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e络盟现可向全球客户供应Alliance Memory产品

安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟宣布与Alliance Memory签订全球分销协议，为e络盟的半导体产品组合引入一个重要的新供应商。这项合作将助力Alliance Memory通过e络盟的全球客户网络，进一步扩大其市场范围。

客户现可通过e络盟购买Alliance Memory的全系列SRAM、DRAM、嵌入式多媒体卡（eMMC）和闪存IC，并享受快速发货服务。这些存储产品能够满足通信、计算、消费电子、医疗、汽车和工业市场的市场需求。

Alliance Memory常务董事Sue Macedo和e络盟全球半导体产品类别总监Jose Lok

该合作意味着Alliance Memory的传统存储设备将由e络盟供应。通过e络盟长期建立起来的分销网络和客户群，Alliance Memory将能够改善供货情况并简化客户采购流程。

e络盟供应的Alliance Memory产品系列包括：

SRAM

• 与主流数字信号处理器（DSP）和微控制器一起使用的全系列3.3V和5V异步SRAM

• 低功率SRAM、伪SRAM

DRAM

• 3.3V同步DRAM（SDR）

• 移动DDR，2.5V单速（DDR1）、1.8V双速（DDR2）以及1.5V和1.35V三速（DDR3）、1.2V四速（DDR4/DDR4X）同步DRAM

闪存 IC

• 5V/3.3V/1.8V并行NOR闪存

• 1.8V和3.3V串行NOR闪存（SPI/DUAL/QSPI/多 IO）

• 1.8V和3.3V SLC串行NAND闪存（SPI/DUAL/QSPI/多 IO）

• 1.8V和3.3V SLC并行NAND闪存（SPI/DUAL/QSPI/多 IO）

e络盟的母公司安富利是Alliance Memory产品的授权经销商，这意味着安富利现有的 Alliance Memory生态系统将有利于e络盟的客户，因为该生态系统可在产品开发生命周期的每个阶段为客户提供设计、产品、营销和供应链专业知识。

Alliance Memory提供可靠的解决方案，这些解决方案可以延长现有系统和设备的使用寿命，无需进行重新设计或认证。其存储产品的设计满足这些需要替换已停产或过时存储组件的客户的特定需求。

e络盟全球半导体产品类别总监Jose Lok表示：“我们将Alliance Memory广泛的存储解决方案引入到全球产品阵容中，旨在助力全球客户在旧有产品结束生命周期时无需担忧重新设计的成本。Alliance Memory一直密切关注市场趋势，并扩大了其DDR3 SDRAM、eMMC 和其他产品系列，以满足市场对这些解决方案的需求。”

客户现可通过Farnell（欧洲、中东和非洲地区）、Newark（北美地区）和e络盟（亚太地区）购买 Alliance Memory的存储解决方案。

关于e络盟

e络盟隶属于Farnell集团。Farnell是全球电子元器件以及工业系统设计、维护和维修产品与技术的分销商，专注快速与可靠交付。从原型研究与设计到生产，Farnell全天候为客户提供可靠的产品与专业服务。凭借逾80年行业经验、47座本地化网站以及3500多名员工的专业团队，Farnell致力于为客户提供构建未来技术所需的各类组件。

Farnell在欧洲经营Farnell品牌，北美经营Newark品牌，亚太地区经营e络盟品牌。同时，Farnell还通过CPC公司直接向英国地区供货。

自2016年起，Farnell加入了全球技术分销商安富利公司（纳斯达克代码：AVT）。如今，双方的合作赋能Farnell支持客户整个产品生命周期，提供独特的分销服务、端到端交付和产品设计专业知识。

欲了解更多信息，敬请访问：http://www.farnell.com和https://www.avnet.com。

本文原载于"云科技时代"，作者：宁川。转载已获授权。

2024年是"新质生产力"进入政府工作报告第一年，也是百年追求科技创新的 IBM 在华 40周年，同时 IBM 全球正全力打造下一代企业生产力平台——突破性的企业混合云与 AI。2023年，IBM 推出基于开源混合云平台 Red Hat Openshift的 下一代企业级数据和 AI 平台 watsonx，结合 40年的创新实践，有望为中国企业带来新质生产力的又一共创平台。

在华 40年来，IBM 大型主机、PC、服务器、中间件、IT 服务、Watson 等平台，定义了一代又一代企业所熟悉的生产力。watsonx 继承了企业级人工智能 Watson 的机器学习与深度学习能力，以全新的大模型与生成式 AI 能力，再次定义新一代企业生产力。

