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»Was Altera mit Intel…

… passiert ist, wird uns mit AMD nicht passieren.«

25. Juni 2021, 9:34 Uhr | Iris Stroh

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die Strategie ist voll aufgegangen

Bei ihrem Strategiewechsel 2018 ging es nicht nur um die neue Initiative »Data Center First« sondern auch darum, die Wachstumsraten im Kerngeschäft zu erhöhen. Ist die Strategie aufgegangen?

Ja. In unseren Kernmärkten sind wir zwar mehr oder minder immer gewachsen, aber unsere typische Wachstumsrate lag vor einigen Jahren im unteren einstelligen Bereich. Ziel war es, hier die Wachstumsraten in den höheren einstelligen Bereich zu bringen. Und das ist uns gelungen.

Worauf begründet sich der Erfolg?

Wir haben die Wertschöpfung deutlich erhöht. Vereinfacht formuliert: Früher haben wir FPGAs geliefert, heute liefern wir beispielsweise mit den MPSoCs Komponenten, die nicht nur die programmierbare Logik-Fabric enthält, sondern auch Prozessorsubsysteme und diverse Beschleuniger. Außerdem haben wir Analogtechnik oder ein NoC integriert. Darüber hinaus setzt Xilinx mittlerweile verstärkt auch auf Plattformen. Dazu zählen unsere Alveo-Familie mit diversen Beschleunigerkarten, Vitis als Entwicklungsplattform und seit neuestem bieten wir mit unserer Kria-Familie auch SoMs an. Das gab es vor ein paar Jahren alles noch nicht.

Und diese Weiterentwicklung hat sich bezahlt gemacht. Schaut man sich den Kommunikationsmarkt, also drahtlose und drahtgebundene Kommunikation, dann ist unser Umsatz seit 2018 im Durchschnitt um 14 Prozent gewachsen. Das klingt nach nicht viel, aber in diesem Zusammenhang muss man beachten, dass wir aufgrund der Handelsspannungen zwischen den USA und China den Umsatz mit Huawei verloren haben.

Anfänglich hieß es, dass wir nur einige Produkt nicht liefern dürfen und im September 2020 hieß es dann, dass wir überhaupt nichts mehr liefern dürfen, das heißt seit dem machen wir gar keinen Umsatz mehr mit Huawei. Für Xilinx nicht ganz einfach, denn Huawei ist nicht nur das größte Kommunikationsunternehmen weltweit, sondern auch einer der Top-Kunden von Xilinx. Dazu kommen noch andere Firmen, die von diesen Handelsproblemen betroffen waren, manche direkt, manche indirekt. Dementsprechend sind die 14 Prozent durchaus als Erfolg zu werten.

Und wie schaut es mit Automotive, ISM und A&D aus?

Das Automotive-Segment zeichnet sich nach dem Data-Center-Bereich durch das zweitschnellste Wachstum für Xilinx aus. Und auch hier kann ich sagen: Seit 2018 legen wir im Durchschnitt zweistellig zu. Letztes Jahr war natürlich schwierig, erst ist der Markt durch die Pandemie stark zurückgefallen, dann hat er sich sehr schnell erholt, und jetzt kämpft die Industrie mit Lieferproblemen. Dennoch, die Wachstumsrate über die letzten drei Jahre ist ziemlich gut. Auch der industrielle Bereich ist gut gelaufen. Und noch einmal: Wir setzen auch in diesem Marktsegment nicht auf alteingesessene Methoden, sondern sind durchaus innovativ. Kria beweist das. Das erste SoM ist für industrielle Anwendungen optimiert. Und das ist erst der Anfang. Aber auch das zeigt, dass wir in der Wertschöpfungskette weiter nach oben steigen und viele Anstrengungen unternehmen, damit die Entwicklung bei unseren Kunden beschleunigt wird. Das hat nicht nur für unsere Kunden Vorteile, sondern auch wir generieren schneller Umsätze. Und auch der Medizinbereich ist in den letzten drei Jahren sehr gut gewachsen. A&D, also Aerospace und Defence, ist in den letzten fünf Jahren um mehr als 45 Prozent gewachsen.

