Na verdade, esses dispositivos não são chips reais, mas sim pacotes de pacote de sistema que tipicamente contêm um ou dois ASICs com base nos mais recentes processos de fabricação de semicondutores (16nm e abaixo) com grande capacidade de processamento e grande capacidade Memória de largura de banda ultra-alta (como a pilha HBM2), todas integradas com tecnologia de embalagem avançada.
Os ASIC de Freqüência de Inteligência Artificial (ASIC) estão ganhando força no mercado recentemente, com fornecedores como a NVIDIA, Intel, Google e algumas startups no pipeline, que deverão moldar bilhões de dólares no mercado no futuro. Como a NVIDIA reposiciona o GPU como Sob a nuvem, o papel do motor AI, também determinado a impulsionar o desenvolvimento do negócio da ASIC, como o Google lançou a TPU de segunda geração, a Intel adquiriu o Nervana Nervana adquirido, o outro por uma série de antigos funcionários da Google TPU fundados pelo novo A Enterprise Groq, anunciou recentemente que apresentará seus próprios chips de AI de próxima geração e assim por diante no início de 2018.
O TPU do Google, projetado especificamente para seu algoritmo de aprendizado profundo, Tensor Flow, também é usado no sistema AlphaGo, e a segunda geração da teoria Cloud TPU lançada neste ano conta 180T Flops para treinar e executar modelos de aprendizagem de máquinas Obter um efeito de aceleração significativo, na verdade, também é um chip ASIC. Escolha para fazer pesquisa e desenvolvimento personalizados da ASCI, por um lado, preocupar-se financeiramente, por outro lado, também está fora do Google precisa fornecer serviços, incluindo busca de imagens do Google, fotos, nuvem Redes Neurais Profundas são necessárias para produtos e serviços, tais como APIs visuais, Google Translate, etc. O Google tem a necessidade e a capacidade de desenvolver um silício especializado e tem potencial para escalar aplicativos que custam muitos custos de pesquisa e desenvolvimento.
Após a aquisição pela Intel, a Nervana planeja apresentar o primeiro processador Nervana Neural Network (NNP) dedicado a AI no final de 2017. O Nervana NNP também é um chip ASIC capaz de treinar e executar algoritmos de aprendizagem profunda com eficiência computacional extrema A Intel abandonou os caches habituais na CPU, em vez de usar algoritmos especiais para o gerenciamento de memória de chips para algoritmos específicos, na esperança de levar a densidade e desempenho do chip a um novo nível.
A Groq, uma startup fundada por um ex-funcionário da TPU da Google, planeja lançar a primeira geração de chips de AI em 2018. Os chips são direcionados às GPUs Nvidia e são um chip customizado para a inteligência artificial. A velocidade de computação chegará a 400 trilhões de vezes por segundo, 8 trilhões de operações por watt. Enquanto a última geração da TPU do Google atingiu 180 trilhões de operações por segundo, o desempenho do chip Groq será duas das TPU do Google Mais vezes.
A MediaTek também será a ação do CEO da MediaTek, Tsai Li-line, de que o layout da ASIC MediaTek desempenhará seus recursos existentes, através da força da equipe existente, com o desenvolvimento ativo das áreas de necessidades do cliente da ASIC, mas, afinal, apenas começou, nesta fase não serão clientes exigentes , Ou para o crescimento global do negócio como uma prioridade.
Chip global AI primeiro unicornio Cambrian, pegue a rota ASIC.
De fato, devido à personalização, baixo consumo de energia e outros benefícios, no campo da ASIC ASIC está sendo usado cada vez mais, levou ao design ASIC e ao rápido crescimento do mercado. De acordo com a última pesquisa da Semico Research, antes de 2021, a inteligência artificial Espera-se que o projeto de ASICs de controle de voz cresça a uma taxa de crescimento anual composta de quase 20%, quase duplicando a taxa global de crescimento de design ASIC (10,1%) entre 2016 e 2021, com envios ASIC mundiais em 7,7% As vendas da unidade IoT ASIC excederão 1.8 bilhões de unidades. A Sémico Research apontou que o principal motor do crescimento da ASIC vem do crescimento do mercado industrial e consumidor, devido à saturação do mercado e à redução da demanda, o crescimento de muitas aplicações tradicionais de terminal começou a diminuir, E os aplicativos relacionados à IOT estão decolando.
A Semico Research observa que, além de IoT e inteligência artificial, as taxas de crescimento de produtos ASIC associadas a redes inteligentes, eletrônicos wearable, SSDs, UAVs, Internet industrial de Coisas, sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) e infra-estrutura 5G são projetados Também será mais rápido no mercado mais amplo. Em 2021, o projeto de design SoC para eletrônicos de consumo crescerá em 19% de CAGR, enquanto o projeto de projeto Industrial Internet of Things ASIC crescerá 25%.
ASIC design R & D custos difíceis de carregar, serviços de design Bath Fire Renaissance
Apesar disso, a aplicação do ASIC no campo da IA ainda enfrenta muitos problemas.