从 Watson 到 watsonx，从大型主机到 Red Hat Openshift 开源混合云平台，今天的 IBM 已经又一次创新蝶变，打造了突破性的下一代生产力平台。作为 IBM 的两大业务支柱，IBM 科技和 IBM 咨询分别代表的技术创新和行业专长，将基于混合云和 AI 以及在华 40年的共创实践，助力中国企业共创大模型 AI 时代的新质生产力，实现数字经济时代生产力的跃迁。

共创 AI+ 时代的企业生产力平台

2023年，麦肯锡咨询的《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》引爆了全球生成式 AI 浪潮。麦肯锡的研究预计，到 2030年，生成式 AI 将为全球经济增加 7万亿美元的价值，其中中国市场的贡献将达到 2万亿美元。对于企业科技来说，生成式 AI 所依赖的大模型将是与云同等体量的新型基础设施，是承载和实现全要素生产率创新的下一代企业生产力平台，而不再是传统 AI"小模型"的局部式创新。

2023年，IBM 推出了新一代企业级数据和 AI 平台 watsonx。早在 2011年，IBM 就发布了企业级 AI 平台 Watson，在全球服务了 4万多家企业客户；而 watsonx 与原有 Watson 产品无缝对接，为企业客户提供从机器学习到生成式 AI 的全面解决方案。IBM watsonx 提供了一系列大模型选择，包括 IBM 自研的基础大模型、开源大模型以及来自第三方供应商的大模型。

IBM 自研基础大模型分为四大家族，通过不同的技术架构和参数规模，分别适应不同的企业任务，而且在落地执行方面也充分考虑到了企业环境，例如具有 130亿参数的 IBM Granite 大模型刚好可以在单一 V100-32GB GPU 上执行等等。IBM watsonx 还提供 Meta Llama 2-chat 130亿和 700亿参数模型、来自 Hugging Face 社区的模型、结合了稀疏建模与专家混合技术构建的开源 Mixtral-8x7B 模型、日本 LLM 模型 ELYZA-japanese-Llama-2-7b 等等，这些大模型可以说提供了丰富的企业生产力选择。

值得一提的是，watsonx 不仅是面向大模型和生成式 AI 的新一代企业 AI 平台，更重要的是它架构在 Red Hat Openshift 开源混合云平台之上，既可公有云部署，也可本地部署，这让大模型为企业生产力带来了质的飞跃。

IBM 自己就全面拥抱了 watsonx，释放了更高的生产力、简化了流程、消除了复杂性、自动化了人工任务。现在，IBM 的 HR 和 IT 团队能够更快、更便捷地处理业务，产生代码的速度比之前快了 60%，回复客户的问询也更迅速高效。在中国，汽车零部件厂商延峰汽车就基于 IBM Watson Discovery 构建了 AI 决策大脑，从 1.8亿条历史数据中，学习了外部订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，实现了全自动执行流程，订单分类正确率从 85% 提升到 97%，而不再需要人工根据经验将外部订单转为内部订单。

之所以说 watsonx 是下一代企业生产力平台，不仅因为它与 Watson 的无缝衔接，例如将 watsonx Assistant（基于大模型的 AI 语音智能助理）与 Watson Discovery（AI 文档理解与分析）结合起来，根据用户提出的问题进行深入的语义分析和关键字检索，再集成生成式 AI 的能力，提升答案的准确性和人性化的交互体验；还在于 IBM 能提供从规划到落地的端到端服务，包括数据架构和企业管理流程的顶层设计。

在中国，先进的微纳加工系统解决方案供应商源卓微纳基于 watsonx 和 Watson 的能力建立了企业级智能问答知识库，该知识库不能帮助售后工程师高效地解决客户问题，还让所有研发工程师从中受益。例如，新工程师想要理解一个特定内部术语的含义，智能问答知识库就能自动从企业内部海量文档中搜索所有相关解释，综合分析后再用自然语言总结，同时给出所有来源以供追溯和求证，从而让新工程师实现生产力的飞速提升。

深耕核心客户，共创新质生产力

新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。换言之，新质生产力是在新场景驱动下的产物，而当今企业正大规模走向数字优先战略，这些企业就是新质生产力的孵化器。

今天，IBM 的战略是持续聚焦在当今最具转型力的革命性平台技术——混合云与 AI。混合云与 AI 也在推动企业大规模走向数字优先战略，但光有高效和高生产力的混合云与 AI 平台还不够，还需要专业咨询和实施团队将技术平台与企业业务深度结合，创新创造商业价值，才能真正从新业务场景中锤炼和萃取出新质生产力，而 IBM 咨询就承担了这样的历史重任。

