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人工智能如何定义下一代芯片,六大技术战略

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随着制程-架构技术演进速度放缓,不少声音认为摩尔定律已然失效,已经不适用于现阶段以及未来半导体制程架构发展的规律。不过,如果从摩尔定律本身出发来看的话就会发现,虽然在晶体管含义层面摩尔定律似乎快要褪色,但它仍然不失为一条极富普适性的经济规律,在很多方兴未艾的新兴行业里,摩尔定律仍然是最为黄金的准则之一,代表着一种追求创新永不停歇的精神。

图片来源@视觉中国

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文|赵赛坡

文|赵赛坡

笔者认为,如果把14nm制程之前的半导体行业归为摩尔定律的“微观”时代的话,那么14nm制程之后,半导体行业将迎来摩尔定律的“宏观”时代。

某种意义上说,过去 50 年半导体行业的发展成为人类计算革命的燃料来源。

某种意义上说,过去 50 年半导体行业的发展成为人类计算革命的燃料来源。

·六大技术支柱点燃创新引擎:从聚焦制程架构突破到同时注重六大领域综合性能

从概念上看,半导体又被理解为芯片,是一种高度小型化的电子产品,它可以非常快速地完成大量数学运算,利用这种计算可以在现实物理世界里完成目标。

从概念上看,半导体又被理解为芯片,是一种高度小型化的电子产品,它可以非常快速地完成大量数学运算,利用这种计算可以在现实物理世界里完成目标。

时下,半导体制程工艺和架构技术的发展,以及价格成本等方面已经与过去产生了极大差异。同时,事实证明制程和架构技术已经不是半导体行业发展的唯一准则。客户关心的是整体性能,而不只是采用了什么制程工艺。未来半导体行业的发展,将牵涉到除制程、架构之外更多相关联的领域。如存储、互联、软件甚至是安全性等层面。为此,英特尔在2018年末的架构日活动上,提出了六大战略支柱,明确其在制程、架构、存储、互联、安全、软件方面为产业构建全方位生态体系,这是摩尔定律宏观时代英特尔交出的第一份答卷。

简而言之,芯片是为我们的电子设备的大脑。它们帮助计算机和其他机器评估替代品,为电话、计算机、汽车、飞机、互联网提供计算能力。

简而言之,芯片是为我们的电子设备的大脑。它们帮助计算机和其他机器评估替代品,为电话、计算机、汽车、飞机、互联网提供计算能力。

如今,单纯的制程-架构升级已经越来越难以适应多变的产业环境。制程、架构虽然仍旧是最为重要的两大因素,但不再是唯一。英特尔六大战略支柱的提出,正是为应对未来变化莫测的半导体芯片行业发展而提出的核心原则。

半导体是在硅晶片上制造的非常复杂的物体。 这些晶圆的制造非常昂贵,前期投资需要数十亿美元。人类社会过去 60 多年的伟大技术奇迹之一,就是不断缩小芯片尺寸并不断提升计算性能,也就是我们常说的「摩尔定律」。

半导体是在硅晶片上制造的非常复杂的物体。 这些晶圆的制造非常昂贵,前期投资需要数十亿美元。人类社会过去 60 多年的伟大技术奇迹之一,就是不断缩小芯片尺寸并不断提升计算性能,也就是我们常说的「摩尔定律」。

·六大战略支柱解读及意义

在这个行业,能够生产制造半导体的公司屈指可数,而且由于技术复杂,导致建造半导体工厂的成本直线上升,这也让半导体行业形成独特的商业模型,在整个链条上只有两类公司:一类是芯片设计公司,如英特尔,另一类则是芯片设计公司和芯片代工公司,或者晶圆代工公司,下图是 2018 年上半年全球十大代工厂。

在这个行业,能够生产制造半导体的公司屈指可数,而且由于技术复杂,导致建造半导体工厂的成本直线上升,这也让半导体行业形成独特的商业模型,在整个链条上只有两类公司:一类是芯片设计公司,如英特尔,另一类则是芯片设计公司和芯片代工公司,或者晶圆代工公司,下图是 2018 年上半年全球十大代工厂。

在分析六大战略支柱对于行业创新的助力作用之前,我们不妨先来看看英特尔六大战略支柱的解读和意义

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制程:制程技术仍然很重要。通过先进的3D封装技术,英特尔希望在最需要的目标IP模块上应用最新工艺,与单片设计的单独工艺和结构分离。因此英特尔推出了Foveros设计平台,这个平台包括异构的CPU设计,将在2019年下半年推出一系列有关产品。

