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解密5G芯片论坛: AI产业如何“芯芯”向荣,引领万物

关键词:5G芯片 AI

时间:2020-10-16 10:01:51      来源:互联网

第三届全球IC企业家大会暨第十八届中国国际半导体博览会于2020年10月14日至16日在上海召开。其中在以“创芯引领万物智能”为主题的5G芯片论坛上,燧原科技、知存科技、赛灵思等厂商均发表了自己对于AI芯片的挑战的看法。

第三届全球IC企业家大会暨第十八届中国国际半导体博览会于2020年10月14日至16日在上海召开。其中在以“创芯引领万物智能”为主题的5G芯片论坛上,燧原科技、知存科技、赛灵思等厂商均发表了自己对于AI芯片的挑战的看法。

燧原科技:AI需要芯片

市场研究数据显示,AI芯片行业的算力需求以3~4个月的速度进行翻倍,呈现出爆炸式增长趋势。在过去8年里,算法效率提升了44倍,计算需求则提升了高达30万倍。

算力需求如此迅猛的增长,什么样的芯片架构才能适应这样的市场供给机会?燧原科技AI处理部门设计总监冯闯认为,通用云端AI芯片计算架构主要需满足四个方面内容。

首先是多精度,以满足云端业务多种多样的需求;其次是高算力,不仅单芯片能超越摩尔定律的节奏来加大供给,还能通过高速互联技术进提升算力规模;再有可灵活编程,最后还要支持高并行操作,不仅是多核、多芯片的并行,还包括高效的数据流和计算之间的高并行。

知存科技:存算一体AI芯片解决“存储墙”问题

知存科技CEO王绍迪指出,flash存算一体化技术可解决“存储墙”的问题。

存算一体化架构,顾名思义,指在存储中加入计算能力,能够有效减少数据搬移,大幅提升计算速度和能效。知存科技在这一方面早有布局。

王绍迪指出,该公司现在的两款产品,第一款针对智能家居的WTM1001已在今年9月份批量试产,运算功耗300~500uW,最高算力可以达到10Tops/W。第二款智能SoC WTM2101针对可穿戴设备,算力较同类芯片高出50倍左右,而功耗可可以同时做到最低水平,将在今年第三季度出样片,预计明年一季度批量试产。

另外,知存科技也正在设计一款SoC WTM3213,主要针对轻量级的视觉或中量级的人工智能运算,将应用于门禁、机器人和智能眼镜等产品,该产品有望在2021年Q4量产。

尽管就目前来讲,存算一体技术还没有达到十分成熟的地步,国际上从事该项技术的公司也不是很多。但王绍迪指出,知存科技从2012年开始做Flash存算一体芯片的流片、设计,一路迭代过来已经完成了18次的流片。可以说经验相对较多。

他也认为,相信未来会有更好、更佳的突破,包括在工艺上、在器件上、在材料上,使得模拟计算可以具备比现在好数十倍甚至百倍的运算效率。

赛灵思:AI芯片的核心壁垒是软件生态

赛灵思人工智能业务高级总监姚颂指出,就AI芯片来说,最重要的是解决带宽不足的问题。不管是CPU还是GPU,与其说是说产品性能不够,其实很大程度上是利用率特别低。

但又不能极大地增大芯片面积,因为不仅良率会面临问题,价格方面也非常奢侈。解决思路不妨从微架构的角度出发,因为AI芯片的微架构核心是要减少访存次数。

此外,姚颂以数字AI芯片为例指出,数字AI芯片并没有那么难。但这一领域在2018年以后的整体进步速度趋缓。因为延续摩尔定律的代价确实太高,初创型公司难以做到颠覆大公司,简而言之,这一领域不会存在颠覆式创新的大机会。

除此之外,姚颂还指出,AI芯片的核心壁垒不是性能,而是软件生态。

时擎智能科技:市场对AIoT芯片的四大要求

擎智能科技芯片设计总监徐鸿明表示,AI算法层出不穷,更新迭代的速度也非常的快。加上5G的应用和发展,使得AI与IoT相互促进,相互融合。可以说,AIoT芯片现在扮演着一个非常重要的角色。

不过,相对以往来讲,市场现在更多是追求AIoT芯片算力的效率,即单位算力的成本、性价比。另外,AIoT芯片在端侧的算法上呈现出轻量化、小型化的趋势,也让市场对AIoT芯片提出了更加严格的要求。

徐鸿明指出,具体来讲主要分为四个典型需求,第一是算力需求,目前来讲百GOPS级别的处理能力基本上能够覆盖大部分的应用场景,如端侧的语音识别的算力需求在10G到100G的量级,而端侧的图象识别、人脸识别可能是在500G左右,端侧的智能视频可能在T级以上。

