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AI芯片,國產(chǎn)發(fā)展如何了?

硬件花園 ? 來源:硬件花園 ? 作者:硬件花園 ? 2023-10-20 08:43 ? 次閱讀
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10月17日夜間,美國又開始收緊制裁了,引發(fā)行業(yè)眾怒。一方面,在AI芯片禁令中加入了三條新規(guī):

把性能密度作為出口管制標(biāo)準(zhǔn),即單芯片超過300teraflops算力/性能密度超過每平方毫米370 gigaflops芯片都會(huì)禁止,同時(shí),英偉達(dá)A100/A800/H800/H800/L40/L40S/RTX4090、英特爾Gaudi 2、AMD計(jì)劃的中國版GPU等特供版AI芯片的供應(yīng);

先進(jìn)芯片出口許可范圍擴(kuò)大到40多個(gè)國家;

對21個(gè)國家提出芯片制造設(shè)備許可要求,全面限制中國的14nm以下先進(jìn)芯片制造能力。

另一方面,將壁仞、摩爾線程等國產(chǎn)AI芯片公司列入實(shí)體清單。美國的瘋狂程度令人咋舌,連比H100效率低十倍的RTX4090都不放過。故技重施,不斷用小手段干擾國產(chǎn)發(fā)展,這從側(cè)面說明,國產(chǎn)AI芯片發(fā)展迅速,現(xiàn)在開始,再也不能小看國產(chǎn)的力量了。付斌丨作者電子工程世界(ID:EEworldbbs)丨出品

bba75eda-6ee1-11ee-b3e3-92fbcf53809c.png?不是每種芯片都叫AI芯片?bc47fee4-6ee1-11ee-b3e3-92fbcf53809c.png

雖然我們每天都在茶余飯后攀談AI芯片,但實(shí)際上,大部分人對于AI芯片并沒有什么實(shí)際的概念,加之廠商直接以“AI芯片”命名,所以很難與器件關(guān)聯(lián)掛鉤。所謂AI芯片,顧名思義,就是計(jì)算AI算法的芯片。AI算力需求究竟有多夸張?據(jù)OpenAI測算,2012年開始,全球AI訓(xùn)練所用計(jì)算量呈現(xiàn)指數(shù)增長,平均每3.43個(gè)月便會(huì)翻一倍,目前計(jì)算量已擴(kuò)大30萬倍,遠(yuǎn)超算力增長速度。計(jì)算任何算法的芯片,都?xì)w屬于AI芯片,這既包括最具代表性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,簡稱DNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN),也包括與人腦更為類似的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Spiking Neural Network,簡稱SNN)。理論來說,任何數(shù)字芯片都能算AI,畢竟數(shù)字芯片,就是算數(shù)的芯片,但如果效率巨低、能耗巨大,就沒有意義了。就比如說,CPU作為中央處理器,什么類型計(jì)算都能勝任,但計(jì)算AI的效率明顯沒有GPU高,所以服務(wù)器中都是使用CPU+GPGPU的形式,讓GPGPU作為AI計(jì)算的主力。此外,很多MCU中也會(huì)搭載DSP或者NPU來增強(qiáng)AI計(jì)算能力,但這種芯片一般不會(huì)單獨(dú)叫做AI芯片,畢竟它們針對的場景并非大規(guī)模AI算法,也并非堆砌AI算力的主力,而是靠近邊緣的AI算力。因此,按照上述分類方法,AI芯片主要分為GPGPU(通用圖形處理器)、FPGA(可編程邏輯器件)、ASIC(專用集成電路)、存算一體和類腦芯片幾種。根據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的位置,又可以分為云端AI芯片 、邊緣和終端AI芯片。

GPGPU:與GPU不同,GPGPU就是將GPU圖形顯示部分“摘掉”,全力走通用計(jì)算,特別適合用在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方面;

FPGA:可編程的靈活性是任何其它計(jì)算芯片無法替代的,同時(shí)它在AI領(lǐng)域也具備一定計(jì)算能力,但相對來說,F(xiàn)PGA的成本就相對高一些了,而且FPGA開發(fā)也很難,軟件生態(tài)沒有GPGPU的CUDA那么方便;