不管摩尔定律是否失效,半导体行业依然在发展中,在通往 7 纳米制程的道路上,目前只有台积电、英特尔和三星,当然,英特尔目前也遭遇相当多的困难,这也意味着,从 PC 到互联网,再到智能手机,随着对计算性能要求的不断提升,整个半导体行业的集中化趋势,已经基本成定局。

不管摩尔定律是否失效,半导体行业依然在发展中,在通往 7 纳米制程的道路上,目前只有台积电、英特尔和三星,当然,英特尔目前也遭遇相当多的困难,这也意味着,从 PC 到互联网,再到智能手机,随着对计算性能要求的不断提升,整个半导体行业的集中化趋势,已经基本成定局。

架构:英特尔很久以前就已经不再以CPU为其唯一中心,无论收购Altera、Nervana、Movidius、eASIC,还是宣布将于2020推出独立GPU,都是其转型的证明。英特尔还悄悄创建了用于网络和运营商的ASIC加速器,并取得了相当大的成功。

从产业的角度去看,如今的半导体行业越来越像汽车行业,并购整合正在加速,尽管 2018 年博通收购高通、高通收购恩智浦都宣告失败,但产业发展的趋势不可避免,只有足够的垄断才能形成更大的议价权,未来三到五年,新的并购整合还将继续。

从产业的角度去看,如今的半导体行业越来越像汽车行业,并购整合正在加速,尽管 2018 年博通收购高通、高通收购恩智浦都宣告失败,但产业发展的趋势不可避免,只有足够的垄断才能形成更大的议价权,未来三到五年,新的并购整合还将继续。

英特尔现在认识到,基于标量、矢量、矩阵和空间架构的处理器对客户同样重要,因此英特尔将在CPU、GPU、FPGA和AI加速器中部署这些功能。当然,英特尔的转型非常迅速,也需要更加强内部和外部的沟通。

内存:当多个高速模块整合到单一封装中之后,高速的内部存储对跨模块共享所有数据、减少芯片外延迟,都是至关重要的。正如我们在傲腾上看到的那样,一旦有机会,英特尔就会全力以赴。

这两年来,一股半导体行业的「反潮流」开始出现:自研芯片。

这两年来,一股半导体行业的「反潮流」开始出现:自研芯片。

互联:随着英特尔对IP模块进行分割,处理器之间和封装之间的通信便对整个局势更加重要。此外,随着需要处理和存储的数据越来越多,无线和数据中心互联对于在先进封装芯片之间的数据传输变得至关重要。

智能手机领域,苹果在 2008 年悄然收购了芯片制造商 P.A. Semi 公司,并在两年后推出自研的第一代芯片 A4 处理器,这款处理器很快成为 iPhone、iPad 的标配产品,随后,苹果又在 Apple Watch、Apple TV 等产品里加入自主研发的处理器。另外,根据着名苹果分析师郭明錤透露的消息,2020 年之后,苹果将在 Mac 系列电脑里集成自己的芯片。

智能手机领域,苹果在 2008 年悄然收购了芯片制造商 P.A. Semi 公司,并在两年后推出自研的第一代芯片 A4 处理器,这款处理器很快成为 iPhone、iPad 的标配产品,随后,苹果又在 Apple Watch、Apple TV 等产品里加入自主研发的处理器。另外,根据著名苹果分析师郭明錤透露的消息,2020 年之后,苹果将在 Mac 系列电脑里集成自己的芯片。

软件:英特尔已经意识到,硬件的每一次巨大飞跃,软件都有机会提升两倍的性能,英特尔会将更多资源投入到软件上。此前,英特尔已经在openVINO方面取得了很大的进步,至强的机器学习性能也提升了好几个数量级。

而 Google,则一直在推进数据中心的芯片研发。截止到 2018 年 11 月,Google 已经推出了三代 Tensor Process Unit(以下简称为 TPU),这些产品瞄准的是日益强烈的机器学习需求,从而也增加了 Google 在云端服务上的特定能力。

而 Google,则一直在推进数据中心的芯片研发。截止到 2018 年 11 月,Google 已经推出了三代 Tensor Process Unit(以下简称为 TPU),这些产品瞄准的是日益强烈的机器学习需求,从而也增加了 Google 在云端服务上的特定能力。

