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AI芯片彎道超車大有機會？騰盛堅持技術(shù)創(chuàng)新助力AI芯片全面發(fā)展

發(fā)布時間：2022-10-25 09:11:55 瀏覽：27次責(zé)任編輯：騰盛精密

前言

AI芯片是專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊，目前AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC。隨著人工智能及芯片技術(shù)的不斷成熟，云計算、消費電子、無人駕駛、智能手機等下游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級速度不斷加快，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)正處于高速發(fā)展時期。

AI芯片的四大流派

有人說運用人工智能算法的就是AI芯片。那什么是人工智能算法？

2016年谷歌的人工智能大殺器Alpha GO贏了世界圍棋冠軍李世石，是人工智能算法運用的標(biāo)志性事件。

李世石的大腦就是我們普通人類的大腦，如果說人腦耗能是20瓦的話，Alpha GO所用的計算機耗能2000千瓦。也就是說，人工智能機器人用十萬倍的功耗才把李世石打敗。

▲圖源：Canva可畫

從人工智能的風(fēng)開始吹，人工智能芯片的創(chuàng)業(yè)意識就開始覺醒了，在經(jīng)歷2016年到2018年的潛伏與發(fā)展，迅速進入成長期，傳統(tǒng)通用芯片無法滿足新的計算需求。隨著AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，業(yè)界出現(xiàn)了四大AI芯片架構(gòu)流派：

1、GPU流派：目前市場上基本是英偉達一家獨大。GPU做加速主要的問題就是功耗比較高。

2、FPGA流派：FPGA，指的是“現(xiàn)場可編程門陣列”，其基本原理是在 FPGA 芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門電路以及存儲器，而用戶可以通過更新FPGA 配置文件，來定義這些門電路以及存儲器之間的連線。FPGA優(yōu)點是相對GPU功耗低。目前國內(nèi)的AI芯片公司如深鑒科技就是基于FPGA的解決方案。

3、ASIC流派：ASIC的全稱是專用集成電路，功耗更低，缺點是電路設(shè)計需要定制，相對開發(fā)周期長。目前國內(nèi)的AI芯片公司寒武紀(jì)采用了這種架構(gòu)。

4、類腦流派：目前IBM的True North基于這種結(jié)構(gòu)，模擬人腦神經(jīng)的計算機制，國內(nèi)對應(yīng)的公司是西井科技。

▲圖源：知乎ZOMI醬

GPU、FPGA、ASIC是以馮·諾依曼傳統(tǒng)計算架構(gòu)為基礎(chǔ)，用于加速硬件計算能力為主，而類腦芯片顛覆了馮·諾依曼架構(gòu)，采用類腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)獨立設(shè)計來提升計算能力。其中FPGA和ASIC芯片不管是研發(fā)還是應(yīng)用，都已經(jīng)形成一定規(guī)模；而類腦芯片雖然還處于研發(fā)初期，但具備很大潛力。

AI芯片發(fā)展方向：場景、技術(shù)雙驅(qū)動

傳統(tǒng)的芯片已經(jīng)不能滿足人工智能產(chǎn)業(yè)對芯片性能及算力等方面的要求。未來十年的技術(shù)驅(qū)動力是人工智能。因此，如何構(gòu)建出高效的AI芯片，將芯片技術(shù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用有效地結(jié)合起來是未來發(fā)展方向。在此背景下，AI芯片逐漸形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

從整體來看， AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游為半導(dǎo)體材料及半導(dǎo)體設(shè)備；中游為芯片設(shè)計、晶圓制造、封裝測試；下游廣泛應(yīng)用于云計算、消費電子、智能穿戴、智能手機、智能機器人、無人駕駛等領(lǐng)域。

▲圖源：中國情報網(wǎng)

近幾年，AI技術(shù)的應(yīng)用場景開始向移動設(shè)備轉(zhuǎn)移，比如汽車上的自動駕駛、手機上的人臉識別等。產(chǎn)業(yè)的需求促成了技術(shù)的進步，而AI芯片作為產(chǎn)業(yè)的根基，必須達到更強的性能、更高的效率、更小的體積，才能完成AI技術(shù)從云端到終端的轉(zhuǎn)移。

ASIC芯片是針對特定需求而定制的專用芯片。雖然犧牲了通用性，但ASIC無論是在性能、功耗還是體積上，都比FPGA和GPU芯片有優(yōu)勢。

▲圖源：知乎ZOMI醬

雖然通用性低而導(dǎo)致高研發(fā)成本，也可能會帶來高風(fēng)險。然而如果考慮市場因素，ASIC芯片其實是行業(yè)的發(fā)展大趨勢。

從服務(wù)器、計算機到無人駕駛汽車、無人機，再到智能家居的各類家電，海量的設(shè)備需要引入人工智能計算能力和感知交互能力。出于對實時性的要求，以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱私等考慮，這些能力不可能完全依賴云端，必須要有本地的軟硬件基礎(chǔ)平臺支撐。而ASIC芯片高性能、低功耗、小體積的特點恰好能滿足這些需求。

