شريحة ASIC عبارة عن دارة متكاملة مصممة خصيصًا لأغراض خاصة ، وهي عبارة عن رقاقة AI مثالية خاصة بالوظيفة ، وهي مصممة خصيصًا لأغراض معينة ، وعلى النقيض من مرونة GPU و FPGA ، لا يمكن تغيير ASIC المخصص بمجرد تصنيعه. ولذلك ، فإن التكلفة الأولية عالية ، ودورة التطوير الطويلة تجعل حاجز الدخول مرتفعًا ، وفي الوقت الحالي ، فإن معظم العمالقة الذين لديهم خوارزميات وأحلام الذكاء الاصطناعي جيدة في تطوير الشرائح ، مثل TPU الخاص بشركة Google.
المتاحة حاليا لتسريع تدريب والتعلم الآلي وعمق العصبية تكنولوجيا رقاقة الشبكة الرئيسية، بما في ذلك شرائح ASIC، ورقاقة الرسومات (الجرافيك)، حقل للبرمجة بوابة المنطق مجموعة (FPGA) رقاقة، وحدة المعالجة المركزية (CPU) أربعة أنواع، والتي 4 تمتلك التكنولوجيا القائمة على عبث رقاقة في الميدان، ومزايا وعيوب تدعم منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي، وهو GPU في التكنولوجيا الحديثة ASIC المستخدمة في خوارزميات معالجة الرسم، حيث يوفر الفرق ASIC مجموعة التعليمات رقاقة مستودع وتمكن GPU منمنمة تقوم بذلك يمكن استخدامها في معالجة البيانات المخزنة محليا، مثل مثل العديد من المعجلات خوارزمية موازية.
رقاقة أسيك
في الأساس GPU سريع جدا ومرنة نسبيا، على الرغم من أن التكنولوجيا أسيك أيضا لديه ميزة سرعة معالجة سريعة، ولكن عدم نسبيا من المرونة في تطوير رقاقة ASIC، لتصميم موارد والجهد اللازمين لوضع رقاقة أسيك قد يكون الكثيرون تكلف عشرات الملايين أو حتى المليارات من الدولارات، والحاجة إلى تشكيل فريق من المهندسين ليست منخفضة التكلفة، فإنه يدل على استثمارات كبيرة جدا، وASIC رقاقة كما أن لترقية باستمرار لمواكبة التكنولوجيا الحديثة ومستوى العملية، بالإضافة إلى كان المصممين رقاقة ASIC الثابتة بالفعل نتيجتها المنطقية في عملية التنمية في وقت مبكر، لذلك إذا كانت هناك أفكار جديدة تظهر في هذا المجال سريع التطور من رقاقة AI، ASIC لن تكون قادرة على الاستجابة بسرعة لهذا، وغيرها من التكنولوجيا ناحية FPGA بالتالي يمكن إعادة برنامج التكنولوجيا لتنفيذ ميزة جديدة.
آخر التنمية المستقبلية للرقاقة ASIC مثل الدماغ. الدماغ رقاقة يستند الهندسة neuromorphic، والتعلم من طريقة عمل الدماغ لمعالجة المعلومات البشري، ومناسبة لمعالجة في الوقت الحقيقي من المعلومات غير المهيكلة، مع القدرة على التعلم منخفضة للغاية رقاقة السلطة، أقرب إلى الذكاء الاصطناعي الهدف بسبب تطبيق تماما لخوارزميات الشبكة العصبية ذات الصلة، ASIC الأداء واستهلاك الطاقة هو أفضل من GPU FPGA، TPU1 هو 14-16 مرة من أداء GPU التقليدي، NPU هو 118 مرات GPU. الكمبري نشرت تطبيق خارجي مجموعة التعليمات ، من المتوقع أن ASIC سيكون جوهر رقائق منظمة العفو الدولية في المستقبل.
من الناحية النظرية ، هذا صحيح ، ولكن الواقع هو ، من سيفعل OEM؟
ننظر إلى الجانب المسبك، وهناك الكثير من المسابك العالمية، ولكن لأنه من الصعب جدا، يمكن أن تنتج حزمة واحدة أنظمة منظمة العفو الدولية ليست العديد من المصنعين، TSMC، جلوبل وسامسونج هي من بين قائمة.
لذا، ما هو المصنعين حزمة واحدة في تصميم نظام AI؟
كنت بحاجة الى ان ننظر 2.5D جيدة حقا البائعين التي تتكامل رئيسيا IP والتصميم المطلوب (مثل HBM2 اجهة الطبقة المادية وعالية السرعة SerDes). HBM2 PHY عالية السرعة وSerDes وحدة لأداء المهام الحرجة بين مكونات متعددة ضمن نظام حزمة واحدة الاتصالات. هذه هي صعبة جدا تحديات تصميم التناظرية، وشراء IP من الباعة أسيك يمكن أن تقلل من خطر.
بائع أسيك متخصصة في هذه المجالات ليس كثيرا، ولكن بسبب السوق الذكاء الاصطناعي قد تظهر النمو الهائل، لذلك سوف تستفيد هذه الشركات المصنعة أسيك.