最大碳纳米管芯片、最大AI芯片相继发布芯片行业要变天了

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放大字体  缩小字体 2019-08-30 06:08:05  阅读:9464+ 作者:责任编辑NO。杜一帆0322

最近,芯片职业让人振奋的里程碑事情一向不断。今日,来自 MIT 的研讨人员则在 Nature 杂志宣告论文,称其制造了一个完全由碳纳...

最近,芯片职业让人振奋的里程碑事情一向不断。今日,来自 MIT 的研讨人员则在 Nature 杂志宣告论文,称其制造了一个完全由碳纳米晶体管(碳纳米晶体管被视作代替原有芯片资料——硅资料的首选)构成的 16 位微处理器。这款微处理器则包含多达 14000个晶体管。研讨人员估计,它将在不到五年的时刻内走向商用。这一新技能的运用将一举改动硅晶体管缩小越来越困难,芯片职业收益递减的现状。

一周前,在一年一度芯片峰会——HOTCHIPS上,硅谷人工智能草创公司Cerebras Systems 发布了史上最大的AI芯片。该芯片面积 42225 平方毫米,具有 1.2 万亿个晶体管,比现在最大的英伟达GPU还要大56.7倍,专门用于处理AI运用的问题。

紧接着,英特尔发布了历时4年打造的首款 AI 芯片。华为也宣告其打造的AI处理器 Ascend 910 现已商用化,一起推出全场景AI 核算结构 MindSpore。

图为近期芯片职业大事记

无论是研讨机构、芯片创业公司,仍是包含英特尔在内的集成电路供货商,百度、华为等在内的科技巨子,很多力气都在拥抱芯片的立异研制。这将给芯片——这个高投入、高风险、慢报答的职业带来深入的化学反应。咱们用三个问题解析他们将带来的三重改动。

超大芯片间隔商用化还有多远?

咱们知道,芯片尺寸越大,越能够快速处理信息。关于超大芯片的测验一向是职业尽力的方向,此前,由于面对的许多难题,从业者的测验无一例外都失利了。

AI时代到来,商场对大芯片的需求再次呼之欲出,有了深度学习之后,人们为了练习杂乱的神经网络模型需求极强的算力,单个GPU 很难满意需求。

在超大芯片之前,职业选用的计划是片外传输,也便是将芯片连接起来。(如英伟达花费几十亿美金,开发并推出的一种总线及其通信协议——NVlink ),这种互联的体系性价比并没有那么高。它的本钱是超线性的,报答却是亚线性的。100个GPU连在一起,未必能够完成 100 个GPU 的功能,但本钱却远大于 100个GPU之和。与此一起,高速互联的片外传输有显着的天花板。芯片一旦封装后有引脚,引脚一般有几千个,它的数量是有限的。

超大芯片的呈现,完成了数据的片内传输,不只本钱更低,之前互联的功率问题也能够方便的处理。

不过,这款芯片正式走向商用还面对几大应战:

1.散热问题:

超大芯片比现在最大的英伟达GPU还要大将近60倍,虽然没有音讯泄漏其功耗巨细,但能够料想,其功耗必定不会低,假如没有与之配套的散热体系,芯片就会烧坏。

2.良品率:

超大芯片具有 1.2 万亿个晶体管,虽然选用了过错冗余技能,也很难确保中心电路没有杂质。

3.封装难度大:

芯片的封装是很有应战性的技能,封装欠好的芯片很难在恶劣环境下运用。现在,职业界还没有针对这款芯片的封装计划。

4.时钟同步:

当作业频率高到必定程度时,信号传达的推迟度也是问题。

假如这些问题能够处理,它将对整个AI 职业带来颠覆性的影响。

芯片界的摩尔定律会失效么?

芯片职业一向遵从摩尔定律坚持快速增长,即每 18 个月,集成电路上可包容的晶体管数量将扩展一倍。如何用最经济的办法,将数十亿个晶体管放入一颗芯片中,是当时芯片职业遇到的最大应战。现在,晶体管现已缩小至 7nm 制程,估计2030 年将到达 1 nm。而原子的极限便是 0.1 nm。这是否意味着,摩尔定律行将放缓?

答案是否定的,现在看,摩尔定律依然有用。

可是为了寻求最先进的工艺,把晶体管刻得越来越细,半导体工厂需求做十几层的光掩膜,把光刻在半导体上等(Mask,后来也叫光罩),这套工艺越来越贵。芯片范畴现已变成金钱、资源和时刻的比拼。

因此,即便芯片价格没有改变,芯片工艺本钱即 NRE 本钱(一次性工程费用)会越来越高。90 时代,芯片流片一次只需求 100 万美金,到下一代芯片,或许就需求 1亿美金。

这时候,谁具有更多资源,谁能够取得规划效应,卖出去更多芯片,谁家的芯片价格就会更低,在商场上就有竞赛力。相反,假如没有钱和资源投入到最新的工艺制造中,没有很多客户为芯片买单,芯片公司就简单在商场上处于被迫的位置。

巨子做芯片,小玩家是否还有生路

与Cerebras Systems 发布的超大芯片比较,华为在8月23 日发布的AI处理器 Ascend 910和全场景AI核算结构 MindSpore 更有实际意义,由于后者现已开端量产。

华为是手机公司,却成为芯片商场的王者。2018 年,商场研讨顾问公司 Compass Intelligence 对全球 100 多家 AI 芯片企业进行了排名,华为海思成为我国大陆地区最强芯片厂商。

图为全球 AI 芯片地图

在全球AI的芯片地图上,除了包含英伟达、英特尔、高通在内传统的集成电路供货商,芯片创业公司,华为、谷歌、亚马逊、微软、苹果在内的科技巨子一跃而起。

关于华为、谷歌、苹果这类巨子而言,他们面向客户,有满足的营收,出产的芯片能够用在自己的产品上。这将成为芯片职业的一个趋势:有资金、有客户的巨子将从芯片职业的客户变成玩家。

在职业马太效应显着的情况下,创业公司假如仅仅在原有的通用芯片上和巨子比拼工艺,很难存活下来。

这时候,创业公司的时机主要有两个。

一是在笔直场景下供给一站式的处理计划,包含芯片、体系和算法。第二种则是选用专门工艺,做射频芯片、功率半导体、特别传感器等专业芯片。

两者仅仅躲开了巨子的竞赛范畴,但能否找到适宜的笔直商场,完成巨大的规划效应,依然有很大应战。