應(yīng)用上，人工智能逐步橫向從消費電子、自動駕駛、智慧安防、機器人等往媒體、醫(yī)療、教育等行業(yè)滲透與拓展。通過開源形成廣泛的應(yīng)用生態(tài)，廣泛支持不同類型的AI芯片、硬件設(shè)備、應(yīng)用等。

抓住場景和技術(shù)創(chuàng)新的“雙驅(qū)動”模式是AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵方向。

▲圖源：Internet of Business

AI芯片能否彎道超車？

AI三大核心要素是數(shù)據(jù)、算力和算法。我們除了創(chuàng)新計算范式的研發(fā)，“數(shù)據(jù)孤島”問題也將在政策的指導(dǎo)下得到解決，為AI算法提供更大量、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集進行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。而算力的核心，還是離不開芯片。

▲圖源：網(wǎng)易文創(chuàng)

中國AI芯片方面，以海思半導(dǎo)體、紫光展銳、匯頂科技等為代表的中國芯片企業(yè)，在其細分領(lǐng)域已達到國際先進水平。中國如果想在AI芯片領(lǐng)域趕超國際對手，必須在一個垂直領(lǐng)域做得非常深，而且要真正做到全棧的東西給到用戶，能讓它真正應(yīng)用。

我國在偏向于設(shè)備端的AI 芯片開發(fā)領(lǐng)域，以及類腦芯片領(lǐng)域都有所建樹，但在FPGA、GPU領(lǐng)域依然缺乏有競爭力的原創(chuàng)產(chǎn)品，大多數(shù)只是基于FPGA/GPU做二次開發(fā)。這主要與我國在芯片領(lǐng)域一直缺乏關(guān)鍵核心自主技術(shù)有關(guān)。

長期以來，由于基礎(chǔ)理論、設(shè)計軟件、先進制程及關(guān)鍵設(shè)備等仍落后與國際一流水平，在芯片設(shè)計、生產(chǎn)、封裝和測試等全產(chǎn)業(yè)鏈路當(dāng)中，國外芯片設(shè)計制造企業(yè)遙遙領(lǐng)先。而人工智能興起后，大模型已是當(dāng)下AI的趨勢，百度文心、華為昇騰AI等紛紛推進大模型，AI模型研發(fā)從手工作坊走向工業(yè)化。國產(chǎn)處理器廠商和國外競爭對手，在這一全新賽道上，處于同一起跑位置，彎道超車，成為可能。

▲圖源：華為海思麒麟

在封測領(lǐng)域，隨著減薄工藝技術(shù)的發(fā)展以及疊層封裝技術(shù)的成熟，芯片厚度越來越薄，同時晶圓直徑逐漸變大，單位面積上集成的電路更多，切割精度的要求也越來越高。更細的切道空間和更小的崩裂尺寸，不僅考驗著切割設(shè)備的刀片和控制精度，更考驗著設(shè)備品牌在實際應(yīng)用上的沉淀與積累。作為國內(nèi)最早研制12吋劃片設(shè)備的企業(yè)，Tensun騰盛ADS2100全自動劃片機可以滿足8~12吋wafer的高精密切割加工，同時雙主軸相較單主軸切割效率提高85%以上；高低倍雙定位識別影像系統(tǒng) ，適用多材料加工，并實時監(jiān)測系統(tǒng)的氣壓、水壓、電流等數(shù)值，避免主軸損傷。

在AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈的每一環(huán)都有國內(nèi)企業(yè)在尋求發(fā)展之路，他們都努力形成領(lǐng)先的自研技術(shù)、產(chǎn)品和生態(tài)。自2006年成立以來，Tensun騰盛始終專注于精密點膠與精密切割（劃片）兩大產(chǎn)品線，深耕于3C手機產(chǎn)業(yè)鏈、新型顯示及半導(dǎo)體封測三大行業(yè)，在3C手機產(chǎn)業(yè)鏈、TWS耳機、OLED、Mini-LED、MEMS、SIP系統(tǒng)級封裝和半導(dǎo)體晶圓級封裝等領(lǐng)域，Tensun騰盛精密的點膠與切割（劃片）已經(jīng)成為該領(lǐng)域的首選品牌，或者正在成為該領(lǐng)域進口設(shè)備替代的首選品牌。