低功耗的要求。能耗比是目前端侧AIoT芯片设计的一个衡量指标;第三是成本,市场上主流的语音芯片单价在0.5到1美元左右,视频芯片在2到3美金;第四是通用性、灵活性的需求,能够满足碎片化市场需求以及不断迭代、演进的算法需求。

酷芯微电子:AI  SoC仍面临带宽、能耗问题

酷芯微电子有限公司芯片工程总监周强表示,AI的普及将给我们的生活带来非常大的便利,特别是会给IC这个行业带来很多的机会。

我们先从设计方面来入手讨论一下AI芯片设计的一些挑战以及怎么去应对。

不过AI  SoC目前在设计上仍面临一些挑战,比如带宽、能耗问题。

对于带宽不够的问题,可以选择压缩。周强指出,该公司对于目前通用的神经网络算法都会去对其进行一些压缩。另外,还可以对中间层数据进行展存等等。

而在降低功耗方面,可以做一些相移、动态时钟门控、把register替换成memory,另外也可以缩小芯片面积,或者从应用层面,比如采用AVFS,AFS等等这些处理技术。

但是,在实现上面也有很大的挑战。其一是性能和能耗的两个方面,另外一是存在芯片集成度和面积的扳手腕情况。

北方华创:5G芯片领域每一块都是蓝海

北方华创新兴应用集科研行业发展部总经理杨崴指出,5G、AI、新能源汽车、AR/VR等新兴领域,正引领半导体第三波发展浪潮,也是未来五年的一些关键技术。

以该公司在5G芯片领域较典型的应用举例。除SAW/BAW介质滤波器、针对人脸识别的GaAs VCSEL芯片、用于一线收集信息,是AI“神经末梢”的MEMS传感器、以及应用于AR/VR及未来显示的硅基OLED和引领交通的SiC,还有硅基氮化镓(GaN)电子功率器件和GaN微波射频器件。

根据Yole 数据,硅基氮化镓(GaN)电子功率器件到2022年的市场规模将达到4.5亿美元,年复合增长率达到91%。新的增长点来自于手机快充、无线充电、为代表的消费类电源应用。

而GaN微波射频器件,主要体现在5G通讯的基站上的应用,来替代此前的砷化镓或者硅的射频器件达不到的功能。Yole预测,到2013年GaN微波射频器件市场规模将达到13.2亿美元,年复合增长率达22.9%。

尽管5G芯片领域同样存在挑战,但杨崴表示,每种器件的结构比较单一,并没有像硅器件那样发展的很复杂,要求的各项指标精度都很高。所以这块领域更适合逐一重点突破,我们认为每一块领域都属于蓝海,可以耕耘的空间比较大。这是机遇。

中兴通讯:5G芯片在实现上存在4项技术需求的挑战

中兴通讯集成电路资深专家叶辉表示,5G将推动半导体产业的新一轮的爆发。根据市场研究数据,2020年和2022年全球5G终端将分别达到2000万和2亿台,而终端基带和射频市场规模合计将超过500亿美元。

叶辉认为,这一数据有点保守,预计今年5G终端会大大超过2000万台,上看1亿台以上。2022年可能也会超过这一数据。

叶辉进一步指出,在5G、AI、物联网、汽车智能化的推动下,全球半导体的销售产值将突破5000亿美元。

不过,5G芯片在实现上存在技术需求的挑战。包括高性能、高功耗、高集成度以及超大规模的四项挑战。

首先,高性能意味着芯片需要高性能的DSP/CPU,高带宽和低时延的需求。与此同时,还包括高速的Serdes互联。另外,像芯片的工作频率更高,全芯片的时序收敛会越来越复杂,以及可靠性也将有更高的要求。

高功耗方面,以电池为例,在网络侧它的芯片功耗主要体现在一个芯片大概要几十瓦甚至数百瓦的功耗,此外,功耗分析及优化,测试模式的IR也提出了更高的要求。

高集成度方面,业务模块交互更复杂,模块会更多,包括芯片的IP/IO的数量会更进一步的增加,芯片测试方案的复杂度会增加,芯片的测试成本控制更高,最后验证难度更大,有可能会成为设计瓶颈。

最后是规模层面。现在芯片的尺寸,尤其是针对5G主设备的芯片尺寸非常大,接近工艺制造的极限。硬化的模块会越来越多,对于整个交付流程包括后端综合都会带来一些新的挑战。再有芯片的制造良率低,因为规模越大良率必然要下降。

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