ASIC:性能強(qiáng)、功耗低,Gaudi 2就是一種ASIC,NPU也是加入神經(jīng)單元的一種ASIC,不過針對特定算法計(jì)算,算法是無法修改的,想要做另一種算法就要再造一種ASIC芯片,前期開發(fā)需要FPGA輔助進(jìn)行;

存算一體:能耗比極佳,能夠突破存儲墻和功耗墻,但目前只在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有商業(yè)化;

類腦計(jì)算:性能更強(qiáng)、功耗更低,算法也變成了SNN,但全世界都在研究之中,還未商業(yè)化。

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適用于AI計(jì)算芯片主要類型,制表丨電子工程世界

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類腦芯片主要類型和研發(fā)進(jìn)度,制表丨電子工程世界

bba75eda-6ee1-11ee-b3e3-92fbcf53809c.png?每種AI芯片國產(chǎn)發(fā)展如何了??bc47fee4-6ee1-11ee-b3e3-92fbcf53809c.png

首先,是GPU方面,天下苦英偉達(dá)已久。多家媒體報(bào)道顯示,英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心GPU價(jià)格貴得驚人,國產(chǎn)還難以替代,此外今年6月起,英偉達(dá)就曾多次漲價(jià)。國內(nèi)GPU融資高峰期主要在2020年,到現(xiàn)在GPU相關(guān)融資總額已超過200億元。僅2020年~2021年,GPGPU領(lǐng)域就有近20起融資事件發(fā)生。目前來看,初創(chuàng)公司如芯瞳半導(dǎo)體、芯動(dòng)科技、摩爾線程、天數(shù)智芯、壁仞科技均產(chǎn)品陸續(xù)推出產(chǎn)品,并獲好評,龍芯中科、海光信息、寒武紀(jì)、芯原股份幾家上市公司也持續(xù)耕耘GPU業(yè)務(wù)。不止如此,也均在替代CUDA上做了一些工作。

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國產(chǎn)GPU廠商不完全統(tǒng)計(jì),制表丨電子工程世界其次,在ASIC方面,分為多種玩家。一種是專門設(shè)計(jì)制造ASIC的公司,包括寒武紀(jì)、地平線、耐能科技等廠商,分別專注AI芯片的細(xì)分領(lǐng)域,采用“大客戶捆綁”模式進(jìn)入大客戶供應(yīng)鏈。另一種,是各種跨界選手:vivo先于2021年9月發(fā)布ISPV1,再于2022年4月發(fā)布升級產(chǎn)品V1+,并在2022年11月發(fā)布V2;OPPO在2021年12月發(fā)表能強(qiáng)化手機(jī)圖像處理性能的NPU MariSilicon X,之后在2022年12月揭露采用臺積電6nm RF制程的藍(lán)牙音訊SoC MariSilicon Y;阿里巴巴在2019年9月發(fā)布AI芯片含光800。

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國內(nèi)ASIC芯片玩家不完全統(tǒng)計(jì),圖源丨偲睿洞察FPGA方面,電子工程世界歷史文章《英特爾分拆FPGA業(yè)務(wù),國產(chǎn)發(fā)展幾何?》中介紹,目前國內(nèi)與FPGA相關(guān)研發(fā)企業(yè)數(shù)量超過28家,其中已在A股上市的企業(yè)包括復(fù)旦微電子、安路科技、航錦科技,成都華微電子上市“已問詢”。此外,紫光同創(chuàng)、高云半導(dǎo)體、京微齊力、中科億海微、智多晶、遨格芯微、易靈思的表現(xiàn)值得關(guān)注。具體來說,復(fù)旦微電在國內(nèi)較早推出億門級FPGA,新一代十億門級產(chǎn)品正在研發(fā)中,并且有可編程片上系統(tǒng)的技術(shù)儲備;紫光同創(chuàng)覆蓋高、中、低端等多層次FPGA市場;安路科技在FPGA/集成CPU、FPGA、數(shù)據(jù)處理專用引擎等單芯片產(chǎn)品方面都有儲備,量產(chǎn)供貨產(chǎn)品已覆蓋100K以內(nèi)的邏輯單元規(guī)模,并且PHOENIX1 系列中邏輯單元為 400K 的新產(chǎn)品已成功流片;京微齊力基于22nm工藝制程的FPGA已成功量產(chǎn);易靈思基于RISC-V軟核的FPGA已商用,并在16nm、40nm有長期的產(chǎn)品規(guī)劃。通過對比國際尖端產(chǎn)品,核心參數(shù)差距依然較大。雖然大器晚成,不過,國內(nèi)也非常注重軟件生態(tài)的建設(shè)。除此之外,百度也曾經(jīng)使用FPGA做AI加速,此后又推出專用于AI計(jì)算的昆侖芯(開始是FPGA,后來是基于FPGA的XPU)。

