芯耀
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人工智能（AI）現(xiàn)在的熱度節(jié)節(jié)攀升。這項技術(shù)存在了數(shù)十年之久，一直不溫不火，但它最近已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心分析、自動駕駛汽車和增強(qiáng)現(xiàn)實等應(yīng)用的焦點(diǎn)。這項技術(shù)怎么就重獲新生了呢？在我看來，人工智能迅速走熱的趨勢是由兩種力量所推動的：訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)的大爆發(fā)和可以大大加快訓(xùn)練進(jìn)程的新技術(shù)的出現(xiàn)。下面，我們分別從這兩個方面進(jìn)行一下解讀。
數(shù)據(jù)就是人工智能世界的貨幣。沒有大量的已知結(jié)果，就無法進(jìn)行推論和機(jī)器學(xué)習(xí)。得益于數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域幾個巨無霸的強(qiáng)力推動，各種數(shù)據(jù)庫正處于如火如荼的建設(shè)中。谷歌已經(jīng)積累了大量與自主駕駛汽車相關(guān)的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，特斯拉和其它位于底特律的汽車制造商也不甘落后，積累了大量數(shù)據(jù)。在自動駕駛領(lǐng)域，奧迪計劃在其旗艦車型 A8 上部署 Level 3 的自動駕駛能力。
人工智能的另一個應(yīng)用前沿是自然語言處理。想想吧，您的屋子里充滿了各種傾聽您的指令并隨時準(zhǔn)備進(jìn)行互動的小玩意（比如亞馬遜的 Alexa、三星電視等），當(dāng)然，這些設(shè)備不是為了竊聽你的私生活，它們看起來更像是一個精心設(shè)計的程序，可以學(xué)習(xí)如何解釋人類的自然語言。谷歌、Facebook、亞馬遜和微軟已經(jīng)開展了大量研究自然語言處理的項目。
從技術(shù)的角度來看，英偉達(dá)的 GPU 處于先發(fā)優(yōu)勢，因為它的架構(gòu)可以很容易地從圖形加速應(yīng)用切換到 AI 培訓(xùn)應(yīng)用上?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)不再局限于機(jī)器學(xué)習(xí)上，而且更多可以以更快的速度運(yùn)行 AI 系統(tǒng)的新型架構(gòu)正在被開發(fā)出來。英偉達(dá)、高通、英特爾、IBM、谷歌、Facebook 和其它公司正在加速涌入這個領(lǐng)域。
實際上，這些器件并不是真正的芯片，而是一種單封裝系統(tǒng)。它們通常包含一顆或者兩顆高規(guī)格的基于最新半導(dǎo)體制造工藝（16nm 及以下）打造的 ASIC 和大容量的超高帶寬內(nèi)存（比如 HBM2 堆棧），所有這些芯片都通過某種內(nèi)插器集成在一起（想象一下硅片的封裝）。我們當(dāng)然知道哪些場合需要這些芯片，但是問題是，是誰在設(shè)計和生產(chǎn)它們？
先看代工廠這邊，全球有很多代工廠，但是因為難度太高，能生產(chǎn) AI 單封裝系統(tǒng)的廠家并不多，臺積電、三星和格羅方德都在榜單之列。那么，是哪些廠商在設(shè)計 AI 單封裝系統(tǒng)呢？你需要看看哪些廠商真正擅長 2.5D 集成和擁有設(shè)計所需的關(guān)鍵 IP（比如 HBM2 物理層接口和高速 SerDes）。HBM2 PHY 和高速 SerDes 模塊執(zhí)行該單封裝系統(tǒng)內(nèi)多個組件之間的任務(wù)關(guān)鍵性通信。這些都是模擬設(shè)計中非常苛刻的挑戰(zhàn)，從 ASIC 供應(yīng)商那里購買 IP 可以把風(fēng)險降至最低。
擅長這些領(lǐng)域的 ASIC 廠商并不多，不過由于人工智能市場可能會出現(xiàn)爆炸性增長，所以這些 ASIC 廠商將會受益匪淺。其中有一家 ASIC 廠商值得關(guān)注–eSilicon。上面提到的三項關(guān)鍵技術(shù) eSilicon 都有涉及，一方面從 2011 年以來他們一直在做 2.5D 集成并且已被公認(rèn)為這一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。同時 eSilicon 也有硅驗證的 HBM2 PHY 技術(shù)。那么 SerDes 呢？到目前為止，eSilicon 已經(jīng)集成了第三方的 SerDes 模塊。如果仔細(xì)觀察你會發(fā)現(xiàn)情況還在發(fā)生變化，eSilicon 并沒有關(guān)于擁有 SerDes 技術(shù)的官方聲明，但是該公司網(wǎng)站上已經(jīng)出現(xiàn)了高性能 SerDes 開發(fā)中心的相關(guān)文字。并且他們正在招聘版圖工程師，這很說明問題。
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