La puce ASIC est un circuit intégré conçu pour une puce AI de puissance optimale spécifique à la fonction, conçue à des fins spécifiques Contrairement à la flexibilité GPU et FPGA, l'ASIC personnalisé ne peut pas être modifié une fois fabriqué. Par conséquent, le coût initial est élevé, et le long cycle de développement rend la barrière d'entrée élevée.A l'heure actuelle, la plupart des géants avec des algorithmes AI et des rêves sont bons au développement de puces, comme le TPU de Google.
Disponible pour l'accélération de la formation de l'apprentissage de la machine et la profondeur de la principale technologie de la puce à réseau neuronal, comprenant une puce ASIC, puce graphique (le GPU), le champ puce réseau de portes programmable (FPGA), et une unité centrale de traitement (CPU) quatre types, qui 4 ont la technologie des puces à base inviolable sur le terrain et les avantages et les inconvénients soutiennent AI et l'apprentissage automatique, qui est le GPU dans la technologie ASIC de la technique utilisée dans les algorithmes de traitement de dessin, dans lequel la différence jeu d'instructions de puce ASIC fournit le référentiel et permet GPU stylisé réalisé peuvent ainsi être utilisés dans le traitement des données stockées, comme beaucoup d'accélérateurs localement parallèles d'algorithme comme.
puce ASIC
Fondamentalement, les GPU sont très rapides et relativement flexibles, bien que la technologie ASIC ait aussi l'avantage d'une vitesse de traitement rapide, elle manque relativement d'élasticité.Dans le développement des puces ASIC, il est nécessaire de concevoir des ressources et des efforts pour une puce ASIC. Beaucoup doivent dépenser jusqu'à des dizaines de millions voire même des centaines de millions de dollars et ont besoin de construire une équipe d'ingénieurs à un coût très faible, montrant que l'investissement est très répandu et que les puces ASIC devront également être mises à niveau pour suivre les nouvelles technologies. Les concepteurs de puces ASIC ont fixé leur logique dès le début du processus de développement, si bien qu'il y a de nouvelles idées dans le domaine en évolution rapide comme l'IA, la puce ASIC ne pourra pas y répondre rapidement. Pour effectuer une nouvelle fonction.
Un autre développement futur de la puce ASIC est comme le cerveau. Cerveau-puce est basée ingénierie neuromorphic, apprendre de la façon dont le traitement de l'information du cerveau humain, adapté pour le traitement en temps réel des informations non structurées, avec la possibilité d'apprendre la puce de puissance ultra-faible, plus proche de l'intelligence artificielle cible en raison d'appliquer parfaitement aux algorithmes de réseau de neurones, de performance ASIC et la consommation d'énergie est mieux que le FPGA GPU, TPU1 est 14-16 fois les performances des GPU traditionnels, NPU est de 118 fois le GPU. Cambrian a publié l'application externe jeu d'instructions, devrait être le noyau de puce future AI ASIC.
En théorie, le dire, mais la réalité est, qui va OEM?
Regardez la fonderie de fonte, il y a beaucoup de fonderies mondiales, mais parce que trop difficile, peut produire un seul paquet de systèmes AI ne sont pas nombreux fabricants, TSMC, GlobalFoundries et Samsung sont parmi la liste.
Alors, quels sont les fournisseurs qui conçoivent des systèmes de paquets uniques AI?
Vous avez besoin de voir quels fournisseurs sont vraiment bons pour l'intégration 2.5D et avoir l'IP clé nécessaire pour la conception (comme l'interface de couche physique HBM2 et SerDes haute vitesse.) Les modules HBM2 PHY et SerDes haute vitesse effectuent des tâches critiques parmi les composants du système monobloc. Communications par sexe: ce sont des défis très exigeants dans les conceptions analogiques L'achat d'IP auprès d'un fournisseur ASIC peut minimiser les risques.
Il n'y a pas beaucoup de fournisseurs ASIC qui se spécialisent dans ces domaines, mais ces fournisseurs ASIC bénéficieront de la croissance explosive dans le marché de l'intelligence artificielle.