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國內(nèi)FPGA企業(yè)不完全統(tǒng)計(jì),制表丨電子工程世界存算一體芯片方面,電子工程世界在歷史文章《清華研發(fā)出“全球首顆”,這種芯片要火了?》中介紹,前幾年,國內(nèi)涌現(xiàn)了大量存算一體公司,這批公司在兩年前大多還處在A輪以前,彼時(shí)多家公司獲億元融資,短短兩年時(shí)間許多明星公司又獲2~3輪新融資,賽道熱度依舊,資本依然看好這項(xiàng)新技術(shù)。并且,有很多產(chǎn)品也逐漸浮現(xiàn):

今年5月,后摩智能正式發(fā)布首款存算一體智駕芯片——鴻途H30。12nm工藝制程下,該芯片物理算力達(dá)256TOPS,在Int8全精度的計(jì)算提供下,計(jì)算延時(shí)只有1.5ns,能效比為30~150TOPS/W,比業(yè)界同等精度計(jì)算條件下的水平提高了3倍以上,而且它是車規(guī)量產(chǎn)支持L4,而這也存算一體在大算力這一領(lǐng)域走在了前列;

蘋芯科技已開發(fā)實(shí)現(xiàn)多款基于SRAM的存內(nèi)計(jì)算加速單元,致力于為人工智能行業(yè)提供了低成本、高效率、低能耗、高性能的芯片解決方案;

九天睿芯擁有自有專利的模擬預(yù)處理與6T SRAM存算一體技術(shù),解決了傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的瓶頸和耗電散熱難題,做到更低的延遲和更快的處理速度;

達(dá)摩院研發(fā)的存算一體芯片是全球首次采用混合鍵合(Hybrid Bonding)的3D堆疊技術(shù),將計(jì)算芯片和存儲芯片 face-to-face 地用特定金屬材質(zhì)和工藝進(jìn)行互聯(lián)。

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國內(nèi)存算一體芯片企業(yè)不完全統(tǒng)計(jì),制表丨電子工程世界類腦芯片方面,全球范圍內(nèi),參與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片開發(fā)的機(jī)構(gòu)主要包括三類:英特爾、IBM、高通等為代表的科技巨頭企業(yè),斯坦福、清華為代表的高校/研究機(jī)構(gòu)以及初創(chuàng)企業(yè)。國內(nèi)研究則包括清華大學(xué)、浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中科院等頂級學(xué)府和機(jī)構(gòu),同時(shí)近兩年不斷涌現(xiàn)初創(chuàng)公司,如靈汐科技、時(shí)識科技、中科神經(jīng)形態(tài)等。其中以清華大學(xué)的天機(jī)芯和浙江大學(xué)的達(dá)爾文芯片最具代表性。

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國內(nèi)類腦芯片企業(yè)不完全統(tǒng)計(jì),制表丨電子工程世界可以說,國內(nèi)已經(jīng)在各種形態(tài)的AI芯片上都有所布局,而國產(chǎn)的芯片算力也越來越強(qiáng)大,美國已經(jīng)開始忌憚。當(dāng)另一方面,國內(nèi)也在加強(qiáng)制造能力建設(shè)。ASML的2023Q3最新財(cái)報(bào)顯示,Q3'23相比Q2'22中國凈銷售額占比從24%增長至46%。

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要知道,半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)高度全球化,美國這樣一定會(huì)自食其果。而我國商務(wù)部也表示,美方不當(dāng)管制嚴(yán)重阻礙各國芯片及芯片設(shè)備、材料、零部件企業(yè)正常經(jīng)貿(mào)往來,嚴(yán)重破壞市場規(guī)則和國際經(jīng)貿(mào)秩序,嚴(yán)重威脅全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定。美國半導(dǎo)體企業(yè)損失巨大,其他國家半導(dǎo)體企業(yè)也受到影響。

· END ·

審核編輯 黃宇

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