与历史上的 IBM GBS 企业业务咨询不同，新的 IBM 咨询（IBM Consulting）品牌诞生于数字化转型的大时代，在继承传统商业能力的基础上，还要面对很多新的转型问题，特别是大模型 AI 所带来的转型挑战。为此，IBM 咨询选择进一步聚焦于核心客户，通过解决核心客户的全面问题，实现企业的质态跃升，反过来也带动了 IBM 自身的质态跃升。过去 18个月，IBM 咨询的客户数量减少了 1/3，同时扩大了与 AWS、微软云、SAP、阿里云、腾讯云等头部公有云平台的伙伴关系，运用可以"漫游"到全球各种云平台和 AI 技术，为企业打造新质生产力。

长城汽车是一家全球化智能科技公司，旗下拥有哈弗、魏牌、欧拉、坦克及长城皮卡等品牌。2023年全年，长城汽车累计销售 123万辆，同比增长 15.29%；其中，海外累计销售 31.6万辆，同比增长 82.48%，创历史新高；长城汽车新能源销量翻倍，累计销售 26.2万辆，同比增长 98.74%。截至 2023年底，长城汽车海外销量已超 140万辆。目前，长城汽车五大品牌全部实现出海，多品类、多动力组合的出海路径，满足全球更多市场的用户需求和产业政策。

众所周知，汽车行业特别是新能源车已经成为红海市场。红海竞争依靠的不是一两款车型的低成本、高产能，而考验的是企业持续以低成本、高效率理解市场，不断生产出适合市场需求的产品。换言之，在红海竞争，企业必须练好内功，也就是依靠体系化的管理能力在市场中竞争，因此管理体系变革势在必行。

2024年 1月，长城汽车与 IBM 咨询签署了"流程与数字化变革"领域的战略合作协议，双方正式达成数字化转型与全球化长期战略合作关系。长城汽车将加速推动"流程与数字化变革"为主线的全球化管理体系重构，快速构建以用户为中心的研产销服务体系，完善"流程与数字化变革"。长城汽车也成为第一家与 IBM 咨询合作流程与数字化管理体系搭建的中国自主品牌车企，开创了先河。

2024年 3月，长城汽车流程与变革副总裁蔡颖臻来到了一个 IBM 活动的现场，蔡颖臻表示长城汽车选择 IBM 不仅仅是因为 IBM 具有成熟的管理体系变革经验以及曾经成功为华为等标杆企业实施了管理体系变革，更因为 IBM 咨询在全球有咨询和实施团队，能够深刻理解海外各个市场的法律法规和当地市场特点，还能帮助长城汽车的全生产要素全面拓展到海外市场，建立起在海外市场的本地化运营，实现升级的全球化战略——从传统的海外财务投资发展到全管理体系的全球化，从而建立起全球市场的竞争力。

成立 40年的长城汽车是中国企业集体成长的一个缩影和代表，随着中国制造业连续 14年全球第一，中国企业在很多行业和市场都走到了红海竞争的阶段。在下一个 40年，红海竞争将是常态，而升级的出海战略将成为中国企业下一步转型升级的必由路径。建立全管理体系竞争力、全管理体系出海、在海外市场建立本地化运营、中国总部成为全球总部等等，这些新课题都在催生新质生产力——基于科技创新和数字化平台的全管理体系，依靠体系化能力走向下一个 40年。而 IBM 咨询则与长城汽车这样的核心客户全面全方位合作，在具体的场景中深度共创新质生产力，找到能够复制的新"质"模式。

与中国一起再出发

"今天的 IBM 对许多人来说，既熟悉又陌生"，这是 IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东在今年 1月腾讯产业合作伙伴大会上的发言。在 2024年 3月 14日的 IBM 大中华区媒体及分析师沟通会上，IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东表示，在过去两年里，IBM 根据政策、市场以及客户需求的变化，不断调整自身定位，同时也加速转型。

在客户迈向数字化、智能化的今天，IBM 进一步明确了自身定位：做开放生态的召集人，做可信技术的共创者。在这个过程中，合作伙伴变得前所未有的重要，2023年 IBM 推出了全新的合作伙伴计划 IBM Partner Plus，在激励计划、合作模式等方面都有显著改善，IBM 还向合作伙伴开放了 IBM 鲁班平台、IBM 车库创新体验中心、IBM 创新体验中心等三大共创平台 ，从技术平台、创新方法论和客户体验等各个维度与合作伙伴共创。