In der Summe ist der Umsatz in allen unseren Kernmärkten seit 2018 im Durchschnitt um 9 Prozent gewachsen, manche mehr, manche weniger. Das heißt aber, dass wir unser Ziel erreicht haben.

Als dritter Punkt auf ihrer Strategieliste von 2018 stand: Adaptive Computing weiter voranbringen, wie schaut es damit aus?

Xilinx ist der größte PLD-Hersteller, also adaptive Computing ist für uns in diesem Sinne nichts neues. Was heute aber anders ist, ist KI, auf dieser Technologie liegt mittlerweile ein ganz starker Fokus, auch wenn der Markt an sich erst am Anfang steht.

Hier konkurriert Xilinx aber auch mit vielen anderen Halbleiterherstellern…

Ja, aber wir haben einen entscheidenden Vorteil, auch wenn sich viele Entwickler dessen nicht bewusst sind. Eine Applikation besteht nicht nur aus KI-Algorithmen. Selbst in der Bildverarbeitung ist vor dem eigentlichen KI-Algorithmus noch eine Vorverarbeitung der Daten notwendig, oft auch eine Nachbearbeitung. Deshalb ist es nicht sinnvoll, sich ausschließlich auf TOPS zu fokussieren. Und der Vorteil von Xilinx besteht darin, dass wir die gesamte Applikation beschleunigen können, nicht nur die KI-Algorithmen. Deshalb können wir mit unseren FPGAs oft eine bessere Applikationserfahrung realisieren, obwohl wir bei den reinen TOPS-Vergleichen schlechter abschneiden.

TOPS sind dennoch ein kritischer Parameter bei KI-Anwendungen…

Ich wollte auch nicht sagen, dass wir bei diesem Parameter schlecht abschneiden, aber er ist eben nicht der einzige Parameter, der beachtet werden muss. Unsere 7-nm-Versal-Komponenten sind mit einer AI Engine ausgestattet, die sich durch eine hohe Rechenleistung pro Watt und auch pro Fläche auszeichnet und die sowohl Fest- als auch Gleitkommadatenformate unterstützt. Mit unseren Bausteinen lassen sich applikationsspezifische Datenpfade, Speicherhierarchien und Datenbewegungen realisieren. Dank dieser Eigenschaften schneidet die AI Engine auch wirklich gut ab. Wenn man beispielsweise ein UltraScale+-IC auf Basis von 16 nm mit einer Versal-Komponente mit AI Engine vergleicht, dann erreicht Versal bei der Bildklassifizierung eine um den Faktor 20 höhere Rechenleistung. Auch bei 5G und Massive-MIMO-Systemen liegt die Leistung von Versal um den Faktor 5 höher als die von UltraScale+ - und das Ganze mit einer um 40 Prozent geringeren Leistungsaufnahme.

Und auch gegenüber GPUs können wir mit einer höheren Leistung auftrumpfen. Ein Vergleich anhand des Google-Speech-Commands-Datensatzes hat gezeigt, dass Alveo U250 im Vergleich zu Nvidia V100 besser abschneidet. Rechnet man dann noch die Vorteile dazu, die die Sparsity-Algorithmen von Numenta bringen, dann fällt die Rechenleistung von Alveo U250 mit Sparsity-Algorithmen im Vergleich zu Nvidia V100 um den Faktor 100 höher aus.

Das Beispiel mit Numenta zeigt, welche Leistungsfähigkeit die Kombination der Logik-Fabric und der AI Engine ermöglicht. Wird diese Kombination richtig genutzt, können enorme Leistungssprünge erzielt werden. Deshalb bin ich mir sicher: Adaptive Computing wird noch wichtiger.

Das heißt: der Strategiewechsel von 2018 war ein voller Erfolg und wir werden diese Strategie auch in Zukunft verfolgen