自主可控的 AI 芯片和深度学习框架,是构建自主 AI
生态的关键,其中量产是衡量技术开发的最后一关。百度昆仑再进一步,至此百度和阿里都为其云上芯片栓上了一层自主化保险。
![百度AI芯片再进一步!明年初量产,由三星代工采用14nm工艺](https://www.czta.org.cn/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
去年 7 月,百度发布了首款云端全功能 AI 芯片「昆仑」。时隔一年多,昆仑终于走上量产议程,采用三星 14 纳米工艺和 i-Cube TM
封装解决方案。
这是百度和三星的首次代工合作,百度选择三星代工可看出其在工艺和制造资源上的差异化打法(阿里首颗云端 AI 芯片含光 800 采用 12nm
制程),百度提供先进的 AI 平台来最大化 AI 性能,三星将把代工业务扩展到专为云计算和边缘计算设计的高性能计算(HPC)芯片领域。
机器之心 12 月 18 日消息,据三星官网消息显示,百度首款用于云计算和边缘计算的昆仑 AI 芯片已经完成研发,由三星代工明年初实现量产。
昆仑芯片将基于百度针对云、边缘和人工智能的 XPU 神经处理器架构构建,采用三星 14 纳米工艺和 i-Cube TM 封装解决方案。
三星的 14nm 工艺是其最广泛使用的制造节点之一,该工艺的晶体管密度为 32.5 MTr /mm,主要用于英伟达的 GeForce 10
系列,以及许多高通和三星芯片。它有多种变体,包括 14nm LPE(Low Power Early)和 14nm LPP(Low Power
Plus)。
目前三星已经为高通、苹果、Nvidia 和许多其他厂商生产芯片,并且还将其 14nm 工艺许可给美国半导体公司
GlobalFoundries。
三星电子代工行销副总裁 Ryan Lee 表示,「对于三星代工来说,百度昆仑是一个重要的里程碑,因为我们正在通过开发和批量生产 AI
芯片将业务领域从移动扩展到数据中心应用。三星将提供从设计支持到尖端制造技术(例如 5LPE,4LPE 以及 2.5D 封装)的全面工艺解决方案。」
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在制造工艺布局上,全球各大半导体公司都在广泛布局。英特尔进入 10nm 工艺时代,并将推出 7nm,台积电、三星也纷纷完成 7nm 工艺,并将推出
5nm、3nm。
前段时间台积电表示,早期 5nm 测试芯片良率 80%,明年或迎来大规模量产。台积电声称,5nm EUV 工艺的整体改变在于:逻辑密度增加约 1.84
倍,能效增益 15%,功耗降低 30%。目前对 256Mb 的 SRAM 和一些逻辑芯片进行测试,平均产率为 80%,产率峰值大于 90%。
制造工艺一定程度上决定了处理器的集成度。由于在 AI 和 HPC 等各种应用中需要更高的性能,因此芯片集成技术变得越来越重要。
三星的 I-Cube 技术通过插入器连接逻辑芯片和高带宽存储器,可通过利用三星的差异化解决方案以最小的尺寸提供更高的密度/带宽。
与以前的技术相比,这些解决方案将电源/信号完整性提高了 50%以上,从而最大限度地提高了产品性能,预计 I-Cube
技术将标志着异构计算市场的新纪元。三星还在开发更先进的封装技术,包括再分配层(RDL)插入器和 4x,8x HBM 集成封装。
百度昆仑AI芯片明年初量产
最开始,百度开始尝试为深度学习而设计的现场可编程门阵列 (FPGA) 芯片,后逐步演进成「昆仑」项目,昆仑的速度比百度的第一个 FPGA 芯片快 30
倍,并且能够达到每秒 260 tera-operations(TOPS) 和 512 GB /秒的内存带宽,并以 150 瓦的功率提供每秒 260 Tera
操作(TOPS)。
此外,该芯片使用于自然语言处理的预训练模型 Ernie 的推理速度比传统 GPU / FPGA 加速模型快三倍。
利用昆仑的极限运算能力和能效,百度可以有效支持多种功能,包括大规模的 AI 工作负载,例如搜索排名、语音识别、图像处理、自然语言处理、自动驾驶和
PaddlePaddle(飞桨)等深度学习平台。
去年 7 月,百度正式推出首款云端全功能 AI 芯片「昆仑」,其中包含训练芯片昆仑 818-300,推理芯片昆仑
818-100。昆仑可应用于云和边缘场景,例如数据中心、公共云和自动驾驶汽车。
早在 2011 年,百度就已经开始使用专门为深度学习而设计的现场可编程门阵列(FPGA)芯片。随着 AI
芯片的发布,百度也逐渐加入谷歌、英伟达、英特尔和其他许多制造专门用于人工智能处理器的科技公司的行列。
这是百度和三星的首次代工合作,百度选择三星代工可看出其在工艺和制造资源上的差异化打法,百度提供先进的 AI 平台来最大化 AI
性能,三星将把代工业务扩展到专为云计算和边缘计算设计的高性能计算(HPC)芯片领域
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