腾讯云 TCE 专有云"高性能计算服务解决方案"整体方案就由腾讯 TCE 专家与 IBM 车库创新团队专家合作完成。在全面深度"上云"的今天，制造企业更愿意选择云上的 HPC 方案，以及通过云端和本地协同、作业量灵活调度等，更好地利用本地机器。而 TCE 公有云加 IBM HPC 工作负载调度软件平台 LSF 的动态自动化扩展解决方案，让中国制造企业能够轻装上阵，以更低成本获得 HPC 算力，更快实践新型分布式计算、云边协同、大模型训练和推理、容器化作业调试、新型 EDA（电子设计自动化）和实时仿真等新场景、新业态。

过去三年，除了加大合作伙伴投入力度外，IBM 还组建了车库创新团队、技术销售团队等贯穿售前售后的"技术陪伴"团队。这些团队成立的初衷并不完全与销售业绩挂钩，而是为了把 IBM 的技术专家和创新转型方法论带给客户，与客户不同的业务团队一起，找到能够快速和规模化实现技术价值的业务场景，协助企业领导整合全公司不同业务部门的力量，推进数字化转型与重塑。简单来说，这种共创模式就是与客户"泡"在一起，从探讨业务场景开始，研究最佳落地路径；由落地 AI 的基础问题入手，通过叠加开发，追求快速的投资回报（ROI）。

"2024年，我们在大中华区的战略非常明确，即挖潜重点大客户、突破新的市场、大力拓展渠道。IBM 将继续通过全栈产品和服务，帮助以汽车、在华跨国公司为代表的民营企业探索和应用生成式 AI，应对战略转型、业务出海、数据治理、安全合规等方面的新挑战；同时，携手合作伙伴构建全价值链生态系统，将 IBM 的创新技术和行业专长带给更多企业。"陈旭东强调。

在挖潜重点大客户方面，IBM 将专注于提升客户体验，拓展新商机；在突破新市场方面，IBM 将广阔的民营企业市场作为主要增长点，支持民营企业的数字化转型和企业发展（包括海外拓展），而跨国公司和最具发展潜力的汽车行业也是 IBM 的主攻方向；拓展渠道方面，IBM 将持续发挥 Partner Plus 的作用，聚焦产品和区域，建立和巩固核心渠道体系。

今天的 IBM 历经百余年，依然在市场上保持创新者的姿态，不断创新蝶变、不断重新出发。在中国，陈旭东表示"此时此刻恰如彼时彼刻"："40年前，IBM 进入金融市场和国有企业，成功在中国扎根 40年，为中国市场培养了大批人才，也建立了中国市场对 IBM 技术和服务的信任感。今天，我们要做的就是进入新的目标市场，走近目标客户和合作伙伴，把我们的产品和服务带给他们。面对下一个 40年的机遇和挑战，我们再出发！"

关于 IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh 

稿源：美通社

本文转载自数字商业时代，作者：丁海骜。转载已获授权。

"今年是IBM进入中国市场的第四十年，IBM的创新技术和行业经验，在改革开放以来的几十年里，帮助许多中国企业的信息化建设与世界接轨，许多大中型国有企业都曾是IBM的客户。"2024年3月14日，在IBM 2024年第一季度媒体沟通会上，IBM大中华区董事长、总经理陈旭东谈到了在过去的两年时间里，IBM一直在"根据政策、市场以及客户需求的变化"，调整自身的定位，加速自身转型。

IBM的这次业务调整和转型，最初来自对技术和产品的调整：2019年7月，IBM耗资340亿美元收购红帽开始布局混合云技术。到当年8月，IBM又宣布将其软件组合全面基于OpenShift云化，推出"IBM Cloud Paks产品组合"，IBM从技术到产品实现了高效率的"混合云化"。一年后，2020年7月9日，IBM新任CEO Arvind Krishna发表博文，宣布确认IBM全新的"混合云+AI"战略，且认定"混合云平台"将成为IBM继主机、中间件和服务平台三大行业领袖产品之后的"第四个平台"。

紧随战略和产品转型，IBM对业务和架构的调整也随即展开：一方面，精简服务部门，将资源集中在混合云领域，将GTS部门（全球信息科技服务部，Global Technology Services）下最大的业务单元单独拆分出去，又将IBM全球企业咨询服务（Global Business Services）转变成为以IBM Consulting （咨询）命名的"IBM全球专业服务业务的新品牌"；同时，在2021年初，全面整合软件、系统、伙伴生态等部门，成立了全新的科技事业部，将IBM的整个核心部门聚焦在"科技事业部"和"咨询"两大板块。

从2019年中到2021年初，外界看到的IBM，用了不到两年时间，就让这艘蓝色巨轮调整了方向——这堪称IT行业中最迅速、最彻底的一次由内到外、从战略到战术的自我革命。即便如此，以IBM在IT行业中的地位，IBM的此次转型依然为整个IT行业带来不小的影响，而且这种调整对于IBM自身而言，同样需要时间以实现从上而下的传导和适应。

