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最大碳纳米管芯片、最大 AI芯片相继发布,芯片行业要变天了?

猎豹全球智库 · 2019-08-29
超大芯片距离商用化还有多远,芯片界的摩尔定律是否会失效?巨头做芯片,小公司是否还有活路?

最近,芯片行业让人兴奋的里程碑事件一直不断。今天,来自 MIT 的研究人员则在 Nature 杂志发表论文,称其制造了一个完全由碳纳米晶体管(碳纳米晶体管被视作替代原有芯片材料——硅材料的首选)构成的 16 位微处理器。这款微处理器则包含多达 14000个晶体管。研究人员预计,它将在不到五年的时间内走向商用。这一新技术的应用将一举扭转硅晶体管缩小越来越困难,芯片行业收益递减的现状。

一周前,在一年一度芯片峰会——HOTCHIPS上,硅谷人工智能初创公司Cerebras Systems 发布了史上最大的AI芯片。该芯片面积 42225 平方毫米,拥有 1.2 万亿个晶体管,比目前最大的英伟达GPU还要大56.7倍,专门用于处理AI应用的问题。

紧接着,英特尔发布了历时4年打造的首款 AI 芯片。华为也宣布其打造的AI处理器 Ascend 910 已经商用化,同时推出全场景AI 计算框架 MindSpore。

图为近期芯片行业大事记

无论是研究机构、芯片创业公司,还是包括英特尔在内的集成电路供应商,百度、华为等在内的科技巨头,众多力量都在拥抱芯片的创新研发。这将给芯片——这个高投入、高风险、慢回报的行业带来深刻的化学反应。我们用三个问题解析他们将带来的三重改变。

超大芯片距离商用化还有多远?

我们知道,芯片尺寸越大,越能够快速处理信息。对于超大芯片的尝试一直是行业努力的方向,此前,由于面临的诸多难题,从业者的尝试无一例外都失败了。

AI时代到来,市场对大芯片的需求再次呼之欲出,有了深度学习之后,人们为了训练复杂的神经网络模型需要极强的算力,单个GPU 很难满足需求。

在超大芯片之前,行业采用的方案是片外传输,也就是将芯片连接起来。(如英伟达花费几十亿美金,开发并推出的一种总线及其通信协议——NVLink ),这种互联的系统性价比并没有那么高。它的成本是超线性的,回报却是亚线性的。100个GPU连在一起,未必能够实现 100 个GPU 的性能,但成本却远大于 100个GPU之和。与此同时,高速互联的片外传输有明显的天花板。芯片一旦封装后有引脚,引脚一般有几千个,它的数量是有限的。

超大芯片的出现,实现了数据的片内传输,不仅成本更低,之前互联的效率问题也能够迎刃而解。

不过,这款芯片正式走向商用还面临几大挑战:

1.散热问题:

超大芯片比目前最大的英伟达GPU还要大将近60倍,尽管没有消息透露其功耗大小,但可以预想,其功耗一定不会低,如果没有与之配套的散热系统,芯片就会烧坏。

2.良品率:

超大芯片拥有 1.2 万亿个晶体管,尽管采用了错误冗余技术,也很难保证核心电路没有杂质。

3.封装难度大:

芯片的封装是很有挑战性的技术,封装不好的芯片很难在恶劣环境下使用。目前,行业内还没有针对这款芯片的封装方案。

4.时钟同步:

当工作频率高到一定程度时,信号传播的延迟度也是问题。

如果这些问题能够解决,它将对整个AI 行业带来颠覆性的影响。

芯片界的摩尔定律会失效么?

芯片行业一直遵循摩尔定律保持快速增长,即每 18 个月,集成电路上可容纳的晶体管数量将扩大一倍。如何用最经济的方法,将数十亿个晶体管放入一颗芯片中,是当前芯片行业遇到的最大挑战。如今,晶体管已经缩小至 7nm 制程,预计2030 年将达到 1 nm。而原子的极限就是 0.1 nm。这是否意味着,摩尔定律即将放缓?

答案是否定的,目前看,摩尔定律仍然有效。

但是为了追求最先进的工艺,把晶体管刻得越来越细,半导体工厂需要做十几层的光掩膜,把光刻在半导体上等(Mask,后来也叫光罩),这套工艺越来越贵。芯片领域已经变成金钱、资源和时间的比拼。

因而,即使芯片价格没有变化,芯片工艺成本即 NRE 成本(一次性工程费用)会越来越高。90 年代,芯片流片一次只需要 100 万美金,到下一代芯片,可能就需要 1亿美金。

这时候,谁拥有更多资源,谁能够获得规模效应,卖出去更多芯片,谁家的芯片价格就会更低,在市场上就有竞争力。相反,如果没有钱和资源投入到最新的工艺制作中,没有大量客户为芯片买单,芯片公司就容易在市场上处于被动的地位。

巨头做芯片,小玩家是否还有活路

与Cerebras Systems 发布的超大芯片相比,华为在8月23 日发布的AI处理器 Ascend 910和全场景AI计算框架 MindSpore 更有实际意义,因为后者已经开始量产。

华为是手机公司,却成为芯片市场的王者。2018 年,市场研究顾问公司 Compass Intelligence 对全球 100 多家 AI 芯片企业进行了排名,华为海思成为中国大陆地区最强芯片厂商。

图为全球 AI 芯片版图

在全球AI的芯片版图上,除了包括英伟达、英特尔、高通在内传统的集成电路供应商,芯片创业公司,华为、谷歌、亚马逊、微软、苹果在内的科技巨头一跃而起。

对于华为、谷歌、苹果这类巨头而言,他们面向客户,有足够的营收,生产的芯片可以用在自己的产品上。这将成为芯片行业的一个趋势:有资金、有客户的巨头将从芯片行业的客户变成玩家。

在行业马太效应明显的情况下,创业公司如果只是在原有的通用芯片上和巨头比拼工艺,很难存活下来。

这时候,创业公司的机会主要有两个。

一是在垂直场景下提供一站式的解决方案,包括芯片、系统和算法。第二种则是采用专门工艺,做射频芯片、功率半导体、特殊传感器等专业芯片。

两者只是躲开了巨头的竞争领域,但能否找到合适的垂直市场,实现巨大的规模效应,仍然有很大挑战。

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2019-08-29

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