사실, 이러한 장치.없는 진정한 칩 있지만, 패키지 시스템 자들은 일반적으로 ASIC 대규모 처리 능력 및 대용량의 최신 반도체 제조 공정 (이하 16nm 등)에 기초하여 둘 중 하나를 포함 초고 대역폭 메모리 (예 : HBM2 스택)는 모두 고급 패키징 기술과 통합되어 있습니다.
ASIC과 관련된 인공 지능은 NVIDIA, 인텔, 구글과 같은 제조 업체의 수와 일부 신생 기업이 미래의 규모에 대한 수십억 달러의 시장 기회를 형성 할 것으로 예상, 개발에 들어갈에왔다, 최근 시장의 관심을 받았다 점차. NVIDIA GPU가 재배치 될 것으로 이 회사는 전 구글 TPU 직원에 의해 설립 Nervana, 또 다른 새 레코드를 구입 한 후 구글은 이제 2 세대 TPU를 시작했다으로 클라우드 AI 엔진 역할에서, 또한, ASIC 사업 개발 후속를 구동하기 위해 결정, 인텔은 또한 자신의 Nervana 칩을 만들었습니다 대기업 Groq은 최근에 2018 년 초에 자체 차세대 인공 지능 칩 등을 선보일 것이라고 발표했다.
구글의 TPU는 깊은 학습 알고리즘 텐서 흐름 디자인을 위해 특별히입니다, TPU는 180T 퍼, 교육은 올해 클라우드 TPU 이론적 인 계산 힘의 2 세대 출시 AlphaGo 시스템에 도달 사용되며, 기계 학습 모델을 실행할 수 있습니다 사실, ASIC 칩, 상당한 가속 효과를 가져온다. ASCI 사용자 정의 개발을 선택, 한 손으로 다른 한편으로는, 돈에 대해 걱정 구글 이미지 검색, 사진, 클라우드를 포함한 구글의 제안을 고려하는 데 필요한 서비스가 중단도 심층 신경망은 비주얼 API, Google 번역 등과 같은 제품 및 서비스에 필요합니다. Google은 전문화 된 실리콘을 개발할 필요성과 능력을 갖추고 있으며 연구 개발 비용이 많이 드는 응용 프로그램을 확장 할 수 있습니다.
인텔은 2017 Nervana NNP가 끝나기 전에 Nervana 뉴럴 네트워크 프로세서의 제 전용 AI (NNP)를 시작하도록 계획 후 합병 Nervana 훈련에 참여하고 매우 높은 동작 효율로 깊은 학습 알고리즘을 수행하기 위해, ASIC 칩 인텔은 특정 알고리즘에 대한 칩 메모리 관리를위한 특수 알고리즘을 사용하는 대신 CPU의 일반적인 캐시를 포기하고 칩의 컴퓨팅 밀도와 성능을 새로운 수준으로 끌어 올리려했습니다.
이전 Google TPU 직원이 설립 한 신생 업체 인 Groq는 2018 년에 AI 칩 1 세대를 출시 할 계획입니다.이 칩은 Nvidia GPU를 대상으로하며 인공 지능을 위해 맞춤 제작 된 칩입니다. 구글의 최신 세대 TPU 초당 180,000,000,000,000 작업에 도달하면서 동작 속도는 팔조 작업을위한 에너지의 와트 당 초당 400,000,000,000,000 번 도달 할 수있는 성능 Groq 칩은 구글의 두 TPU 될 것입니다 더 많은 시간.
미디어 텍은 행동 할 것이다. 텍의 공동 CEO 영 말했다 ASIC 레이아웃 텍도 고객에게 선택되지 않습니다이 단계에서, 결국 막 시작했다, 고객의 요구와 함께, 기존 팀의 힘을 통해, 기존의 자원을 재생하고 적극적으로 ASIC 분야를 개발한다. 그러나 것 , 또는 전반적인 비즈니스 성장을 최우선으로 고려해야합니다.
글로벌 인공 지능 칩 먼저 유니콘 캄브리아기, ASIC 경로를 가져 가라.