对于IBM中国而言，其压力不仅来自于需要与IBM全球的业务转型保持同步，从技术、产品、架构和管理等方面做全面调整；更大的改变在于，就在IBM在寻求转变的这个时间段，整个世界经济、文化和政治环境都在发生着激烈的调整和改变，一些以往看似公认的商业规则正在被打破和重构，而这种由上而下的全球的经贸关系调整，使得IBM中国需要重新定义自己在这个区域市场的位置。

"在迈向数字化和智能化的今天，我们对行业趋势和自身定位看得更加清楚了，我们的定位就是做开放生态的召集人，做可信技术的共创者。"陈旭东说："转型到现在，到2024年，我们在大中华区的战略有三条：挖潜重点大客户、突破新市场、大力拓展渠道。"

陈旭东强调说，对重点大客户，IBM将专注于提升客户体验，拓展一些新的商机。而所谓"突破新市场"，则是要将"中国本土的民营企业市场作为主要增长点，把IBM的领先技术和行业专长带到民营企业，支持他们的数字化转型和企业发展，包括海外拓展。跨国公司以及最具发展潜力的汽车行业，将是我们的主攻方向，争取要发展出新的重点大客户。"至于渠道建设，则是依据2023年IBM推出的合作伙伴计划Partner Plus，"并聚焦产品和区域，建立并巩固核心渠道体系。"

显然，在业界普遍认知中，一直以金融、银行、大型国有企业等为重点目标市场的IBM，此刻在中国的市场方向，发生了一个相对明确的业务方向调整：中国本土的民营企业正在成为未来IBM业务增长的主要方向，而且在IBM的计划中，其主要输出的能力，将集中在为本土民营企业提供本土的数字化转型和企业出海方面的服务。

"如果要比较40年前我们进入银行或者是大型国有企业等领域所遇到的困难，现在我们进入民营企业，第一个最大的区别就是购买力的差距，这个是非常大的差距。"在回答笔者提问时，陈旭东首先认为，面向中国本土民营企业开展业务，最明显的改变首先是服务客户的模式。"因此，以往IBM都是通过自己的团队来做营销和服务，现在，为了弥补我们人均的生产力，我们现在更多是要通过合作伙伴去接触更多的客户，让更多的客户产生收入。"与此同时，陈旭东还重点谈到了目标客户："我们的目标是能够选择一些在中国发展最快的重点行业，或者在中国市场最有潜力的行业形成我们的优势，或者是形成我们足够大规模的收入，从而进一步巩固IBM国内的业务，这是我们的出发点。"他尤其提到了中国的汽车领域："汽车行业发展是有周期性的，最近几年汽车行业是最具发展潜力的，而且最符合我们的业务能力，或者是相对的竞争优势——因为汽车行业的投资也是非常大的，据我个人的了解，市场上领先的汽车企业在研发上的投资都是在百亿级规模。而IBM实际上在研发能力方面具有很强的优势，所以在这些方面我觉得IBM是处于非常好的位置。"

而作为现在IBM两大业务线之一的IBM咨询的大中华区总裁，陈科典认为，事实上在过往，"民营企业就一直是我们非常重要的一个客户群体。"他尤其强调认为，汽车只是IBM下一个阶段的目标之一，但不是全部："另外还有两大咨询发展很快的行业：快消零售和电子制造。其中，快消零售里，跨国公司很多，出海业务的需求旺盛；电子制造行业中，对新能源的关注更多，同样需要更多的咨询服务。"

IBM大中华区科技事业部汽车行业总经理许伟杰也同样谈到了包括汽车在内的三大民营企业集中的领域为IBM带来的可能性："在民营企业，IBM是非常有积累和经验的——过去三年，甚至五年，IBM在民营企业的业绩都是非常好的，最根本的原因就是民营企业我们做进去了，客户也非常认可我们。"在他看来，民营企业与IBM传统优势行业的客户最大的不同，是"民营企业很实在，只要能够帮他解决问题，事情就会变得非常简单"。他尤其谈到：IBM是一个正处在转型过程中的公司，仍在做组织架构上的调整和业务模式上的尝试。因此在他看来，一旦在中国市场将民营企业"这个模型验证成功"，那么未来，"IBM就有可能会组织一支队伍来专门服务电子制造行业、光伏行业、消费零售……而这种变革带来的价值，很可能就从最初的1+1+1变成3+3+3，即业务会成倍地增长。"

