芝能智芯出品
半導(dǎo)體技術(shù)和人工智能計算需求的發(fā)展，推動了AI芯片設(shè)計的火熱發(fā)展，當(dāng)然也會遇到了新的挑戰(zhàn)，尤其是數(shù)據(jù)傳輸瓶頸問題，這是個高風(fēng)險高回報的領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部及芯片間的移動成本增加，傳統(tǒng)的架構(gòu)難以滿足當(dāng)前需求。此外，數(shù)據(jù)傳輸不僅增加了延遲，還消耗大量能源。
為了解決這些問題，高帶寬內(nèi)存技術(shù)和高效的內(nèi)存架構(gòu)被開發(fā)出來，但同時也增加了設(shè)計的復(fù)雜性。
未來芯片設(shè)計將更加注重數(shù)據(jù)傳輸與功耗之間的平衡，并采用多種策略如I/O分離、壓縮算法、數(shù)據(jù)并行處理等，以實現(xiàn)更高效、更靈活的芯片架構(gòu)。最終，芯片設(shè)計需要在性能、功耗和成本之間找到更好的平衡點。
Part 1AI芯片設(shè)計的快速迭代
AI芯片技術(shù)路線圖是大家公開競爭的焦點，英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域的快速迭代能力，預(yù)計將繼續(xù)擴(kuò)大其相對于競爭對手的優(yōu)勢，從Blackwell架構(gòu)到Rubin架構(gòu)的演進(jìn)只用了約一年時間，其中包括了制造工藝節(jié)點的改進(jìn)、HBM內(nèi)存的升級以及封裝技術(shù)的革新。
未來CPU與GPU、內(nèi)存、邏輯的整合趨勢將進(jìn)一步加強(qiáng)，整合CPU與GPU有助于發(fā)揮其在基于Arm架構(gòu)的GPU領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，HBM4內(nèi)存技術(shù)的引入將有助于提升數(shù)據(jù)傳輸效率，并可能提供更多定制化服務(wù)。
隨著節(jié)點技術(shù)的不斷推進(jìn)，引線鍵合技術(shù)的需求將增加，特別是在垂直堆疊領(lǐng)域。報告對引線鍵合技術(shù)的長期前景持樂觀態(tài)度，認(rèn)為它將在AI芯片制造中扮演更重要的角色。
隨著AI芯片市場的擴(kuò)張，ASIC（專用集成電路）芯片的需求也將增長，大型科技公司如亞馬遜、微軟和Meta等都在積極開發(fā)自己的ASIC芯片。
ASIC芯片因其更高的性能和成本效益，被視為傳統(tǒng)GPU的有力競爭者，博通在這一領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位，而聯(lián)發(fā)科也在不斷提升其競爭力。
技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場需求的增長，AI芯片行業(yè)將迎來更多的參與者和技術(shù)革新。
當(dāng)然現(xiàn)實的問題，這AI芯片上晶體管數(shù)量增多，數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部和芯片間移動的成本迅速增加。
傳統(tǒng)的芯片架構(gòu)難以滿足現(xiàn)代需求，特別是在數(shù)據(jù)生成、處理和存儲的地方。導(dǎo)線變得更細(xì)，電阻和電容的增加成為主要瓶頸。晶體管尺寸縮小的速度超過了互連線的擴(kuò)展速度，導(dǎo)致互連成為性能的主要限制因素。
數(shù)據(jù)傳輸不僅影響延遲，還消耗大量能量。在人工智能訓(xùn)練過程中，隨著模型規(guī)模快速增長，數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存操作的能耗成為限制計算能力的主要因素。大約三分之二的電力用于將數(shù)據(jù)從內(nèi)存取出并在芯片間移動。
減少數(shù)據(jù)傳輸距離、優(yōu)化數(shù)據(jù)流動是解決能耗問題的關(guān)鍵。為了解決數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，新的高帶寬內(nèi)存技術(shù)不斷涌現(xiàn)。
新的內(nèi)存架構(gòu)設(shè)計得更高效，以支持更高級別的緩存，但這同樣增加了設(shè)計難度。多核架構(gòu)和邏輯分區(qū)也增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，需要更高效的節(jié)能數(shù)據(jù)傳輸和熱管理方案。管理好互連密度和布線問題，可以避免系統(tǒng)擁塞和性能下降。
Part 2創(chuàng)新應(yīng)對復(fù)雜性和未來芯片架構(gòu)的發(fā)展方向
目前沒有單一的解決方案能解決所有數(shù)據(jù)傳輸問題。
設(shè)計師需要采用多種策略，如I/O分離、高效的內(nèi)存架構(gòu)和復(fù)雜的電源管理技術(shù)。例如，使用2.5D技術(shù)，在單個高密度系統(tǒng)級芯片中整合多種功能模塊。
另外，將計算功能靠近內(nèi)存位置也是重要方向，這種方法雖然會占用部分內(nèi)存空間，但能顯著減少數(shù)據(jù)傳輸距離，提高整體效率。
未來的芯片設(shè)計將更注重在設(shè)計初期進(jìn)行高級模型測試，以應(yīng)對數(shù)據(jù)傳輸和功耗的平衡。
隨著設(shè)計復(fù)雜度增加，需要更多的數(shù)據(jù)管理和規(guī)劃。設(shè)計過程中的數(shù)據(jù)存檔和管理需求顯著增長，設(shè)計團(tuán)隊需要大量的存儲空間來處理數(shù)據(jù)。
未來芯片架構(gòu)將朝著更高效、更靈活的方向發(fā)展。更好的壓縮算法、更快的數(shù)據(jù)并行處理、更短的傳輸距離等都是正在探索的領(lǐng)域。
小結(jié)
在人工智能驅(qū)動的新時代，芯片復(fù)雜度不斷提高，數(shù)據(jù)傳輸成為主要瓶頸。計算能力持續(xù)提升，但傳輸數(shù)據(jù)的線路受限于物理定律。
未來的芯片設(shè)計需要在性能、功耗和成本之間找到更好的平衡，并采取多方面的創(chuàng)新方法，最佳的數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸策略將是未來芯片設(shè)計的重要研究方向。