사용자 정의, 낮은 전력 소비 및 기타 혜택으로, ASIC는 점점 AI의 분야에 사용되는 때문에 사실, 2021 년 전 세 미코 리서치의 최신 조사, 인공 지능에 따르면. ASIC 설계 및 빠르게 성장하는 시장을 주도 음성 인식 장치의 ASIC 디자인은 작년의 글로벌 ASIC 출하량은 내년 7.7 % 성장 성장의 거의 20 %의 복합 연간 성장률, 2,021에서 2,016 사이 사이의 모든 ASIC 디자인 (10.1 %)의 거의 2 배 성장 속도를 증가 할 것으로 예상된다 일 ASIC 출하량 것보다 18 억 개 단위. 세 미코 리서치, 성장의 ASIC 주요 원천은 산업 및 소비자에 의한 시장 포화 수요 감소와 결합 시장, 많은 전통적인 터미널 성장률 응용 프로그램을 느리게하기 시작 성장에서 오는 지적, 응용 프로그램 및 관련 일들이 이륙합니다.
세 미코 리서치는 사물과 인공 지능, 스마트 그리드, 착용 할 수있는 전자, 솔리드 스테이트 드라이브, 무인 항공기, 산업용 네트워킹, 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS) ASIC 제품의 성장 속도와 관련 인프라에 추가로 5 세대로 예상되고, 지적 산업 일 ASIC 설계 프로젝트가 25 % 증가 할 동안 전자 분야의 소비자 기반 SoC 설계 프로젝트 이전에도 빠른 2021의 넓은 시장은 19 %의 CAGR을 성장할 것입니다.
ASIC 설계 및 개발 비용은 재에서 부하 및 설계 서비스 어렵다
그럼에도 불구하고, AI 분야의 ASIC 응용 프로그램은 여전히 많은 도전에 직면하고있다.
ASIC은 특정 사용자의 요구와 특정 전자 시스템의 요구를 충족시키기 위해 제품의 필요에 맞게 설계 및 제조 된 맞춤형 IC로, 일반적으로 특정 기능을 위해 특별히 개선되어 정교한 설계, 높은 처리 속도와 낮은 전력 소비, 상대적으로, ASIC 설계, 제조 비용은 매우 높습니다 달성 할 수 있습니다. 일반 IC 회사는 매우 깊은 ASIC 칩 개발 위험의 처리 비용을 수행하기가 어렵습니다. 첫째, 성능에 대한 미래 최고의 반도체 공정을 사용해야하며 최신 기술로 칩을 한 번만 쓰면 수백만 달러의 비용이 들지만 비용이 많이 들더라도 처음부터 팀을 설계해야 할 때 설계주기가 매우 길어집니다. ASIC 칩은 시장 출시시기가 너무 길고 위험하므로 ASIC 칩을 새로운 기술 및 프로세스에 맞추기 위해 업그레이드해야하며 ASIC 칩 설계자는 개발 프로세스 초기에 로직을 수정했으며, AI와 같이 급속하게 진화하는 분야에는 새로운 아이디어가 있으며 ASIC 칩은이 문제에 신속하게 대응할 수 없습니다. 대규모 함께, 달러는 실제 값을 개발해도. 따라서, IC 회사들은 일반적으로 CPU, GPU 또는 반 주문형 칩 FPGA 같이 범용의 칩을 사용하는 경향이있다.
분명히 프로세스가 계속 확대됨에 따라 ASIC의 테이프 아웃 비용으로 인해 칩 판매량이 가장 적은 ASIC의 수익이 늘어나고 결국 세계의 다른 ASIC 공급 업체 중 일부만이 엄청난 ASIC 칩 비용을 감당할 수있게되었습니다 그리고 실패의 위험이 있습니다.이 때문에 ASIC 디자인 서비스는 다시 업계 중심으로 돌아갑니다.
