Фактически, эти устройства не являются настоящими чипами, а скорее пакетами «система в пакете», которые обычно содержат одну или две ASIC на основе последних полупроводниковых процессов производства (16 нм и ниже) с большой вычислительной мощностью и большой емкостью Сверхвысокая пропускная способность (например, HBM2-стек), все из которых интегрированы с передовой технологией упаковки.
В последнее время на рынке набирают силу ASIC-технологии ASIC, с такими поставщиками, как NVIDIA, Intel, Google и некоторыми стартапами, которые, как ожидается, создадут миллиарды долларов в будущем. Поскольку NVIDIA использует GPU в качестве Под ролью движка AI в облаке, которая также решила стимулировать развитие бизнеса ASIC, например, Google запустила второе поколение TPU, Intel приобрела чип Nervana Nervana, а другой - из прежнего персонала Google TPU, основанного новым Enterprise Groq недавно объявила о том, что в начале 2018 года она представит свои собственные чипы AI нового поколения и т. Д.
Google TPU, разработанный специально для своего алгоритма глубокого обучения Tensor Flow, также используется в системе AlphaGo, а второе поколение теории облачных TPU, выпущенных в этом году, насчитывает 180T Flops для обучения и запуска моделей машинного обучения Принесите значительный эффект ускорения, по сути, также является чипом ASIC. Выберите для себя ASCI индивидуальные исследования и разработки, с одной стороны, это финансово беспокоиться, с другой стороны, также из-за необходимости предоставления Google услуг, включая поиск изображений Google, фотографии, облако Глубокие нейронные сети необходимы для продуктов и услуг, таких как визуальные API, Google Translate и т. Д. У Google есть потребность и способность разрабатывать специализированный кремний и иметь возможность масштабировать приложения, которые требуют больших затрат на исследования и разработки.
После приобретения Intel корпорация Nervana планирует представить к концу 2017 года первый специализированный нейронный сетевой процессор Nervana NNP. NNPA также является чипом ASIC, способным обучать и выполнять алгоритмы глубокого обучения с экстремальной вычислительной эффективностью Intel отказалась от обычных кэшей на процессоре, вместо того, чтобы использовать специальные алгоритмы для управления памятью чипов для определенных алгоритмов, надеясь, что вычислительная плотность и производительность чипа будут выведены на новый уровень.
Groq, стартап, основанный бывшим сотрудником Google TPU, планирует выпустить первое поколение чипов AI в 2018 году. Эти чипы нацелены на графические процессоры Nvidia и представляют собой заказной чип для искусственного интеллекта. Скорость вычислений достигнет 400 триллионов раз в секунду, 8 триллионов операций на ватт. В то время как последнее поколение TPU от Google достигло 180 триллионов операций в секунду, производительность чипа Groq будет двумя из Google TPU Больше раз.
MediaTek также станет актом генерального директора MediaTek Цай Ли-лайн, что макет ASIC MediaTek будет играть свои существующие ресурсы, используя существующую силу команды, с активной разработкой областей потребностей клиентов ASIC, но ведь только что началось, на данном этапе не будут слишком придирчивыми клиентами , Или к общему росту бизнеса в качестве приоритета.
Глобальный AI-чип первого единорога кембрия, возьмите маршрут ASIC.
Фактически, благодаря настройке, низкому энергопотреблению и другим преимуществам в области ASIC ASIC все больше и больше используется, что привело к созданию ASIC и быстрому росту рынка. Согласно последнему опросу Semico Research, до 2021 года, искусственный интеллект Ожидается, что конструкция ASIC для голосового управления будет расти с совокупными годовыми темпами роста почти на 20%, что почти в два раза превышает общий темп роста ASIC (10,1%) в период между 2016 и 2021 годами, а поставки ASIC во всем мире выросли на 7,7% Отгрузки IoT ASIC превысят 1,8 миллиарда единиц.Semico Research указала, что основной движущей силой роста ASIC является рост промышленного и потребительского рынка из-за насыщения рынка и снижения спроса, рост многих традиционных терминальных приложений начал замедляться, И приложения, связанные с IOT, взлетают.
Semico Research отмечает, что в дополнение к IoT и искусственному интеллекту прогнозируются темпы роста ASIC, связанные с интеллектуальными сетями, носимой электроникой, твердотельными накопителями, БПЛА, промышленным Интернетом Вещей, усовершенствованными системами помощи водителю (ADAS) и инфраструктурой 5G Будут также более быстрыми на более широком рынке. К 2021 году проект дизайна SoC для потребительской электроники вырастет на уровне 19% CAGR, а проект Industrial Internet of Things ASIC составит 25%.
ASIC дизайн R & D затраты трудно загружать, дизайн услуги баня огневое возрождение
Несмотря на это, применение ASIC в области ИИ по-прежнему сталкивается со многими проблемами.
