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这些天有很多讨论人工智能,以及它是如何改变从劳动力到医学、太空探索,我们的生活方式。人工智能已经渗透进技术的所有方面。增加数据中心的容量和更高层次的复杂性大大扩展运行工作负载比以往任何时候都更有效。它是同时生下计算边缘和改变物联网。但究竟什么是人工智能芯片和为什么他们如此重要在我们推进到一个新时代的能力?
今天的人工智能芯片fpga上运行人工智能技术,如机器学习工作负载,gpu, ASIC加速器。他们可以处理更多的变量和计算的细微差别,他们过程指数更多的数据比传统的处理器。事实上,他们是数量级的更快更有效比传统的集成电路(ic)包含应用程序。
有革命的半导体结构来实现人工智能芯片。最新的发展是建筑师人工智能芯片成许多独立异构组件优化的独特点,一个包。这些multi-die系统打破传统的SoC设计的限制,快速达到他们的性能上限。事实上,这些multi-die系统启用深度学习能力的基石。
为什么需要人工智能芯片?
人工智能芯片的竞争对手人类脑力来管理复杂的任务,但是这是他们的速度和容量可以超越人类的能力。使用人工智能芯片广泛应用各个行业。事实上,你会发现无论你需要最高水平的人工智能芯片性能时(例如,在高端图形处理,服务器、汽车和手机。在这个的更多信息,你可以看看为什么我需要一个新的芯片架构。本文引用了“人工智能芯片设计可能导致少15 - 20%的时钟速度和15 - 30%的密度....他们也需要快速访问内存组件允许人工智能技术在分钟和小时训练…”这些好处相当于节约成本如果你租用数据中心或者能力,给你更多的灵活性审判和错误如果你使用自己的资源。人工智能芯片是必不可少的在管理复杂的人工智能任务包含的最大数量计算是必要的。
人工智能芯片设计是什么?
今天,人工智能不仅被用作功能在芯片工作的一部分,但它也用于设计芯片,大大提高工程效率。现在人工智能技术集成在整个半导体开发过程中帮助设计、验证和测试电路。强化学习就可以快速的识别主要优化目标。此外,该行业正开始探索生成人工智能芯片设计,以更好地支持定制和提高生产力。使用人工智能芯片设计的好处包括:
- 显著改善掌权、性能和面积(PPA)
- 能够重用效率实现(从)其他设计
- 更高的生产率和更快的上市时间
- 更快的设计从节点到节点的迁移
这些优势是加上的能力技术处理的单调迭代任务,让工程师专注于设计问题,实现竞争优势。详情查看我们的文章人工智能芯片设计。
传统人工智能芯片和芯片
戈登·摩尔,英特尔的首席执行官,曾观察到一个芯片上的晶体管的数量平均(因此性能)每两年翻了一倍。这一观点被称为摩尔定律。随着时间的流逝和薯片(和流程节点上运行)变得更加成熟,摩尔定律正在缩小的上限——你不能塞进永远的晶体管到更小的单片芯片。有一个限制。在过去的几年中,限制已经完全敞开了反思半导体结构。今天multi-die系统架构性能的指数增长铺平了道路,一个新的世界设计的可能性。
在人工智能AI加速器芯片的作用
AI加速器是一个类型的组件在multi-die系统死亡。AI加速器使更大的工作负载的可伸缩性和处理速度。机器,他们在1000 x的能源效率比通用计算的机器。这是至关重要的,特别是在数据中心的很大一部分功率预算去简单的冷却系统。也是重要的边缘,低功率对连接设备的计算处理至关重要。AI加速器也降低了系统的延迟。他们不仅使可伸缩性,而且异构系统的质量。深入探索系统的AI加速器能做什么,去AI加速器。
人工智能的电源管理芯片
人工智能芯片的故障是一个权力问题。故障相当于不必要的信号发生系统,可能会导致红外滴和机电的挑战。可以是极小的灾难性的影响。为了防止这一点,你需要机制来避免,减轻,否则管理电力故障。具体地说,您需要正确的延迟数据和正确的工具来测量电源异常,导致能源消耗急剧增加。为了避免和减轻故障,要转变留在你的设计方法。这从来没有更重要比人工智能芯片的处理能力和功率密度远远大于传统的设计。发展人工智能芯片要求你认为最佳的微架构在早期管理任何故障在系统和RTL的水平。学会更好地管理权力的来龙去脉,阅读更多故障能力。
人工智能在EDA工具和验证的作用
与一切,AI扩展到EDA工具和验证。Synopsys对此。ai™是该行业的第一AI-driven,完整EDA设计套件,促进设计从建筑通过验收的所有阶段。这是革命,因为它允许设计师:
- 规模的选择在设计流达到无与伦比的PPA。
- 得到最快的时间自主设计目标收敛于tape-out-ready解决方案。
- 规模经营的能力在专家的水平。
- 验证他们的设计覆盖质量更高更快,所以不要去未被发现的bug。
您可以了解更多关于人工智能在EDA和验证工具的作用:人工智能增强了EDA工具和芯片设计如何,提高芯片验证人工智能和机器学习,SoC设计验证并与人工智能芯片调试。
用例人工智能芯片
人工智能芯片是理想的超大型数据中心。处理能力是3月份开始从中心转移到边缘,无论是你的智能手机,智能住宅,或者你的智能。现在比以前有更多的数据被创建。人工智能芯片在高性能计算等领域扮演着重要角色,在超级计算机处理大规模数据集,将帮助我们更好地了解全球变暖,流行病,我们在宇宙中的位置。在数据中心中,人工智能芯片将帮助我们达到新水平的效率,使用更少的能量在最高水平的性能。边缘,人工智能芯片处理能力将使我们分散在一个世界,一切都是真正的连接。,有很多的应用程序还没有出生。我们只是初实现人工智能芯片能做什么。
半工程报告人工智能芯片市场是五年前几乎不存在,2021年是870亿美元,到2030年分析师项目将突破1.6万亿美元。文章指出,“虽然大多数人都熟悉机器学习和深度学习区分猫和狗,新兴应用程序显示如何使用此功能不同。数据优先级和分区,例如,可以利用优化能力和性能的芯片或系统在没有人为干预的情况下。”
未来的人工智能芯片
而人工智能芯片已经改善你的经验与技术,你会经常看到它今天地区要求的最大水平的性能。在未来,光子学和multi-die系统将有助于实现更大的功率效率,使技术更容易更power-sensitive应用随着时间的推移,变得越来越普遍。阅读更多关于人工智能的未来半导体AI在芯片设计的未来是什么?和2023强人工智能预测:人工智能应用和芯片设计工具。
总结
AI人工智能芯片和芯片设计正在我们的能力超出了我们的梦想。市场预计在10年时间内几乎翻了一番。人工智能芯片将继续增殖从超大型数据中心到边缘,根深蒂固的进入我们的生活,帮助更好的联系我们,使我们能够解决以前无法解决的问题。我们将继续寻找新的人工智能芯片的使用,不仅能减轻各自的旅程,也为我们探索打开全新的世界,释放我们的想象力。