예를 들어, 미국 팹리스 수준의 ASIC 디자인 서비스 회사의 FinFET 아니라 eSilicon은 오늘 성공적인 자기 깊이 연구는 언급이 사용자 정의 ASIC IP, 2.5D 첨단 패키징 기술과 산업의 주요 칩 아니라 eSilicon 광업, 발표 ASIC 제조로 전송됩니다 발표 하나, 회사에 대한 TSMC 칩 생산 2.5D의 CoWoS 패키징 기술의 첫 번째 사용. 박사 BJ 우, 사업 개발 담당 부사장, TSMC는 TSMC CoWoS 패키징 기술은 칩 설계 깊이 학습 애플리케이션의 유형에 대한 수요를 충족하기 위해,이 고급이라고 지적했다 고성능 및 통합 요구 사항에 대한 패키징 솔루션이 아니라 eSilicon은 설계 목표를 달성 할 수 있습니다. 구글 TPU는 이전에 언급, Nervana NNP, AI 칩의 Groq 곧 첫 번째 세대는 ASIC에 의해 전송 제조 및되고있다 TSMC의 제조에 넘겨.
현재, 인공 지능 수준의 ASIC 개발은 초기 단계에 아직도있다. 근본적인 이유는 제조가 완료되면 ASIC 회로 설계가 고정되어 있다는 것입니다, 그리고 수 만 미세 조정이 아닌 주요 변경, 높은 하드웨어 R & D 설계 및 생산 비용 반면, 시나리오의 경우 사실이 시장은 아직 명확하지 않다 여부, 기업은 다이빙을하기는 어렵다.뿐만 아니라, 좋은 인공 지능 알고리즘 및 칩 개발 회사, 높은 진입 장벽을 가지고뿐만 아니라 수 있어야 회사에 적용되는 인공 지능의 칩을 설계 할 수 있습니다. 따라서, AI 알고리즘 + ASIC 디자인 서비스 + OEM 비즈니스 모델 개발을 제대로 나와서 개발하기 위해 계속 더 AI ASIC을 더 허용 한.
주조 측면, 글로벌 파운드리의 많은이 있습니다,하지만 너무 어려운 있기 때문에, 많은 제조 업체, TSMC, 삼성 휴대폰의 핵심은 열 목록에없는 AI 시스템 패키지를 않습니다. 그래서, 제조업체는 AI 시스템의 설계에 무엇인가 그것을 포장? 당신이 업체들이 핵심 IP 통합하고 디자인 (예 : HBM2 물리 계층 인터페이스와 고속 SerDes를 같은)이 필요합니다 정말 좋은 2.5D를 볼 필요가있다. HBM2의 PHY 및 SerDes를 모듈 패키징 시스템 내에서 여러 구성 요소 사이에 고속을 수행 미션 크리티컬 통신. 이것들이.. 위험을 최소화 할 수 있습니다 ASIC 업체의 IP를 구입 관련된 위에서 언급 아니라 eSilicon 세 가지 핵심 기술이 매우 까다로운 아날로그 설계 문제이다이 분야에서 ASIC 업체 전문 많은 것은 아니지만 인공 지능 시장으로 인해 폭발적인 성장을 할 수 있으므로 이러한 ASIC 공급 업체는 이익을 얻습니다.
대만은 다시 더 나은 AI 시장 중심의 ASIC 사업에 IC 디자인 서비스 회사의 번호를,되고 있으며, 업계가 오랫동안 지속될 전망이다 물결 붐 것으로 예상된다. TSMC는 대담 2020 고성능 컴퓨팅 (HPC)에 의해, 칩의 성능을 AI가 관련된 것으로 예측 에서 $ (15) 억 창조적 인 코어의 세계 최대, 첨단 공정 기술에 특히 중점, 매우 복잡한 칩 디자인, AI는 2017 년 이후, 꽤 오랫동안 지속될 것으로 예상되어 세계 각국의 ASIC 칩 클라이언트에 대한 수요 붐에 대한도 낙관적 패러데이, 효율적인 저전력 소비로 IC 설계 서비스 제공 업체를위한 새로운 푸른 바다 시장이 될 것입니다.