以英特尔架构日活动上发布的“One API”为例,它汲取了openVINO上的经验,可以简化跨CPU、GPU、FPGA、AI和其它加速器的各种计算引擎的编程,提供相关的工具和库。

上述现象与半导体行业刚起步时非常相似,当时,所有的公司都在内部研发、制造芯片,随着企业研发成本的上升,有的企业开始将芯片设计、生产分开,或者直接外包给第三方公司,这样的分工协作也大大降低了成本。

上述现象与半导体行业刚起步时非常相似,当时,所有的公司都在内部研发、制造芯片,随着企业研发成本的上升,有的企业开始将芯片设计、生产分开,或者直接外包给第三方公司,这样的分工协作也大大降低了成本。

安全:英特尔在架构、设计和产品中会更多地考虑安全性。英特尔新设了一个安全部门,将优秀的安全人才汇聚到一起,在发现危险的时立刻发出警报,甚至暂停产品研发推进来为客户保驾护航。

但现在,越来越多的公司成为加入到「反潮流」的大军里,苹果、Google 除外,亚马逊、微软以及华为、阿里巴巴,都在暗自进行芯片的研发。

但现在,越来越多的公司成为加入到「反潮流」的大军里,苹果、Google 除外,亚马逊、微软以及华为、阿里巴巴,都在暗自进行芯片的研发。

从根本意义上来说,英特尔六大战略支柱几乎涵盖了半导体领域本身以及所有最重要的相关联行业,它们共同为这些行业的创新打下了坚实基础。放眼全局,以硬件为根基、以平台级解决方案为动力来推动行业创新才是英特尔未来立足的根基。

近年来,英特尔在5G、人工智能、自动驾驶、IoT等领域倾注了大量精力,但归根结底,都离不开底层硬件基础。在数据中心层面,至强可扩展处理器与傲腾技术保驾护航;人工智能领域,英特尔通过全栈式产品布局,以通用芯片和专用型处理器为AI推理提供驱动力。

而人工智能,也正在给半导体行业带来新的变革机遇。

而人工智能,也正在给半导体行业带来新的变革机遇。

此外,Foveros 3D封装技术也是意义深远的平台级解决方案。以往单片时代处理器内部的CPU核心、GPU核心、IO单元、内存控制器等子单元都必须是同一工艺制程下设计的,不过在实际应用中其实并不需要大家都一样。比如CPU、GPU核心需要更高的性能,那么以更加先进的工艺去设计制造是必要的。但是像IO单元、控制器等器件,就不需要这么先进的工艺了。以前的封装技术无法解决这种问题,但是通过EMIB或Foveros就可以实现不同工艺芯片之间的堆叠封装了。

从最基本的角度去理解人工智能,或者准确说机器学习,它更像是一种高级的软件形态,这个软件上可以进行大量专业数学计算。以深度神经网络来说,它是一种非常复杂的「投票」算法,通过对各个变量的权重进行复杂的计算,来实现决策。

从最基本的角度去理解人工智能,或者准确说机器学习,它更像是一种高级的软件形态,这个软件上可以进行大量专业数学计算。以深度神经网络来说,它是一种非常复杂的「投票」算法,通过对各个变量的权重进行复杂的计算,来实现决策。

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机器学习或深度学习的过程,就是一次次的计算过程,如何才能提升计算速度呢?当然是让计算并行化,这种需求也和图像计算非常相似,尽管原理不一定相同,但事实也的确证明了,将图像计算的处理器 GPU 放在机器学习之中,效果非常好,由此也造就了过去四年英伟达的「奇迹」。

机器学习或深度学习的过程,就是一次次的计算过程,如何才能提升计算速度呢?当然是让计算并行化,这种需求也和图像计算非常相似,尽管原理不一定相同,但事实也的确证明了,将图像计算的处理器 GPU 放在机器学习之中,效果非常好,由此也造就了过去四年英伟达的「奇迹」。

3D堆叠封装示意

但行业内除了英伟达之外,没有人愿意看到只有 GPU 适合机器学习,从传统芯片企业英特尔到互联网巨头 Google、Facebook、亚马逊,都有着自己的考量。

但行业内除了英伟达之外,没有人愿意看到只有 GPU 适合机器学习,从传统芯片企业英特尔到互联网巨头 Google、Facebook、亚马逊,都有着自己的考量。

对于OEM合作伙伴来说,全新的封装技术能够实现客制化需求,这一点极为重要。以往英特尔与OEM的关系是“我升级芯片你做相应的产品”。OEM的选择权不大,只能跟着英特尔的节奏走,英特尔不更新OEM就只能干等着。全新封装技术的出现,可以允许OEM去向英特尔客制化自己想要的芯片,从而在不同类型、不同形态的产品之上选择不同的芯片方案,更加灵活,其创新性不言而喻。

