ASIC خاص طور پر مقصد، تقریب کے ساتھ خاص AI زیادہ سے زیادہ بجلی کی ایک خاص مقصد اور ڈیزائن کے لئے ڈیزائن چپ کے لئے ڈیزائن انٹیگریٹڈ سرکٹ کے لئے ایک چپ ہے GPU اور FPGA لچک سے مختلف ہے، تخصیص ASIC تیار ایک بار تبدیل کر دیا گیا نہیں کیا جا سکتا ، اعلی ابتدائی اخراجات، طویل ترقی سائیکل اندراج میں اعلی رکاوٹوں ہوتا ہے. فی الحال، AI الگورتھم اور نیک خوابوں کی چپ کی ترقی کے ساتھ سب سے زیادہ جیسا کہ گوگل کی TPU ملوث سچ جنات، آتے ہیں.
مشین لرننگ اور ایک ASIC چپ، گرافکس چپ (GPU) سمیت اہم عصبی نیٹ ورک چپ ٹیکنالوجی، کی گہرائی، میدان کرمادیش منطق گیٹ سرنی (FPGA) چپ، اور ایک سنٹرل پروسیسنگ یونٹ (CPU) کی تربیت کو تیز چار اقسام، کے لئے فی الحال دستیاب جس 4 میدان میں چھیڑنا کی بنیاد پر چپ ٹیکنالوجی ہے اور فوائد اور نقصانات AI اور ڈرائنگ پروسیسنگ یلگوردمز میں استعمال آرٹ ASIC ٹیکنالوجی، جس میں فرق ASIC چپ انسٹرکشن سیٹ مخزن فراہم کرتا ہے اور GPU کے قابل بناتا ہے میں GPU ہے جس مشین لرننگ، کی حمایت بہت متوازی الگورتھم سریع پسند کی طرح، اس طرح کئے ملکہ ڈیٹا پروسیسنگ میں استعمال کیا جا سکتا ہے مقامی طور پر ذخیرہ.
ASIC چپ
بنیادی طور پر GPU ASIC ٹیکنالوجی بھی تیزی سے پروسیسنگ کی رفتار کا فائدہ ہے، لیکن نسبتا ASIC چپ کی ترقی میں لچکدار کی کمی، ایک ASIC چپ ڈال کرنے کے لئے ضروری وسائل اور کوشش کو ڈیزائن کرنے، اگرچہ، بہت تیزی سے اور نسبتا لچکدار ہے بہت سے، لاکھوں کی دسیوں یا ڈالر بھی اربوں روپے کی لاگت کے لئے ہو سکتا ہے، اور انجینئروں کی ایک ٹیم قائم کرنے کی ضرورت ہے کہ یہ بہت کافی سرمایہ کاری کو ظاہر کرتا ہے کم قیمت نہیں ہے، اور ASIC چپ بھی مسلسل نئی ٹیکنالوجی اور عمل کی سطح کے ساتھ رکھنے کے لئے اپ گریڈ کرنا پڑے گا اس کے علاوہ ASIC چپ ڈیزائنرز پہلے سے ہی ابتدائی ترقی کے عمل میں اس کے منطقی طے تھا، تو نئے خیالات موجود ہیں تو AI، ASIC چپ کی طرح تیزی سے تیار میدان میں ابھر کر سامنے آئے اس پر فوری طور پر جواب دینے کے قابل نہیں ہو گا، دوسری طرف FPGA ٹیکنالوجی اس وجہ سے کیا جا سکتا ہے دوبارہ پروگرام ٹیکنالوجی ایک نئی خصوصیت کو لاگو کرنے کے لئے.
ASIC چپ کی ایک اور مستقبل کی ترقی کے دماغ کی طرح ہے. برین چپ، neuromorphic انجینئرنگ مبنی ہے مصنوعی ذہانت کے قریب انتہائی کم بجلی چپ، سیکھنے کی صلاحیت کے ساتھ جس طرح سے سیکھنا اسنرچت معلومات کے اصل وقت پروسیسنگ کے لئے موزوں انسانی دماغ معلومات پروسیسنگ،، ہدف بالکل متعلقہ عصبی نیٹ ورک الگورتھم کو لاگو کرنے کے لئے کی وجہ سے، ASIC کارکردگی اور بجلی کی کھپت NPU 118 مرتبہ GPU ہے TPU1 روایتی GPU کے 14-16 اوقات کارکردگی ہے GPU FPGA سے بہتر ہے،،. کیمبرین شائع بیرونی اطلاقیہ ہدایات سیٹ، مستقبل AI ASIC چپ کے اہم ہونے کا امکان ہے.
نظریاتی طور پر ایسا کہتے ہیں، لیکن حقیقت یہ ہے جو OEM میں جا رہا ہے؟
، فاؤنڈری طرف دیکھو عالمی فاؤنڈری کی ایک بہت ہیں، لیکن بہت مشکل ہے، کیونکہ ایک ہی پیکج AI نظام بہت سے مینوفیکچررز نہیں ہیں پیدا کر سکتے ہیں، TSMC، GlobalFoundries اور سیمسنگ فہرست میں شامل ہیں.
لہذا، کون بیچنے والے AI واحد پیکج کے نظام کو ڈیزائن کر رہے ہیں؟
تم واقعی اچھی 2.5D چابی IP جس دکانداروں مربوط ہے اور ڈیزائن (جیسے HBM2 جسمانی پرت انٹرفیس اور تیز رفتار SerDes) مطلوب نظر کرنے کی ضرورت ہے. ایک ہی پیکج کے نظام کے اندر اندر ایک سے زیادہ اجزاء کے درمیان اہم کاموں کو انجام دینے کے لئے HBM2 PHY اور تیز رفتار SerDes ماڈیول مواصلات. یہ بہت مطالبہ ینالاگ ڈیزائن چیلنجز ہیں خطرے کو کم کر سکتے ہیں ASIC دکانداروں سے IP خرید.
ASIC وینڈر ان علاقوں میں مہارت رکھتا ہے زیادہ نہیں ہے، بلکہ اس لئے کہ مصنوعی ذہانت مارکیٹ کے دھماکہ خیز ترقی ظاہر ہو سکتا ہے، لہذا ان ASIC مینوفیکچررز فائدہ ہو گا.