邁入ASIC AI晶片輕設計模式受青睞

作者: 趙娟,EDN China

AI的整個產業鏈從生產到應用,無論是在雲端的訓練、推理、分析,還是終端的人機互動、推理,需要非常強的運算力。

人工智慧(AI)的整個產業鏈從生產到應用,無論是在雲端的訓練、推理、分析,還是終端的人機互動、推理,需要非常強的算力。

相比其他CPU、FPGA、GPU等類型的晶片,ASIC在運算效能、大小、成本等方面都有極大優勢,未來隨著通用AI指令集架構的開發,預計會出現最佳配置的AI運算晶片。

「幾個月的電費省下來就可以定制晶片」

現在視訊非常火,從2K、4K到8K不斷升級,一些最初用CPU和GPU的廠商,最近也開始轉向ASIC。

「ASIC和CPU的視訊轉碼能力差了好幾個等級。」芯原創始人、董事長兼總裁戴偉民指出。

「芯原的定制化ASIC和CPU方案相比,尺寸小很多,不僅功耗是1/3,轉碼能力是6倍,做成系統之後轉碼能力可以提高36倍,功耗降低50%。」戴偉民透露,「有大供應商告訴我,幾個月的電費省下來就可以定制晶片了。」

但是,儘管有ASIC有這麼多優勢,初始設計投入卻很大。

ASIC高設計成本催生「輕設計」模式

隨著先進製程的發展,單位運算力的成本逐步下降,使針對邊緣運算的AI處理器更具成本效益。例如,基於16nm製程節點的每TOPS的成本為0.67,基於3nm製程節點的每TOPS的成本就只有0.67,基於3nm製程節點的每TOPS的成本就只有0.06了。

但,ASIC的設計投入也越來越大。

以製程處於主流應用時期的設計成本為例,製程節點為28nm時,單顆晶片設計成本約為0.41億美元,而製程節點為7nm時,設計成本則快速升至約2.22億美元。

「其中早期使用和成熟期使用的成本相差一倍以上,但成熟期的使用成本仍非常昂貴。」戴偉民表示。

半導體產業有上行也有下行,這是週期性的。很多公司都在低潮時投入,但是低潮時很可能物力不夠,要提高效率就要嘗試外包,特別是一些通用IP。

值得一提的是,芯原在全球IP公司排名第七,中國第一,但是和全球前六大IP廠商相比,芯原的IP種類是最多的。現在900多名員工中80%是研發工程師。

「最近發現很多機遇,特別是疫情期間大部分國家都沒有復工,芯原大部分員工在中國很早就復工了,所以客戶需求不斷在增加。」戴偉民表示,「芯原的業務模式的有著『逆週期』的屬性,除了海外客戶的增加,設計服務業務的需求也在擴張,同時這也是收購 IP 和 IP 公司的好時機。」

本文為EDN China原創文章

 

 

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