写在最后

应该说，IBM目前所坚持红帽混合云+企业级AI平台watsonx的产品策略，是代表着整个IT产业最前端的趋势，而其为用户提供的"产品+服务"的业务方式，也最大程度地覆盖了企业的真实业务需求。

就在2024年3月21日，IBM发布 2023年度报告，以及董事长兼首席执行官Arvind Krishna致投资人的一封公开信。 Arvind Krishna 在信中除了再次强调IBM所构建的两大技术平台（面向AI的watsonx和面向混合云的 Red Hat OpenShift）外，重点谈到了转型后的IBM在2023年业绩表现。在他提供的数据中，IBM在2023财年总营收619亿美元，增长3%。其中，软件业务营收增长超过 5%，咨询业务营收增长了 6%，基础架构业务营收减少4%——很显然，IBM全球的业务转型正在沿着他们计划逐步实施。而在中国市场，真正的业务调整才刚刚开始，能否继续传奇，很大程度上取决于市场的反应。

无论如何，IBM的全新布局已经展开，改变正在到来。

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh 

稿源：美通社

几十年来，数字芯片设计复杂度不断攀升，使芯片验证面临资金与时间的巨大挑战。在早期，开发者为了验证芯片设计是否符合预期目标，不得不依赖于耗时的仿真结果或是等待实际芯片生产（流片）的成果。无论是进行多次仿真模拟还是面临流片失败，都意味着巨大的时间和金钱成本。

随着EDA（电子设计自动化）验证工具的重要性日益增加，开发者开始寻求减少流片成本和缩短开发周期的方法。其中，使用可编程逻辑芯片（FPGA）来构建有效的验证流程成为一种流行的解决方案。这种方法便是原型验证。它不仅比传统流片便宜，而且比仿真更快，已成为检验设计有效性的首选方式。

特别是在基本功能验证通过后，通过原型验证就可以提前开始驱动的开发，不用等待芯片流片（Tape Out）后的结果。当芯片回片后，应用程序可以直接基于原型验证版本的驱动来进行简单的适配，以便应用于SoC（系统级芯片）上，这极大地控制了SoC芯片的Time-to-Market时间。

1.原型验证的分类

目前的原型验证主要分三类：一类是芯片设计公司自行制作的FPGA板(Build Your Own, 以下简称 BYO)。一类是直接从FPGA制造商，如AMD、Altera等，购买现成的开发板。还有一类是由专业公司提供的商用原型验证系统。随着商用解决方案的崛起，原型验证已普及化，变成芯片设计和软件开发重要的一环。接下来，我将从容量/适用场景、稳定性和性能这几个方面，对这三类原型验证进行简单介绍。

BYO：

• 容量/适用场景：BYO主要适用于小、中型设计，大型设计其容量和灵活性可能受到限制。BYO的优势在于高度定制化，允许设计团队根据特定需求定制硬件。但这同时要求团队具备深厚的电路设计和制造能力。

• 稳定性与性能：在芯片设计中，使用稳定且可靠的验证工具至关重要。BYO的挑战在于必须确保设计的可靠性和稳定性，这通常需要通过反复的测试和验证来实现。由于需要依赖于FPGA工程师的专业水平，稳定性可能难以保证，尤其是在大型设计中。在性能方面，BYO只会对自己关键的部分进行优化调整，虽然针对这些特定场景的深度定制可以实现高性能，但通常来说，它的综合性能可能不如商用平台。

FPGA开发板：

• 容量/适用场景：适合小型设计、软核开发、特定协议开发等。如涉及以太网、MIPI、NVME/M.2 SSD控制、UART/I2C 控制、HDMI/DVI显示控制等。这些开发板提供了快速原型开发的便利，同时具有一定的灵活性和适应性。

• 稳定性与性能：由于来源于主流FPGA厂商，这类开发板通常具有较好的稳定性。它们在特定接口下能够提供高性能，但对于其他I/O支持可能有限。

商用原型验证系统：

• 容量/适用场景：适合各种规模和复杂度的设计。例如思尔芯的Prodigy芯神瞳原型验证解决方案，它提供了广泛的容量范围、丰富的产品线、以及高性价比，在当前市场中十分突出，因此备受市场青睐。其单系统可支持单核、双核、四核、八核，并能进行级联多核组网，最大可支持256核，提供了广泛的容量范围选择。对于小规模设计，芯神瞳支持不同容量的单核，亦可根据客户的设计容量和接口需求，选择最具性价比的解决方案。另外，思尔芯方案同时支持AMD（Xilinx）和Altera。

