La relation récente entre les puces AI (ASIC) et FPGA est en cours de discussion dans l'industrie.Par conséquent, nous invitons également les investisseurs de l'industrie et les entrepreneurs à discuter de ce sujet.
Revoir l'histoire du développement des puces est une histoire de l'évolution des processus menée par la loi de Moore, c'est aussi une évolution de la définition de l'architecture de la définition d'application.Par conséquent, parler de si ASIC sera remplacé par FPGA est un problème de laïc.
Sous le ralentissement de fond de la loi de Moore, l'architecture de la puce et les scénarios d'application matériel et définies par le système logiciel sera changement encore plus important, comme la vague après vague de nouvelles applications GPU, DSP, puces de traitement vidéo apportent une architecture de puce spéciale, AI dans ce Dans la vague, au fur et à mesure que l'algorithme évolue et converge, des architectures plus efficaces sont progressivement formées et ces architectures de puces sont fortement intégrées au logiciel d'application de scène pour équilibrer la consommation électrique, la performance et la conception des coûts.
L'architecture informatique se compose de trois éléments principaux, y compris l'informatique, le stockage et la mise en réseau.Par conséquent, les types de puces peuvent être fondamentalement divisés en trois catégories, ce qui est facile à comprendre.
Tout d'abord, on parle de puces informatiques, Intel et ARM CPU, le GPU de NVIDIA, les puces DSP de Ceva entrent dans cette catégorie, ou IP, la tâche principale est de terminer les opérations logiques et mathématiques, soutien dans le monde informatique de cloud computing, les terminaux mobiles Application et traitement du signal, même AI, etc FPGA est l'une des petites catégories, moins de 5% du revenu d'Intel, généralement FPGA peut faire des opérations accélérées que le processeur n'est pas bon, comme le traitement du signal, raisonnement AI, etc. , mais l'inconvénient est aussi très clair FPGA, FPGA a souligné que la logique universelle, la réécriture du logiciel de soutien et de configuration, ce qui entraîne la densité calculée est le goulot d'étranglement, et la logique générique a beaucoup de redondance, ce qui signifie que la consommation des coûts et de la puissance une augmentation significative de l'Internet mobile et l'ère de la mise en réseau, une forte augmentation du nombre d'utilisateurs et la complexité de l'application, la densité de calcul (puissance de calcul par watt support) est la compétitivité de base, FPGA évidemment pas compétent, bien que FPGA peut être en mesure d'accélérer la scène que dans Le CPU est un ordre de grandeur plus élevé, mais au moins un ordre de grandeur inférieur au moteur IA dédié.
Certaines personnes peuvent se demander l'ASIC ne suffit pas universel, en fait, la réponse est simple, la densité de l'informatique à usage général et est un compromis, tel que le processeur est théoriquement possible de faire une opération, mais l'architecture commune apporte une perte de densité de calcul, donner Par exemple, la meilleure CPU du serveur ne peut fournir que 1Tops de puissance de raisonnement AI: regardez le GPU, il peut facilement faire 10Tops, mais le GPU ne peut pas compléter les opérations logiques complexes, donc il ne peut jamais remplacer le CPU; au milieu d'une unité centrale de traitement des espèces et ASIC, il y a une certaine flexibilité, mais le prix est faible, ne peut pas répondre aux besoins du grand public, tels que l'industrie du téléphone mobile, afin d'économiser quelques centimes du coût dans l'optimisation constante de la conception, le visage d'une industrie énorme, Les économies de coûts, petit à petit, sont d'énormes avantages, de sorte que le sort des FPGA a toujours été un produit de transition au début du marché ou un segment qui sert de petits lots.
Récemment, nous avons remarqué une chose intéressante, Intel a acquis une société spécialisée dans la conception ASIC structuré, la conception à base de FPGA peut découper une logique redondante accélère de la conception logique FPGA à un processus de développement ASIC, de ce point, nous pouvons voir ASIC est la réponse ultime au marché grand public.
Aurora Borealis a investi dans quatre sociétés de puces AI:
▪ Séparer pour le cloud computing,
▪ Graines de sésame noires auto-conductrices,
▪ des milliards d'électronique grand public et de sécurité,
▪ Notre technologie avec la fusion de capteurs de très faible puissance,
Ces entreprises sont les moteurs AI optimisés pour différents scénarios d'application, les futures sociétés de puces peuvent non seulement produire des sociétés de matériel doivent comprendre en profondeur les besoins des utilisateurs, définir les limites de flexibilité, afin de définir le meilleur produit. Par exemple, pour l'embarquement marché de l'informatique en nuage, la nécessité de soutenir plus le modèle de réseau AI, sa polyvalence de conception d'architecture plus équilibrée, plus proche de l'architecture GPGPU, les graines de sésame noir et cent millions et une profonde compréhension des scénarios de demande de propriété intellectuelle, à seulement quelques utilisateurs ont besoin d'aide plusieurs algorithmes, mais plutôt la recherche d'un équilibre de puissance et de performance. les clients se soucient vraiment de n'est pas universel, sinon très bien avec le CPU, mais au prix de la densité de calcul pour répondre aux besoins de la scène.
D'autres se demandent la nouvelle société ne saisir la capacité, l'objectif ASIC est d'utiliser le procédé le plus courant et relativement peu coûteux à compléter le FPGA en utilisant le processus de fabrication les plus avancées afin de faire les choses, la capacité n'est pas un problème, par exemple, cent millions chiliens utilisent simplement le 40nm et 28nm le processus peut fournir plus de 1TOPS force de comptage, le coût FPGA est seulement 1/10 ou moins, le processus de fabrication le plus avancé est adapté pour la conception de puce à usage général, mais dans le contexte d'un ralentissement de la loi de Moore deviendra un énorme fardeau. ici veulent aussi parler de points de vue personnels sous prise de contrôle en profondeur Kam, les développeurs FPGA est très faible, difficile à utiliser, si l'automatisation est un outil précieux pour FPGA, des outils logiciels Kam AI profonds peuvent accélérer la progression du développement du FPGA, Xilinx mais s'ils le feraient continuer à investir dans la recherche et le développement reste à voir AI puce dédiée. Intel en tant que leader de l'industrie dans le pilote automatique, la consommation, la sécurité et l'informatique en nuage ont une mise en page de puce dédiée AI, y compris BAT ont développé leur propre puce AI, cette direction est encore très large consensus.
Nous résumons le point de vue, la définition de la scène AI ASIC et l'informatique hétérogène est le thème principal du prochain cycle du changement dans l'architecture informatique.
En fait, la société de puce AI d'investissement chinois est pas trop, mais trop peu, vraiment mûre industrie équipe expérimentée pourchasse et la communauté des investisseurs devrait soutenir le sujet, mais aussi l'avenir des ressources stratégiques du pays.