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

2019-08-29 22:26:37 阅读：987 作者：责任编辑NO。许安怡0216

最近，芯片职业让人振奋的里程碑事情一向不断。今日，来自 MIT 的研讨人员则在 Nature 杂志宣告论文，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代替原有芯片资料——硅资料的首选）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。研讨人员估计，它将在不到五年的时刻内走向商用。这一新技能的运用将一举改动硅晶体管缩小越来越困难，芯片职业收益递减的现状。

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

紧接着，英特尔发布了历时4年打造的首款 AI 芯片。华为也宣告其打造的AI处理器 Ascend 910 现已商用化，一起推出全场景AI 核算结构 MindSpore。

图为近期芯片职业大事记

无论是研讨机构、芯片创业公司，仍是包含英特尔在内的集成电路供货商，百度、华为等在内的科技巨子，很多力气都在拥抱芯片的立异研制。这将给芯片——这个高投入、高风险、慢报答的职业带来深入的化学反应。咱们用三个问题解析他们将带来的三重改动。

超大芯片间隔商用化还有多远？

咱们知道，芯片尺寸越大，越能够快速处理信息。关于超大芯片的测验一向是职业尽力的方向，此前，由于面对的许多难题，从业者的测验无一例外都失利了。

AI时代到来，商场对大芯片的需求再次呼之欲出，有了深度学习之后，人们为了练习杂乱的神经网络模型需求极强的算力，单个GPU 很难满意需求。

在超大芯片之前，职业选用的计划是片外传输，也便是将芯片连接起来。（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 ），这种互联的体系性价比并没有那么高。它的本钱是超线性的，报答却是亚线性的。100个GPU连在一起，未必能够完成 100 个GPU 的功能，但本钱却远大于 100个GPU之和。与此一起，高速互联的片外传输有显着的天花板。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。

超大芯片的呈现，完成了数据的片内传输，不只本钱更低，之前互联的功率问题也能够方便的处理。

不过，这款芯片正式走向商用还面对几大应战：

1.散热问题：

超大芯片比现在最大的英伟达GPU还要大将近60倍，虽然没有音讯泄漏其功耗巨细，但能够料想，其功耗必定不会低，假如没有与之配套的散热体系，芯片就会烧坏。

2.良品率：

超大芯片具有 1.2 万亿个晶体管，虽然选用了过错冗余技能，也很难确保中心电路没有杂质。

3.封装难度大：

芯片的封装是很有应战性的技能，封装欠好的芯片很难在恶劣环境下运用。现在，职业界还没有针对这款芯片的封装计划。

4.时钟同步：

当作业频率高到必定程度时，信号传达的推迟度也是问题。

假如这些问题能够处理，它将对整个AI 职业带来颠覆性的影响。

芯片界的摩尔定律会失效么？

芯片职业一向遵从摩尔定律坚持快速增长，即每 18 个月，集成电路上可包容的晶体管数量将扩展一倍。如何用最经济的办法，将数十亿个晶体管放入一颗芯片中，是当时芯片职业遇到的最大应战。现在，晶体管现已缩小至 7nm 制程，估计2030 年将到达 1 nm。而原子的极限便是 0.1 nm。这是否意味着，摩尔定律行将放缓？

答案是否定的，现在看，摩尔定律依然有用。

可是为了寻求最先进的工艺，把晶体管刻得越来越细，半导体工厂需求做十几层的光掩膜，把光刻在半导体上等（Mask，后来也叫光罩)，这套工艺越来越贵。芯片范畴现已变成金钱、资源和时刻的比拼。

因此，即便芯片价格没有改变，芯片工艺本钱即 NRE 本钱（一次性工程费用）会越来越高。90 时代，芯片流片一次只需求 100 万美金，到下一代芯片，或许就需求 1亿美金。

这时候，谁具有更多资源，谁能够取得规划效应，卖出去更多芯片，谁家的芯片价格就会更低，在商场上就有竞赛力。相反，假如没有钱和资源投入到最新的工艺制造中，没有很多客户为芯片买单，芯片公司就简单在商场上处于被迫的位置。