• 稳定性与性能：除了三大家和思尔芯，大部分商用系统还未经大量市场考验。思尔芯所提供的自主可控的Prodigy芯神瞳原型验证解决方案，其凭借20年的技术积累和全球600+的客户基础，国内市场早已处于领先地位，久经市场考验。经过多次迭代，在材质、架构、系统以及高速PCB仿真技术等方面的不断优化下，大多数情况下系统都能达到高性能。

图为思尔芯Prodigy芯神瞳原型验证的多选择性平台

2.原型验证的几大挑战及解决方案

随着芯片设计越来越大，复杂度越来越高，商用原型验证系统的设计目标已转向使用多颗FPGA芯片，快速实现全芯片设计与高性能的全芯片验证。为了能缩短设计周期，加速产品上市，对于原型验证的选择，不同的项目团队有不同的要求与考量。

FPGA实现团队的要求则包括具备足够的容量和级联功能以避免维护多个剪裁版本，自动分割功能以减少工作量，以及完善的工具链以缩短实现周期，并减轻团队负担。与此同时，软件开发团队需要能够尽早开始在平台上进行软件开发，并且希望在平台上验证完的软件能快速移植到实际芯片上，同时要求接口方案的多样性以及有效的软件调试和观测工具。这些需求共同构成了原型验证技术在当前快速发展下的主要挑战。

针对以上这些要求，BYO、FPGA开发板与商用原型验证系统三者之间又有何差异呢？

首先，FPGA实现团队所需要的多板级联，是为了在单个FPGA板无法提供足够资源支持大型或复杂设计时，通过扩展资源池实现更广泛的系统功能，以模拟更复杂的系统。这也带来了额外的复杂性和挑战，例如复杂的时序控制问题、保持数据一致性和同步的难度、资源分配与管理的复杂性等，无论是自制还是商用，都是一大挑战，在此项技术点上不断攻坚克难。

• BYO：想要实现多板级联方案是很困难的，很大程度上依赖于FPGA工程师的技术水平和经验。

• FPGA开发板：原厂不支持多板级联方案。

• 商用原型验证系统：多数厂商的多板级联方案还不够成熟，且支持的最大规模有限。国内的思尔芯是为数不多可以提供成熟的多板级联方案的厂商，客户端已成功部署百亿门级系统。

在原型验证中，以减少FPGA实现团队工作量和提高准确性为目标，自动分割功能、时分复用（TDM）、并行编译、全自动编译和增量编译等自动化软件的支持，和完善的工具链就变得至关重要。这些全自动的软件使得原型验证的易用性大大提升，但不是所有类型的原型验证都具备，有着明显的差异。

• BYO：易用性较低，所有软件需要自行开发，不支持自动分割，仅能手动操作。

• FPGA开发板：也不支持自动分割，同样需手动操作；其编译依赖于FPGA原厂提供的功能有限的工具。

• 商用原型验证系统：三大家和思尔芯在此方面投入了很久，也经过了充分的市场验证。在这方面，思尔芯的Prodigy芯神瞳就可以支持时序驱动的RTL分割，提供高速且稳定的通用Serdes TDM IP，可以处理大型IP设计，支持高达25Gbps的分割速率和8K:1的时分复用比。此外，还支持多FPGA的并行编译、分布式编译、全自动编译和增量编译，大大减轻了团队的负担。

图为思尔芯Prodigy芯神瞳原型验证解决方案

其次，为了让软件开发团队能够尽早在原型验证平台上开始工作，并确保平台验证的软件能快速移植到真实芯片上，快速环境部署与设计移植效率变得至关重要。这主要取决于高速接口方案和有效的软件调试及观测工具。高速接口如PCIe、USB和Ethernet等可以提高数据传输效率，支持复杂的应用开发，同时促进软件在原型平台的高效运行和准确移植。而高效的调试和观测工具则帮助工程师快速定位问题，易于bring-up。

高速接口方案方面：

• BYO：工程师需要自主开发各种子卡接口和降速桥方案，以及相应的IP开发套件。这不仅难以验证接口的正确性，而且在没有现成子卡或设计的情况下，快速部署可能十分困难，往往需要从零开始设计或修改。这些额外的开发和复用成本在激烈的市场竞争中可能成为负担。

• FPGA开发板：接口定制化集成在主板上，提供扩展接口有限。

• 商用原型验证系统：会提供即插即用的商用接口，增强了可靠性、可扩展性和复用性，不过只有少数平台提供子卡资源。但思尔芯的Prodigy芯神瞳提供超过90种不同的子卡和配件，多样化的模块类别，包括Arm处理器接口模块、嵌入式和多媒体模块等，覆盖了主流应用领域，并已在市场上得到验证，可供直接使用。其多种子卡和参考设计，使用户能够迅速搭建所需的I/O接口和外围设备，实现快速部署原型环境。