而如果从 AI 芯片的功能层面来看,人工智能芯片主要有两个方面的需求:训练和推理。这两个需求相互联系,构成了人工智能芯片的完整流程。

而如果从 AI 芯片的功能层面来看,人工智能芯片主要有两个方面的需求:训练和推理。这两个需求相互联系,构成了人工智能芯片的完整流程。

·从引领制程架构创新到为新兴计算领域创新提供源动力

先说训练,当海量被标注的数据被收集到数据中心,工程师们就要开始「训练」数据,简而言之,就是在海量的数据中寻找可用的模型。

先说训练,当海量被标注的数据被收集到数据中心,工程师们就要开始「训练」数据,简而言之,就是在海量的数据中寻找可用的模型。

近几年,英特尔开始从以PC为中心的公司转型为以数据服务为中心的公司,其实这本身就是一个从微观走向宏观的过程。在这种背景之下,制程节点演进、架构技术升级、处理器性能提升对于英特尔来说已经不再是唯一使命。

而推理,则是将模型反应出结果呈现出来,我们常常说所谓「机器决策」,也就是说,当用户输入一个不太明确的指令后,机器能够给出一个看似合理的答案。

而推理,则是将模型反应出结果呈现出来,我们常常说所谓「机器决策」,也就是说,当用户输入一个不太明确的指令后,机器能够给出一个看似合理的答案。

其实在年初的CES 2019英特尔发布会上就可以初窥端倪。英特尔除了正式宣布10nm制程落地之外,更为重要的是通过创新性的技术,为10nm制程构建起了非常完整的生态体系。其中包括:分别面向消费级和服务器、数据中心的10nm Ice Lake平台;面向封装领域的Foveros 3D封装技术,以及首款3D封装平台LakeField;同时还包括面向5G领域的SnowRidge平台。

上面的两段话有点复杂,不妨来看两个案例,如果你在手机上用过 Google Photo,你会发现这个产品不仅会让你照片备份起来,还会提供一系列有趣的功能,如下图所示,你可以看到「往年今日」的推荐、以及可以直接用自然语言搜索图片。

上面的两段话有点复杂,不妨来看两个案例,如果你在手机上用过 Google Photo,你会发现这个产品不仅会让你照片备份起来,还会提供一系列有趣的功能,如下图所示,你可以看到「往年今日」的推荐、以及可以直接用自然语言搜索图片。

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英特尔10nm拥有更完整的生态体系

要实现 Google Photo 的上述功能,你需要将数据,也就是照片先上传到 Google 服务器,经过一段时间之后才能看到上图的推荐,这是因为,Google 的数据训练都是在云端,而推理的结果则需要网络的支持才能呈现出来,换句话说,你需要联网才能使用。

要实现 Google Photo 的上述功能,你需要将数据,也就是照片先上传到 Google 服务器,经过一段时间之后才能看到上图的推荐,这是因为,Google 的数据训练都是在云端,而推理的结果则需要网络的支持才能呈现出来,换句话说,你需要联网才能使用。

这些新平台不仅仅涉及到传统的制程、架构领域,同时还涉及到了5G领域的创新,超微互联领域(Foveros 3D封装)的技术革新。

苹果的做法则完全不同。基于苹果自主研发的芯片以及神经网络处理引擎,目前 iPhone、iPad 都可以实现本地的 AI 计算,同样是照片数据的训练和推理,苹果将所有的过程都放在本地设备,如下图所示,你会看到也是类似的照片推荐、自然语言搜索等功能。

苹果的做法则完全不同。基于苹果自主研发的芯片以及神经网络处理引擎,目前 iPhone、iPad 都可以实现本地的 AI 计算,同样是照片数据的训练和推理,苹果将所有的过程都放在本地设备,如下图所示,你会看到也是类似的照片推荐、自然语言搜索等功能。

除此之外,英特尔在存储技术领域也有新的动作——将傲腾内存与QLC固态硬盘融合,一方面使SSD的性能得到提升;另一方面也可以借助傲腾内存的缓存特性,有效延长QLC闪存的寿命。这也是英特尔在存储领域针对创新交出的第一份答卷。

