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人工智能芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片。在人工智能時代，它們各自發(fā)揮優(yōu)勢，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)不再局限于機器學(xué)習(xí)上，而且更多可以以更快的速度運行AI系統(tǒng)的新型架構(gòu)正在被開發(fā)出來。英偉達、高通、英特爾、IBM、谷歌、Facebook和其它公司正在加速涌入這個領(lǐng)域。 實際上，這些器件并不是真正的芯片，而是一種系統(tǒng)級封裝。它們通常包含一顆或者兩顆具有大規(guī)模處理能力的基于最新半導(dǎo)體制造工藝(16nm及以下)的ASIC，和大容量的超高帶寬內(nèi)存(比如HBM2堆棧)，所有這些芯片都通過先進封裝技術(shù)集成在一起。 人工智能相關(guān)ASIC近來漸獲市場注意，多家廠商如NVIDIA、英特爾、Google及部分新創(chuàng)企業(yè)均相繼搶進開發(fā)，有望在未來形成數(shù)十億美元市場商機規(guī)模。隨著NVIDIA將GPU重新定位成為云端AI引擎角色下，也確定帶動ASIC業(yè)務(wù)跟進發(fā)展，如Google如今已推出第二代TPU、英特爾在買下Nervana公司后也取得自有Nervana芯片，另外由多名前Google TPU員工創(chuàng)辦的新創(chuàng)企業(yè)Groq，近日也宣布將在2018年初推出自有下一代AI芯片等等。  Google的TPU，是專門為其深度學(xué)習(xí)算法Tensor Flow設(shè)計的，TPU也用在了AlphaGo系統(tǒng)中。今年發(fā)布的第二代Cloud TPU理論算力達到了180T Flops，能夠?qū)C器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和運行帶來顯著的加速效果，其實也是一款A(yù)SIC芯片。選擇做ASCI定制化研發(fā)，一方面是資金不愁，另一方面也是出于Google所需提供的服務(wù)考慮。包括Google圖像搜索、照片，云視覺API、Google翻譯等產(chǎn)品和服務(wù)都需要用到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Google有這個需求以及能力去開發(fā)一種專門的芯片并具備規(guī)模化應(yīng)用(大量分攤研發(fā)成本)的可能。 Nervana由英特爾購并后，計劃在2017年底前推出第一款A(yù)I專用化Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)。Nervana NNP也是一款A(yù)SIC芯片，能以極高運算效率從事深度學(xué)習(xí)演算法的訓(xùn)練與執(zhí)行。英特爾舍棄了CPU上常見的快取，改由特殊軟件負責(zé)特定演算法的芯片存儲器管理，希望能借此將芯片的運算密度與性能提升到新的層次。 由前Google TPU員工創(chuàng)辦的新創(chuàng)企業(yè)Groq打算在2018年發(fā)布第一代AI芯片。這款芯片對標(biāo)英偉達的GPU，是專門為人工智能重新定制一款芯片。官網(wǎng)資料顯示，這款芯片的運算速度將可以達到400萬億次每秒，每瓦特能進行8萬億次的運算。而谷歌最新一代的TPU才達到每秒180萬億次運算，Groq芯片的性能將會是谷歌TPU的兩倍多。 聯(lián)發(fā)科也將有所動作。聯(lián)發(fā)科共同CEO蔡力行表示，ASIC的布局聯(lián)發(fā)科會發(fā)揮既有資源，通過現(xiàn)有團隊實力，配合客戶需求積極開發(fā)ASIC領(lǐng)域。但畢竟才剛開始，現(xiàn)階段不會太挑客戶，還是以整體業(yè)務(wù)成長為優(yōu)先考慮。 全球AI芯片首個獨角獸寒武紀(jì)，走的也是ASIC路線。 事實上，由于定制化、低功耗等好處，在AI領(lǐng)域ASIC正在被越來越多地采用，帶動了ASIC設(shè)計及市場快速增長。根據(jù)Semico Research的最新調(diào)查報告，在2021年以前，人工智能聲控裝置ASIC的設(shè)計預(yù)計將以接近20%的年復(fù)合成長率成長，幾乎達到2016年至2021年間所有ASIC設(shè)計成長率(10.1%)的兩倍，去年全球ASIC出貨量增長為7.7%，明年物聯(lián)網(wǎng)ASIC單位出貨量將超過18億個單位。Semico Research指出，ASIC增長主要動力來自于工業(yè)與消費市場的成長，由于市場飽和加上需求減少，許多傳統(tǒng)終端應(yīng)用的成長速度開始減慢，而與物聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的應(yīng)用正在起飛。 Semico Research指出，除了物聯(lián)網(wǎng)和人工智能以外，與智能電網(wǎng)、穿戴式電子產(chǎn)品、固態(tài)硬盤、無人機、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和5G基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的ASIC產(chǎn)品成長率預(yù)計也將較廣泛的市場更迅速。