Os ASICs são CIs customizados que são adaptados às necessidades do produto e são projetados e fabricados para atender às necessidades de usuários específicos e às necessidades de sistemas eletrônicos específicos. Em geral, os ASICs são especificamente aprimorados para funções específicas para permitir um design sofisticado, Pode alcançar uma maior velocidade de processamento e menor consumo de energia, relativamente, design ASIC, os custos de fabricação são muito elevados. As empresas gerais de IC são muito difíceis de assumir o custo do desenvolvimento profundo do risco de desenvolvimento de chips de chips ASIC. Primeiro, o futuro do desempenho Deve usar o melhor processo de semicondutores, e agora com a tecnologia mais recente para fazer chips um custo único de milhões, muito caro, mesmo que o dinheiro, mas também precisa configurar um time desde o início até o design, o ciclo de design geralmente é muito longo , Pode-se dizer que o tempo de mercado é muito longo e arriscado, e os chips ASIC terão de ser constantemente atualizados para manter as novas tecnologias e processos. Além disso, os designers de chips ASIC corrigiram sua lógica no início do processo de desenvolvimento, Existem novas ideias no campo em rápida evolução, como AI, e os chips ASIC não poderão reagir rapidamente a isso. Se em grande escala Com, mesmo se o dólar também desenvolveu valor prático. Portanto, as empresas IC geralmente tendem a usar chips de uso geral, como CPU, GPU, ou semi-custom chips FPGA.
Obviamente, à medida que os processos continuam a aumentar, os custos de venda de fita da ASIC elevaram a linha de fundo da ASIC com as menores vendas de chips e, no final, alguns outros fornecedores de ASIC no mundo conseguiram suportar esses custos de chips ASIC tão grandes E o risco de falha. Com isso, os serviços de design da ASIC voltam novamente ao foco da indústria.
Por exemplo, eSilicon, uma empresa de serviços de design da ASIC da classe FinFET na indústria fabless dos EUA, anunciou que entregou com sucesso o seu próprio ASIC de aprendizado profundo para os fabricantes para serem lançados. O ESICicon disse que este ASIC adota IP customizado, processo de embalagem 2.5D avançado, E é o primeiro chip de produção da empresa usando a tecnologia de embalagem 2.5D CoWoS da TSMC, disse o Dr. BJ Woo, vice-presidente de desenvolvimento de negócios da TSMC. A tecnologia de embalagem TSMC CoWoS aborda a necessidade de aplicativos de aprendizado profundo para esses projetos de chips. As soluções de embalagens podem alcançar o alto desempenho e as necessidades de integração para atender aos objetivos de design do eSilicon mencionados no anterior Google TPU, Nervana NNP, Groq, novos chips AI de primeira geração, são enviados pela empresa ASIC para fabricar e TSMC fabricado.
No momento, o desenvolvimento da inteligência artificial do ASIC ainda está em fase inicial. O motivo fundamental é que, uma vez que o ASIC foi projetado e fabricado, o circuito é fixo e só pode ser ajustado e não pode ser modificado drasticamente. No entanto, o custo de R & D e fabricação de hardware é muito alto. Não é verdade que o mercado não é claro, as empresas são difíceis de se precipitar a tentar. Além disso, pode ser projetado para a inteligência artificial, a empresa de chips deve ter algoritmos de inteligência artificial e empresa de desenvolvimento de chips, maiores barreiras à entrada. Portanto, algoritmo AI + Serviços de design da ASIC + O modelo de negócios da Foundry está bem desenvolvido, permitindo que AI ASIC mais e mais apareça um após o outro e desenvolvimento.
Há muitas fundições em todo o mundo, mas devido à dificuldade é muito alta, os fabricantes de pacotes de sistema AI não são muitos, a TSMC, a Samsung e o núcleo estão na lista da lista. Então, qual é o design dos sistemas AI? Embalagem? Você precisa ver quais fornecedores são realmente bons na integração 2.5D e possuem o IP chave (como interface de camada física HBM2 e SerDes de alta velocidade) necessários para o projeto. HBM2 PHY e implementação de módulo SerDes de alta velocidade do pacote entre os vários componentes do sistema Comunicações de missão crítica. Estes são desafios muito difíceis no design analógico e a compra de IP de um fornecedor de ASIC pode minimizar o risco. Todas as três tecnologias principais mencionadas acima são abordadas pela eSilicon, que se especializam em ASICs nessas áreas Não muitos, mas por causa do mercado de inteligência artificial pode ser um crescimento explosivo, então esses fornecedores de ASIC se beneficiarão.
Taiwan também tem um grande número de empresas de serviços de design IC, o negócio da ASIC no mercado de inteligência artificial impulsionado novamente, e espera-se que o setor aumente, esta imagem deve durar muito tempo. TSMC previsão audaz 2020 computação de alto desempenho (HPC), desempenho de chip relacionado a AI Até US $ 15 bilhões, Idea e Core, a Sabedoria também favorece a demanda global por chips ASIC de clientes de AI em todo o mundo e espera-se que continue por um período de 2017, com ênfase na tecnologia avançada de processos, design de chips extremamente complexo e alta eficiência Com baixo consumo de energia, será um novo mercado oceânico azul para provedores de serviços de design IC.