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来源：内容编译自semiwiki。
在Quadric看来，虽然NPU目前发展迅猛，也有不少传统和新兴厂商在这个赛道努力。他们认为，将矩阵计算与通用计算紧密集成，而不是将两个不同的引擎焊接到一条总线上，然后再对算法进行划分，这似乎是一个显而易见的优势。为什么一些规模更大、更成熟的 IP 供应商不做类似的事情呢？
Quadric的答案总是：“他们不能，因为他们被自己的成功遗产所困住了！”
在“AI 加速器”或“NPU IP”授权市场中，众多竞争对手从各种各样的切入点开始提供 NPU 解决方案。五六年前，CPU IP 提供商纷纷加入 NPU 加速器领域，试图保持其 CPU 的竞争力，他们打出的口号是“使用我们值得信赖的 CPU，将那些繁琐的、计算量巨大的矩阵运算交给加速器引擎”。DSP IP 提供商也采取了同样的行动。可配置处理器 IP 供应商也是如此。甚至 GPU IP 授权公司也在做同样的事情。这些公司的策略非常相似：(1) 稍微调整传统的指令集，以略微提高 AI 性能；(2) 提供矩阵加速器来处理当时 ML 基准测试中最常见的一二十个图运算符：Resnet、Mobilenet、VGG。
其结果是，所有 10 或 12 家领先的 IP 公司产品中的分区 AI“子系统”看起来非常相似：传统核心加上硬连线加速器。
这些架构的致命缺陷是：总是需要对算法进行分区才能在两个引擎上运行。只要算法的“分割”数量非常少，这些架构就能在几年内运行良好。例如，对于 Resnet 基准测试，通常只需要在推理的最后进行一次分区。Resnet 可以在这种传统架构上非常高效地运行。但是，随着 Transformer 的出现，它需要一组截然不同且更广泛的图运算符，突然间，“加速器”无法加速太多（如果有的话）新模型，整体性能变得无法使用。NPU 加速器产品需要改变。使用硅片的客户不得不承担硅片重新流片的成本——非常高昂的成本。
如今，这些知识产权授权公司发现自己陷入了困境。五年前，他们决定走一条“捷径”，寻求短期解决方案，却最终落入了陷阱。所有传统知识产权公司之所以选择这条路，其动机既源于技术需求，也源于人性和企业政治。
不到十年前，当当时普遍被称为“机器学习”的工作负载首次在视觉处理任务中崭露头角时，传统处理器供应商面临着客户的需求，他们要求提供灵活的解决方案（处理器），以运行这些快速变化的新算法。由于处理器（CPU、DSP、GPU）无法胜任这些新任务，最快的短期技术解决方案是外部矩阵加速器。而构建一个长期技术解决方案——一个专门构建的可编程NPU，能够处理流行训练框架中所有2000多个图形运算符——则需要更长的时间才能交付，并带来更大的投资和技术风险。
但我们不应忽视这些传统处理器IP公司所面临的人性因素。一家选择构建全新架构（包括新工具链/编译器）的传统处理器公司，必须在内部和外部明确声明，该传统产品与现代人工智能世界的关系，远不如之前的传统IP核（CPU、DSP、GPU）的价值。目前承担所有家庭开支的养家糊口者，需要支付新架构编译器工程师团队的工资，而新架构实际上与传统的明星IP竞争。（这是“ 创新者窘境” 问题的变体。）客户也必须适应新的、混杂的信息，这些信息宣称“之前普遍出色的IP核实际上只适用于部分应用——但你却得不到专利费折扣。”
所有传统公司都选择了同一条路：将矩阵加速器固定在摇钱树处理器上，并宣称传统核心仍然占据主导地位。三年后，面对Transformer的现实，他们宣布第一代加速器已过时，并发明了第二代，但第二代加速器重复了第一代加速器的缺点。如今，面对算 子的持续演进（自注意力、多头自注意力、屏蔽自注意力以及每天都有新的算子出现），第二代硬连线加速器也面临困境，它们要么再次加倍努力，说服内部和外部利益相关者，这第三次固定功能加速器将永远解决所有问题；要么承认他们需要打破自己构建的壁垒，构建一个真正可编程的专用AI处理器。
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