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萬億個(gè)晶體管+埃米級(jí)設(shè)計(jì),新型芯片系統(tǒng)需要AI

新思科技 ? 來源:未知 ? 2023-02-15 18:05 ? 次閱讀

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我們的工作和生活已經(jīng)相當(dāng)智能了,但追求更智能的腳步永遠(yuǎn)不會(huì)停下…所以,究竟要怎樣才能變得更智能呢?如今的芯片能幫助我們完成這項(xiàng)任務(wù)嗎?

答案是:能!在聰明的開發(fā)者不斷創(chuàng)新改變世界的同時(shí),EDA專家也在幕后努力忙碌著攻克重大技術(shù)挑戰(zhàn)。本文將討論半導(dǎo)體和系統(tǒng)設(shè)計(jì)行業(yè)需要怎么做才能在未來十年繼續(xù)推動(dòng)創(chuàng)新。

AI推動(dòng)對(duì)新芯片架構(gòu)發(fā)展

回看2012年,當(dāng)時(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的概念很火,當(dāng)時(shí)一個(gè)現(xiàn)成的高端臺(tái)式機(jī)顯卡可擁有每秒1.6萬億次的運(yùn)算能力來加速CNN。如今,憑借ML加速器和功能非常強(qiáng)大的AI處理器,我們正在進(jìn)入ExaFLOPS級(jí)領(lǐng)域(Exaflops超級(jí)計(jì)算機(jī)是每秒浮點(diǎn)運(yùn)算可達(dá)一百億億次的超級(jí)計(jì)算機(jī),也被稱為頂級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)),其中那些AI處理器擁有數(shù)十萬個(gè)針對(duì)AI優(yōu)化的內(nèi)核來處理大型語言模型(LLM)。

這些Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常龐大,涵蓋數(shù)千億個(gè)參數(shù),經(jīng)過訓(xùn)練后還可用來撰寫文案、回答問題以及處理語言翻譯等工作。它們還刺激了對(duì)領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)的需求,并突出了軟硬件協(xié)同優(yōu)化對(duì)于未來實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的AI系統(tǒng)的重要性。

考慮到ML模型的快速發(fā)展,開發(fā)者們并不需要對(duì)底層硬件進(jìn)行大幅改進(jìn)。但在AI時(shí)代,性能需要每六個(gè)月就要翻一番才能跟上時(shí)代發(fā)展步伐,摩爾定律與之相比其實(shí)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后,特別是在處理LLM方面更是如此。

隨著摩爾定律趨近極限,芯片設(shè)計(jì)行業(yè)也面臨著重重挑戰(zhàn):

  • 處理能力挑戰(zhàn):限制了訓(xùn)練計(jì)算量的擴(kuò)展

  • 內(nèi)存挑戰(zhàn):參數(shù)數(shù)量增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了本地內(nèi)存的擴(kuò)展速度

  • 帶寬挑戰(zhàn):硬件遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了內(nèi)存和互連帶寬

芯片制造正在接近極限尺寸,密度增加預(yù)計(jì)將隨著成本的上漲而放緩。從單位產(chǎn)量成本的角度來看,轉(zhuǎn)向采用更大的芯片尺寸并不能解決問題。

I/O限制正在成為另一個(gè)制約因素,近年來,晶粒間互連方面的改善成效甚微。不過高密度集成和封裝技術(shù)的進(jìn)步,包括3D堆疊技術(shù),都在幫助突破這些技術(shù)瓶頸,并為新的系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)鋪平道路,讓電子行業(yè)在下個(gè)十年里能不斷創(chuàng)新。

進(jìn)入埃米時(shí)代

芯片系統(tǒng)才是解決之道

未來將進(jìn)入埃米時(shí)代。片上系統(tǒng)(SoC)需要發(fā)展成芯片系統(tǒng),即高度異質(zhì)的Multi-Die系統(tǒng)。到2030年,一個(gè)用于計(jì)算密集型應(yīng)用的典型系統(tǒng)將包括:多個(gè)芯片(有些相互堆疊)、計(jì)算資源、內(nèi)存,并且這些都位于同一個(gè)封裝內(nèi)。隨著先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)的單位產(chǎn)量成本上升,該策略使設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)能夠?yàn)樽酉到y(tǒng)逐一決定每個(gè)功能應(yīng)采用哪種工藝技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)其整體的系統(tǒng)性能和成本目標(biāo)。

構(gòu)建包含萬億個(gè)晶體管

埃米級(jí)設(shè)計(jì)需要什么?

埃米級(jí)談?wù)摰氖枪に嚰夹g(shù)的復(fù)雜性,而萬億則涉及到功能的規(guī)模。要滿足這兩個(gè)方面的需求,首先需要重新思考構(gòu)建此類系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)方法,同時(shí)還要以更經(jīng)濟(jì)高效的方式提供出色的功耗、性能和面積(PPA)。為此,需要在單個(gè)晶粒層面和整個(gè)Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計(jì)層面采用AI驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)大超融合技術(shù)。

雖然芯片設(shè)計(jì)的這一演變是由基于AI的應(yīng)用以及超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)市場推動(dòng)的,但很明顯,在幫助改進(jìn)這些Multi-Die系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法方面,AI的使用本身將是不可或缺的。將先進(jìn)智能集成到設(shè)計(jì)和驗(yàn)證流程中正在迅速成為未來的發(fā)展方向。超融合設(shè)計(jì)的成功離不開一個(gè)融合流程,該流程將融合從RTL到GDSII的所有環(huán)節(jié),并通過智能搜索空間優(yōu)化和ML驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)分析得到增強(qiáng)。

采用整體性方法來

處理系統(tǒng)復(fù)雜性

縱觀全球半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展軌跡,Multi-Die系統(tǒng)設(shè)計(jì)顯然將在未來幾年內(nèi)大幅增長。雖然Multi-Die系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程目前還是相互脫節(jié)的,但為了迎接系統(tǒng)設(shè)計(jì)新時(shí)代,新思科技正在加大對(duì)Multi-Die技術(shù)的投資。

我們的全棧EDA方法采用靈活且可擴(kuò)展的集成解決方案,從架構(gòu)探索到設(shè)計(jì)、分析和簽核均有涉及,能夠?qū)崿F(xiàn)Multi-Die/封裝的協(xié)同設(shè)計(jì)。我們用于測試、驗(yàn)證和芯片生命周期管理(SLM)的Multi-Die解決方案具有智能功能,可以加快大規(guī)模的設(shè)計(jì)收斂,從而實(shí)現(xiàn)可靠、安全的運(yùn)行。我們廣泛的IP產(chǎn)品組合能夠?qū)崿F(xiàn)高帶寬、低延遲,并可以將所有重要的部分聯(lián)系在一起。

一直以來,半導(dǎo)體行業(yè)都是由單片SoC主導(dǎo),如今單片SoC設(shè)計(jì)正在為萬億晶體管級(jí)設(shè)計(jì)讓路。這些Multi-Die系統(tǒng)的加入需要全面探索,以及支持所有設(shè)計(jì)風(fēng)格的能力和規(guī)模。雖然這個(gè)要求很高,但新思科技已經(jīng)躍躍欲試,我們將繼續(xù)幫助開發(fā)者定義和提供影響市場的獨(dú)特產(chǎn)品。

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