在2021年以前，消費電子領(lǐng)域的基礎(chǔ)SoC設(shè)計專案將以19%的CAGR成長，而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)ASIC設(shè)計專案則將成長25%。 ASIC設(shè)計研發(fā)成本難以負荷，設(shè)計服務(wù)浴火重生 盡管如此，ASIC在AI領(lǐng)域的應(yīng)用還是面臨著不少難題。 ASIC是依照產(chǎn)品需求不同而定制化的集成電路，由特定用戶需求和特定電子系統(tǒng)的需求而設(shè)計、制造。一般來說，ASIC在特定功能上進行了專項強化，可以根據(jù)需要進行復(fù)雜的設(shè)計，可實現(xiàn)更高處理速度和更低功耗，相對地，ASIC的設(shè)計、制造成本也非常高。一般的IC公司很難承擔(dān)為深度學(xué)習(xí)開發(fā)專門處理器ASIC芯片的成本的風(fēng)險。首先未來為了性能必須使用最好的半導(dǎo)體工藝制程，而現(xiàn)在用最新的工藝制造芯片一次性成本就要幾百萬美元，非常貴。就算有錢，還需要組建一個團隊從零開始設(shè)計，設(shè)計周期往往也非常長，可以說time to market時間太長，風(fēng)險很大。且ASIC芯片還將必須不斷升級以跟上新技術(shù)及工藝水平，加上ASIC芯片設(shè)計者在開發(fā)過程初期便已固定其邏輯，因此若在AI這類快速演進的領(lǐng)域有新想法出現(xiàn)，ASIC芯片將無法對此快速做出反應(yīng)。如果無法實現(xiàn)規(guī)模化的應(yīng)用，就算開發(fā)成功也美元實際應(yīng)用價值。所以，IC公司一般傾向于采用通用芯片如CPU、GPU，或者半定制化芯片F(xiàn)PGA。 顯然，隨著工藝的不停升級，ASIC的流片費用已經(jīng)抬高了ASIC保底的最少芯片銷售量，到最后全球也就為數(shù)不多的幾家ASIC廠商能夠承受這種巨額的ASIC流片成本和失敗風(fēng)險。借此，ASIC設(shè)計服務(wù)再次回到業(yè)界關(guān)注焦點。 例如，美國無晶圓廠FinFET級ASIC設(shè)計服務(wù)企業(yè)eSilicon日前宣布，成功將自有深度學(xué)習(xí)ASIC送交制造所發(fā)布，eSilicon提到這款A(yù)SIC采定制IP、先進2.5D封裝工藝以及為業(yè)界大型芯片之一，并為該公司首款采用臺積電2.5D CoWoS封裝技術(shù)的量產(chǎn)芯片。 臺積電業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁BJ Woo博士指出，臺積電CoWoS封裝技術(shù)是針對滿足這類芯片設(shè)計深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求，此先進封裝解決方案可實現(xiàn)高性能及整合需求，以達到eSilicon的設(shè)計目標(biāo)。前文中提到的Google TPU、Nervana NNP、Groq即將推出的第一代AI芯片，均是由ASIC公司所送交制造，并交由臺積電制造。 目前，人工智能類ASIC的發(fā)展仍處于早期。其根本原因是，ASIC一旦設(shè)計制造完成后電路就固定了，只能微調(diào)，無法大改。而硬件的研發(fā)設(shè)計與生產(chǎn)成本很高，如果應(yīng)用場景是否為真市場尚不清晰，企業(yè)很難貿(mào)然嘗試。此外，能設(shè)計出適用于人工智能芯片的公司必然是要既具備人工智能算法又擅長芯片研發(fā)的公司，進入門檻較高。因此，AI算法+ASIC設(shè)計服務(wù)+代工的商業(yè)模式的發(fā)展得宜，可以讓愈來愈多AI ASIC得以陸續(xù)問世及開發(fā)。 代工廠這邊，全球有很多代工廠，但是因為難度太高，能做AI系統(tǒng)封裝的廠商并不多，臺積電、三星和格芯都在榜單之列。那么，是哪些廠商在設(shè)計AI系統(tǒng)封裝呢?你需要看看哪些廠商真正擅長2.5D集成和擁有設(shè)計所需的關(guān)鍵IP(比如HBM2物理層接口和高速SerDes)。HBM2 PHY和高速SerDes模塊執(zhí)行該封裝系統(tǒng)內(nèi)多個組件之間的任務(wù)關(guān)鍵性通信。這些都是模擬設(shè)計中非?？量痰奶魬?zhàn)，從ASIC供應(yīng)商那里購買IP可以把風(fēng)險降至最低。上面提到的三項關(guān)鍵技術(shù)eSilicon都有涉及。擅長這些領(lǐng)域的ASIC廠商并不多，不過由于人工智能市場可能會出現(xiàn)爆炸性增長，所以這些ASIC廠商將會受益匪淺。 臺灣也有眾多IC設(shè)計服務(wù)企業(yè)，在人工智能市場驅(qū)動下，ASIC生意再度好起來，且業(yè)者預(yù)期這波榮景可望持續(xù)很久。臺積電大膽預(yù)言，2020年高性能計算(HPC)、AI相關(guān)芯片業(yè)績將高達150億美元，創(chuàng)意及世芯、智原亦看好來自全球AI客戶對于ASIC芯片的需求熱潮，可望自2017年起延續(xù)好一陣子，尤其是強調(diào)先進制程技術(shù)、極度復(fù)雜芯片設(shè)計、高效能與低功耗等，將是IC設(shè)計服務(wù)業(yè)者的新藍海市場。 |
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