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事实上,我们很难直接判断哪种方式跟好,只能说,每一种方式都有着一定的使用范围,比如在自动驾驶汽车上,人工智能芯片的处理过程必须放在本地,只有这样,才能避免与云端交换数据的延时,也能避免车祸的发生。

事实上,我们很难直接判断哪种方式跟好,只能说,每一种方式都有着一定的使用范围,比如在自动驾驶汽车上,人工智能芯片的处理过程必须放在本地,只有这样,才能避免与云端交换数据的延时,也能避免车祸的发生。

全新的傲腾内存解决方案

从上述角度出发,AI 芯片领域有三类大市场:数据中心训练、数据中心推理、设备/边缘推理。

从上述角度出发,AI 芯片领域有三类大市场:数据中心训练、数据中心推理、设备 / 边缘推理。

安全层面,英特尔一直以来都非常重视。去年X86、ARM架构处理器普遍遭受的熔断、幽灵漏洞威胁,英特尔也是最早作出积极回应以及有效应对方案的半导体企业。

如果说过去的芯片行业像极了汽车行业,导致没有后来者、创业者的机会,那么在 AI 芯片开创的三个领域里,却提供了足够多的想象空间,也让资本市场看到了可能性,下图还仅仅是截止到 2017 年的数据。

如果说过去的芯片行业像极了汽车行业,导致没有后来者、创业者的机会,那么在 AI 芯片开创的三个领域里,却提供了足够多的想象空间,也让资本市场看到了可能性,下图还仅仅是截止到 2017 年的数据。

可以说,六大战略支柱的提出,不仅仅明确了未来英特尔自身的聚焦领域,同时还为新时代下半导体制程及相关领域的发展埋下了创新的种子。

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mg4355娱乐场,风雨50年,英特尔在竞争惨烈的半导体领域里浴血奋战,成为当今世界范围内最具影响力的科技公司之一,同时也站在了半导体行业的最高峰之上。

六大战略支柱的提出,可以看作是英特尔回归本源,安下心来推动半导体制程架构革新的征程再起,也可以看作是英特尔为引领未来产业创新埋下的定海神针。近年来,英特尔以果决的执行力从以PC芯片为核心的公司转型为以数据为中心的公司,以适应未来多变、多元化时代的计算需求。因此,制程、架构、内存、互联、软件和安全六大战略支柱的提出,是时代发展的客观需求,也是点燃未来创新引擎驱动的必然。

如果从 AI 芯片的三个大市场的角度去看未来的机会。

如果从 AI 芯片的三个大市场的角度去看未来的机会。

此外,从端到端的解决方案,到边缘计算,从数据中心到5G、AI、自动驾驶等等这些聚焦领域,英特尔借助底层硬件优势以及平台级方案整合能力,辅以技术创新能力和卓越计算能力,为驱动产业创新赋能,为新时代打下了坚实基础。

首先,数据中心 AI 芯片市场的竞争会非常激烈,一方面,CPU 不会轻易退出市场,另一方面,数据中心所有者都是全球云计算巨头,包括亚马逊、Google、微软、阿里巴巴,他们对于 AI 芯片的需求当然非常强烈,但正如上文所言,他们正在自主研发自己的芯片,虽然这不代表这些公司不会采购第三方芯片,却也展现出这个市场的特殊性。

首先,数据中心 AI 芯片市场的竞争会非常激烈,一方面,CPU 不会轻易退出市场,另一方面,数据中心所有者都是全球云计算巨头,包括亚马逊、Google、微软、阿里巴巴,他们对于 AI 芯片的需求当然非常强烈,但正如上文所言,他们正在自主研发自己的芯片,虽然这不代表这些公司不会采购第三方芯片,却也展现出这个市场的特殊性。

其次,设备推理市场虽然规模巨大,但却有着非常细分的领域,比如设备形态不同,导致应用场景、能耗的区别非常大,手机的推理能力与汽车显然是不同的,这也导致这个市场最终会非常庞杂,当然,巨头、创业公司都有机会在这个领域获得一席之地。

其次,设备推理市场虽然规模巨大,但却有着非常细分的领域,比如设备形态不同,导致应用场景、能耗的区别非常大,手机的推理能力与汽车显然是不同的,这也导致这个市场最终会非常庞杂,当然,巨头、创业公司都有机会在这个领域获得一席之地。

当然,与传统半导体行业类似,AI 芯片最终的走向依然会是寡头化,。

当然,与传统半导体行业类似,AI 芯片最终的走向依然会是寡头化,。

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