很多人不理解为什么造芯这么难?

导语:11月12日,曾造出世界最大芯片的美国AI芯片明星企业Cerebras宣布完成了2.5亿美元F轮融资,目前融资总额达到了7.2亿美元。随着AI 技术不断取得突破性进展,作为AI技术的基础架构和未来生态,AI芯片拥有巨大的产业价值和战略地位。那么,AI芯片是什么?它具有哪些不可思议的力量呢?

很多人不理解为什么造芯这么难?

一、AI芯片的含义及发展现状

通常意义上,AI芯片指针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片,它们也被称为AI 加速器或计算卡,专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。

当前,AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。GPU即图形处理器,是一种通用芯片。主要应用于计算机视觉、自然语言处理、游戏开发等领域。

FPGA即现场可编程逻辑门阵列,是一种半定制化芯片。其就像是集成电路中的乐高积木——不同的计算单元可以按照开发者的意图进行组合,使得芯片的架构可以灵活调整,验证不同模型的表现。

ASIC即专用集成电路,是一种全定制化芯片。它是在模型成熟、需要投入实际应用时,开发者将芯片的集成度、功耗、可靠性等方面做进一步优化而专门定制的一款芯片。AI芯片的应用主要包括图像识别、语音识别和搜索引擎优化等。在做智能处理任务时,AI 芯片的性能是普通芯片的百倍,而且能耗更低,能够为人工智能技术的应用和实现提供强有力的计算基础。

AI芯片自上个世纪80年代起就开始逐步发展。当时,神经网络算法和模式识别成为AI 的主要应用,并在数年后开始使用专用芯片来突破计算资源和内存访问的瓶颈。

2004年以后,随着基于深度学习的视觉识别和语音识别算法水平的大幅度提升,AI芯片的发展得到更多的关注和机会。

发展至今,AI芯片领域逐渐呈现出三股势力,第一股势力是致力于通用AI芯片的专业芯片厂商,比如NVIDIA、Intel等;第二股势力是致力于定制化AI芯片的新兴AI独角兽企业,比如商汤科技、旷视科技、依图科技等;第三股势力是致力于云端AI芯片的互联网公司,比如谷歌、百度、阿里巴巴等。相比而言,国外AI芯片制造技术比国内要高得多。

很多人不理解为什么造芯这么难?

一、设计难。一款芯片的前端和后端设计要耗时1~3年,设计完成后的流片环节,需要3~6个月,还会有流片失败一切重来的风险。流片失败3-5次是非常正常的现象。当然,如果流片成功,仍然还需要经过3~12个月的测试调优,才能实现最终的量产。所以说一款芯片的真正量产,一般要经历2~5年。

二、工艺难。一个芯片的制成一般需要经过以下三个步骤:第一要提炼高纯度二氧化硅,做成比纸薄的晶圆;第二要在晶圆上用激光刻出几亿条线路,铺满几亿个二极管三极管;第三要把每片晶圆组合链接好密封,指甲盖大小的芯片里大约有70亿个二极管。