Il chip ASIC è un circuito integrato progettato per lo scopo speciale, specifico chip di potenza AI specifico per la funzione, progettato per scopi specifici.A differenza della flessibilità GPU e FPGA, l'ASIC personalizzato non può essere modificato una volta prodotto. Pertanto, il costo iniziale è elevato e il lungo ciclo di sviluppo rende la barriera di ingresso elevata. Al momento, la maggior parte dei giganti con algoritmi e sogni AI sono bravi nello sviluppo dei chip, come il TPU di Google.
Attualmente disponibile per accelerare la formazione di apprendimento automatico e la profondità della principale tecnologia chip di rete neurale, compreso un chip ASIC, chip grafico (GPU), field programmable gate array logico (FPGA) circuito integrato, ed un'unità di elaborazione centrale (CPU) quattro tipi, che 4 hanno tecnologia chip tamper basata sul campo ed i vantaggi e svantaggi supportano aI e apprendimento automatico, che è la GPU nella tecnologia ASIC utilizzata negli algoritmi di elaborazione di disegno, in cui la differenza ASIC set di istruzioni di chip fornisce repository e consente GPU La stilizzazione, che può essere utilizzata per elaborare dati memorizzati localmente, è come un acceleratore per molti algoritmi paralleli.
Chip ASIC
Fondamentalmente le GPU sono molto veloci e relativamente flessibili: sebbene la tecnologia ASIC abbia anche il vantaggio di una rapida velocità di elaborazione, è relativamente carente nell'uso dell'elasticità Nello sviluppo di chip ASIC, è necessario progettare risorse e sforzi per un chip ASIC. Molti, potrebbero dover spendere fino a decine di milioni o addirittura centinaia di milioni di dollari e hanno bisogno di costruire un team di ingegneri a un costo molto basso, dimostrando che l'investimento è molto dilagante e che i chip ASIC dovranno essere costantemente aggiornati per tenere il passo con le nuove tecnologie e i livelli di processo. I progettisti di chip ASIC hanno fissato la loro logica all'inizio del processo di sviluppo, pertanto, se ci sono nuove idee nel campo in rapida evoluzione come l'intelligenza artificiale, il chip ASIC non sarà in grado di rispondere rapidamente a questa situazione, al contrario, la tecnologia FPGA può essere riprogrammata. Per eseguire una nuova funzione.
Un altro sviluppo futuro del circuito integrato ASIC è come il cervello. Cervello-chip si basa l'ingegneria neuromorfo, imparare dal modo in cui il cervello human information processing, adatto per l'elaborazione in tempo reale delle informazioni non strutturate, con la possibilità di imparare di chip ultra-bassa potenza, più vicino all'intelligenza artificiale bersaglio dovuto perfettamente applicare alle pertinenti algoritmi di reti neurali, ASIC prestazioni e il consumo di potenza è migliore della GPU FPGA, TPU1 è 14-16 volte le prestazioni di GPU tradizionale, NPU è 118 volte la GPU. Cambriano pubblicato applicazione esterna Set di istruzioni, si prevede che ASIC sarà il cuore dei futuri chip di intelligenza artificiale.
In teoria, questo è vero, ma la realtà è, chi farà l'OEM?
Dal punto di vista della fonderia, ci sono molte fonderie in tutto il mondo, tuttavia, a causa dell'elevato grado di difficoltà, non ci sono molti produttori in grado di produrre sistemi a pacchetto singolo AI. TSMC, Samsung e Glof sono tutti sulla lista.
Allora, che cosa è un singolo pacchetto di produttori nella progettazione del sistema di intelligenza artificiale?
Hai bisogno di guardare veramente buono 2.5D che i venditori hanno integrato chiave IP e disegno richiesto (come interfaccia livello fisico HBM2 e ad alta velocità SerDes). HBM2 modulo PHY e ad alta velocità SerDes per eseguire attività critiche tra i componenti multipli all'interno di un unico sistema di pacchetti comunicazioni. questi sono molto impegnative sfide di progettazione analogica, acquistare IP da fornitori ASIC può ridurre al minimo il rischio.
fornitore ASIC è specializzata in queste aree non è molto, ma a causa del mercato di intelligenza artificiale può apparire una crescita esplosiva, in modo da questi produttori ASIC trarranno beneficio.