ASIC представляют собой специализированные ИС, которые адаптированы к потребностям продукта и спроектированы и изготовлены в соответствии с потребностями конкретных пользователей и потребностями конкретных электронных систем. В целом ASIC специально расширены для конкретных функций, позволяющих создавать сложные конструкции, Может достигать более высокой скорости обработки и более низкого энергопотребления, относительно, ASIC дизайн, затраты на производство очень высоки. Общие компании IC очень сложно взять на себя затраты на глубокую обработку ASIC. Риску развития чипов. Во-первых, будущее производительности Должен использовать лучший полупроводниковый процесс, и теперь с использованием новейших технологий, чтобы делать чипы единовременной стоимостью в миллионы, очень дорого, даже если деньги, но также необходимо создать команду от нуля до дизайна, цикл проектирования часто очень длинный , Можно сказать, что время выхода на рынок слишком велико и рискованно, и чипы ASIC придется модернизировать, чтобы идти в ногу с новыми технологиями и процессами. Кроме того, разработчики чипов ASIC исправили свою логику в начале процесса разработки, В быстро развивающейся области есть новые идеи, такие как AI, и чипы ASIC не смогут быстро реагировать на это. Если крупномасштабные С, даже если доллар также разработал практическое значение. Поэтому, IC компания, как правило, как правило, использует чип общего назначения, такие как CPU, GPU, или пол-пользовательской FPGA чипа.
Очевидно, что по мере того, как процессы продолжают расти, затраты на ленту из ASIC снижают лидирующие позиции ASIC с наименьшими продажами чипов, и к концу несколько других поставщиков ASIC в мире смогли позволить себе такие огромные затраты на чипы ASIC И риск неудачи. С этим, ASIC дизайн услуг еще раз вернуться к отрасли в центре внимания.
Например, компания eSilicon, фирма-разработчик дизайна ASIC FinFET в индустрии безработных технологий США, объявила о том, что она успешно выпустила свою собственную технологию глубокого обучения ASIC для производителей. ESilicon заявила, что эта ASIC использует индивидуальный IP, усовершенствованный процесс упаковки 2.5D, И является первым продуктовым чипом компании, использующим технологию упаковки TDMC 2.5D CoWoS, сказал д-р BJ Woo, вице-президент по развитию бизнеса TSMC. Технология упаковки TWC CoWoS направлена на необходимость использования глубоких программ обучения для таких проектов чипов. Упаковочные решения могут достичь высокой производительности и интеграции, чтобы соответствовать целям дизайна eSilicon, упомянутым в предыдущем Google TPU, Nervana NNP, Groq, готовящемся к сбору AI первого поколения, отправляются компанией ASIC для производства и TSMC.
В настоящее время разработка ASIC для искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии. Основная причина заключается в том, что, когда ASIC спроектирована и изготовлена, схема фиксирована и может быть только уточнена и не может быть радикально изменена. Однако стоимость аппаратного R & D и производства очень высока. Неправда, рынок не ясен, компаниям трудно спешить, чтобы попробовать. Кроме того, он может быть разработан для компании для чипа искусственного интеллекта, который должен иметь как алгоритмы искусственного интеллекта, так и компанию по разработке чипов, более высокие барьеры для входа. Поэтому алгоритм ИИ + ASIC дизайн-услуги + бизнес-модель Foundry хорошо разработана, позволяя все больше и больше AI ASIC выходить один за другим и разрабатывать.
Литейные заводы здесь, Есть много литейных заводов по всему миру, но из-за трудности слишком высока, может сделать AI системного пакета производителей не так много, TSMC, Samsung и ядро входят в список списка. Так, что такое дизайн систем AI Packaging? Вам нужно выяснить, какие поставщики действительно хороши в интеграции 2.5D и имеют ключевой IP (такой как интерфейс физического уровня HBM2 и высокоскоростные SerDes), необходимые для разработки. HBM2 PHY и высокоскоростной модуль SerDes реализуют пакет между различными компонентами системы Критически важные коммуникации - все это очень суровые проблемы в аналоговом дизайне, а покупка IP у поставщика ASIC может свести к минимуму риск. Все три ключевые технологии, упомянутые выше, рассматриваются eSilicon, которые специализируются в ASIC в этих областях Не так много, но из-за рынка искусственного интеллекта может быть взрывной рост, поэтому эти поставщики ASIC выиграют.
Тайвань также имеет большое количество компаний, специализирующихся на разработке ИС, бизнес ASIC на рынке искусственного интеллекта, и ожидается, что эта индустрия будет процветать. Ожидается, что эта картина продлится долгое время. TSMC смелое прогнозирование 2020 высокопроизводительных вычислений (HPC), производительность чипа, связанного с AI До 15 млрд. Долл. США, Idea и Core, Wisdom также поддерживает глобальный спрос на чипы ASIC от клиентов AI по всему миру и, как ожидается, продолжится с 2017 года с упором на передовые технологические процессы, чрезвычайно сложный дизайн чипов и высокую эффективность При низком энергопотреблении это будет новый рынок голубого океана для поставщиков услуг дизайна IC.