

RFSoC遇见人工智能

实际上赛灵思RFSoC的射频采样集成方案并不是独此一家的,TI、ADI也都有,不过在实现上RFSoC却更完备。2018年RFSoC一代产品投产,覆盖到了4GHz频段,另外就是支持扩展的毫米波接口,雷达解决方案、有线电视应用;今年2月份的MWC展,RFSoC二代产品展示,近期应该已经开始出货了;按照规划,6GHz以下全覆盖的RFSoC三代预计今年也要出货了。

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在Gilles呈现的产品路线图中可以看到大约在2021年会有第四代Versal AI RF问世,“也会有集成的DAC、ADC”。这里的AI人工智能RFSoC是何物?

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前文提到5G基站中进化出现的AAU,除了mMIMO这一特性之外,还有个很重要的特性。有源天线能够将信号专注到某个特定的方向,这样从基站抵达特定设备的信号也就更强了,这就是传说中的波束成形(beamforming)技术。这种技术对于5G的价值而言,就是带宽、时延和吞吐量都优化。不过现如今的波束成形算法,与8T8R时期相比,DSP算力需求提升了30多倍。

在此,赛灵思的做法是“利用机器学习算法,基于用户行为来优化波束成形技术。一方面是波束的投放,针对每个用户都可以投放得更加精准;另外就是排期,我们可以预测什么时候何种用户会加入到这个片区的网络,并预算分配一个波束给他。”“另外利用人工智能还可组成所谓的RAN SON,针对不同的无线装置mMIMO,用户从这个片区过渡到下个片区时,可以借由人工智能技术,保证有平滑的体验。”

这就是未来2-3年内,赛灵思预计要推的第四代RFSoC,7nm Versal平台。Gilles宣称这代芯片的“5G支撑能力可以提升4倍”,因为里面包含了AI引擎,可大幅提升芯片算力。其机器学习性能比现在的16nm技术提高20倍,功耗降低40%。

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这里的AI引擎应该指的是用于inferencing低精度计算的专核。不过这个布局一点儿也不让人意外,上个月赛灵思就宣布面向少量客户交付Versal AI Core和Versal Prime系列器件。这是赛灵思现如今正在大力推广的ACAP架构的第一款成品。由于篇幅的关系,ACAP这里就不再深入探讨了。不过Versal的这款早期产品就是应用台积电7nm制程,融合了嵌入式计算的标量引擎、FPGA编程自适应引擎,以及用于机器学习inferencing的智能引擎。Versal AI Core看重的就是inferencing吞吐量和性能。

目前已经交付的Versal产品并不包含RF系统,只是未来和RFSoC的融合也是种必然。“我们认为在5G下一波部署中,Versal器件会给我们带来很大的增长潜力。”Versal AI Core在赛灵思看来,一个特色是“混搭”,“有的客户用一部分资源做机器学习,另一部分做AI波束成形”,想用于5G无线电或想用于AI人工智能,看客户选择。

5G让财报更好看

今年5月中旬,赛灵思在投资者会议上表示,预期2020财年公司收益将介于34.5-36亿美元之间,中值实际已经高于IBES的预期。Victor Peng表示,公司今年针对未来5年内扩展5G、数据中心、自动驾驶汽车市场方面的投入得很多。预期2020财年毛利率67%-69%,中值同样超出预期。

RFSoC实际只是赛灵思通讯业务的其中一部分,典型的还有解决前传带宽需求、融合接入问题的xHaul网关,“无论是CPRI、eCPRI、ORAN或者BBU(DU/CU)都可以进来,包含所有器件和知识产权做成单一的FPGA;而且要传输这些数据的话,这样的链路需要达到100G以上。现在看到有心得平台应运而生,总体吞吐量可以达到400G,这在4G网络是前所未见的。”整合UltraScale+FPGA单芯片这种xHaul网关也是一例。而和5G挂钩的,实际还有数据中心业务相关的FPGA加速卡,这也是赛灵思鏖战的重要一役。

最后值得一提的是,Gilles提到:“当前来自RFSoC的收入,其实还没有对公司整体收入带来重大变化,现在还是几千万美元量级。原因是OEM需要时间,从芯片的设计、生产到部署。我们认为二代产品出来以后,会带来真正重大的收入影响。预计明年年初会有比较清晰的统计数据。”

2020财年赛灵思财报的收益组成可能会非常有趣,并且也是时候看看CEO Victor Peng指出的数据中心为先策略究竟能否落实,毕竟赛灵思的通讯业务目前的前景可是真的大好过自家的数据中心业务,即便Gilles说要看未来2023年。

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黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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