图为思尔芯丰富的外设子卡

值得一提的是，原型验证平台与最终的芯片设计之间的兼容性和接口标准化程度也非常重要。这决定了软件从原型验证平台到最终硬件的移植难易程度。但BYO的兼容性取决于更多的前期规划和设计。而FPGA开发板虽然提供标准化接口和支持广泛的开发环境，但可重用性相对有限。相比之下，商用原型验证系统如Prodigy芯神瞳，由于其标准化接口和高度模块化的设计，可以提供较高的可重用性和易迁移性，适应不同的设计需求和目标市场。

调试和观测方面：

• BYO：主要依赖FPGA芯片供应商提供的调试工具，通常限于单个FPGA的调试。

• FPGA开发板：同样依赖于原厂提供的调试工具，通常限于单个FPGA的调试。中低端的开发板上通常不搭载调试用的额外DDR内存，调试局限性大，仅提供JTAG等低速调试手段。

• 商用原型验证系统：大部分也是依赖于 FPGA芯片供应商的调试工具，跨FPGA调试需要使用额外扩展的专用调试板卡。在这方面思尔芯的调试手段更灵活且高效。它不仅支持多配置方式、实时硬件监控、远程系统控制及硬件自检测等功能，特别是基于网络的AXI Transactor，允许用户远程通过网络访问和控制连接到AXI接口的设备，极大地简化了远程调试和测试过程。还具有基于PCIe 的AXI Transactor来提供更大带宽的数据交互。此外，思尔芯还提供MDM Pro调试解决方案，支持多FPGA协同调试，并提供高达125MHz的采样频率和最大64GB的额外DDR内存来存储波形，有效应对多FPGA协同调试的挑战。这些功能的增加主要是由于思尔芯面向广泛的客户需求，而这是其他厂商可能未能提供的。

图为思尔芯提供的芯神瞳协同仿真软件ProtoBridge

3.快速交付与及时响应

在比较BYO、FPGA开发板和商用原型验证系统时，通常还会考虑到芯片公司对于快速交付和及时响应的需求，我们可以从产品交付、技术支持和维修维护这三个方面进行比较：

关于产品交付，BYO的Time-to-Prototype时间就难以预测了，受设计复杂性、资源可用性等多种因素影响。如果项目需求突然增加，BYO可能面临及时供货的挑战，同时将设计移植到FPGA的过程也可能耗时较长。FPGA开发板的交付时间相对稳定，但可能受限于库存或生产周期。相比之下商用原型验证系统，如思尔芯，通常有大量现货可供选择，且得益于有效的供应链管理，能够快速响应客户需求。这种系统的快速交付优势对于时间敏感的项目尤为重要，可以有效减少等待时间，加快整体开发进程。

在技术支持和维修方面，BYO通常缺乏立即可用的专业技术支持。这种情况通常需要依靠内部团队的知识和技能，有时甚至需要寻求外部的咨询服务，这可能导致问题解决的时间延长。另一方面，FPGA开发板虽然通常由原厂商提供技术支持，但这种支持在深度和响应速度方面可能有所限制。相比之下，目前市面上的商用原型验证系统虽然在以上方面有很好的支持，但大多由国外的EDA厂商提供，这些进口产品的交付和技术支持可能会因时间延迟而受到影响，进而影响项目的进度和部署效率。此外，考虑到某些国外品牌在国内的客户基础相对较小，它们可能没有足够的本地团队，例如现场应用工程师（FAE）团队，来提供即时的技术支持。无论是BYO还是FPGA开发板，都存在在故障发生时快速定位问题和提供现场维修服务的困难。不像国内的一些厂商，如思尔芯，就可以提供的全面本地化技术支持和快速响应的FAE服务。在出现问题时，有些厂商甚至能够立即更换设备，或先借用设备给客户，以确保项目的按时进行。

4.整体性成本评估

就上文提到的一些具体考量点，各类原型验证的对比如下：

之所以考虑BYO和FPGA开发板的主要因素就是节约成本，诸多因素综合考虑下来，真的节约成本了吗？由于设计复杂性、专门的软硬件团队要求、功能验证、稳定性考虑以及潜在的板子不稳定问题、软件开发成本、子卡开发、产品交付、技术支持等因素，其中的考量结果显而易见。

相比之下，像思尔芯的Prodigy芯神瞳这样的商用原型验证解决方案是现成的，提供更高的性能、更强的功能以及更广泛的技术支持，可以减少开发时间和资源投入，使团队能够更快地专注于核心开发任务。这也是如今商用原型验证越来越普及的原因。

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