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芯原股份戴伟民:Chiplet会在AIGC和智慧驾驶领域率先落地

发布时间:2023-12-04 责任编辑:lina

【导读】随着ChatGPT的火爆,AI技术再次引发人们的关注。数据显示,现在与AI相关的芯片占比约为20%,而到2030年这一占比将会上升至70%。这意味着,未来不管做什么芯片,多少都和AI有关系。


随着ChatGPT的火爆,AI技术再次引发人们的关注。数据显示,现在与AI相关的芯片占比约为20%,而到2030年这一占比将会上升至70%。这意味着,未来不管做什么芯片,多少都和AI有关系。


与AI相伴而来的,是巨大的算力需求。现如今,半导体工艺制程发展已进入后摩尔定律阶段,芯片资源密度和数字逻辑时钟频率的提升幅度逐代次衰减,导致芯片设计厂商只能通过增加芯片面积以提升集成度,不断挑战光罩极限。


Chiplet(芯粒,或小芯片)因其具有提升良率、突破光罩极限、芯片架构灵活、芯片组件技术供应货架化等优异特点,受到产业界和学术界的广泛重视。它是一种把传统单芯片设计方案改为基于多个芯粒进行设计,并利用先进封装工艺进行集成的芯片设计方法。Chiplet一词既指一种特定技术,芯片设计方法、芯片设计架构,也可指组成最终芯片的“芯粒”组件,有时还被用来指代整个与Chiplet技术相关的产业群体。


国内也掀起过Chiplet的热潮,不过到现在,Chiplet芯片主要以企业内部定制为主,没有形成开放的生态。芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民在ICCAD 2023上表示,开放式的Chiplet率先落地的应用场景,会是AIGC和智慧驾驶。


用Chiplet重塑AIGC和智慧驾驶行业


Chiplet在这两年出现频率极高,但从其本身而言,它在产业界并非新东西,而是已经存在十多年。Chiplet能够在一定程度上缓解性能功耗间的矛盾,目前还存在两种较为极端的认知:一种认为Chiplet无所不能,能够实现中国集成电路突围,另一种则认为Chiplet只是一种封装技术,不必把它看太重。


但事实上,任何一门工艺本质上都是一把锤子,怎么使用,何时使用都要看具体针对哪些场景和问题。对现在这个时间点来说,AIGC和自动驾驶对于算力的需求增长最为迅速,所以Chiplet技术应用在这两个场景的增长动力明显增强。


戴伟民表示,国内近年来掀起百模大战,实际上AI大模型数量最终会大幅收敛,因为它的电能消耗非常大而功能较为雷同,未来会在通用大模型中间进行微调,形成垂直领域大模型(垂域),比如医疗、政务等,形象来讲,AI相关的应用是树叶,通用大模型就是树干,垂域大模型就是树枝,而树根就是算力。


以iPhone 4为代表的智能手机开启了移动互联网“牛市”,那么下一轮“牛市”在哪里?戴伟民认为,以ChatGPT为代表的大模型正引领大算力硬件的“牛市”,利用Chiplet技术的AI芯片是具性价比和能耗优势的解决方案,将能够应对大模型训练和推理不断增长的市场。


实际上,芯原早在6年前就已经与谷歌就AI的前沿应用展开合作,彼时业界对AI大模型这一概念还不熟知,也就是说,芯原早先于浪潮之前,就已开始布局相关技术。


智慧驾驶是Chiplet另一个重要市场。一方面,汽车架构正在逐渐从分散式转变为按功能或位置组合的域控结构,另一方面,预计车厂将大幅增加算力,以探索更灵活的方式,将大型芯片中不同功能分割或混搭。


而Chiplet在汽车芯片中快速应用的主要驱动力包括三点。一是通过增加特定Chiplet来升级汽车芯片,可以大幅简化汽车芯片迭代时的设计工作和车规流程;二是几颗Chiplet同时失效的概率远远小于一颗汽车芯片失效的概率,因此也增加了汽车芯片的可靠性;三是Chiplet架构支持将高安全等级的相关功能放在一颗Die内,娱乐交互相关功能集成于另一颗Die,实现不同安全等级的子系统之间的有效隔离,从而有效提升汽车的安全性。


戴伟民表示,芯原在汽车半导体领域深耕多年,从智慧座舱到自动驾驶技术均有布局。


芯原股份戴伟民:Chiplet会在AIGC和智慧驾驶领域率先落地


助力中国领先落地Chiplet


“芯原成立于2001年,并于2020年成功在上海证券交易所科创板挂牌上市,19年磨一剑。”戴伟民如是说。那么芯原在Chiplet技术方面进展如何?


芯原拥有丰富的处理器IP,其中包括已广泛部署在各个高端及主流汽车中的GPU IP及其衍生发展而来的GPGPU,已在全球68家企业的120余款人工智能芯片中获得采用的NPU IP及已被全球前20大云平台解决方案提供商中的12家所采用的VPU IP等。芯原也已经布局了Chiplet接口IP和先进封装技术。


“IP芯片化,IP as a Chiplet”和”芯片平台化,Chiplet as a Platform”是芯原结合技术和市场特点,实现Chiplet产业化的重要手段。目前芯原已经基于Chiplet架构推出了高端应用处理器芯片平台,并有序进行迭代工作。芯原的客户也基于其多个IP,推出了面向数据中心和自动驾驶的采用Chiplet架构的芯片产品。


在AI应用方面,除了NPU、GPGPU、高性能GPU的储备外,芯原还将自有的处理器IP进行原生耦合,形成了AI-GPU、AI-VPU、AI-ISP等子系统,给AI设备带来了颠覆性的技术升级,将有力促进AIGC的快速发展。


在汽车方面,芯原拥有获ISO 26262功能安全认证的处理器IP和车规级接口IP,可为客户提供完整的车规级芯片设计与量产服务。比如,芯原的ISP IP同时获得了汽车功能安全及工业功能安全认证,其芯片设计流程也获得汽车功能安全管理体系认证。芯原的GPU IP和NPU IP已经在汽车上获得了广泛的应用,包括信息娱乐系统、仪表盘、车身环视、驾驶员状态监控系统、ADAS、自动驾驶汽车等。此外,芯原已经帮助客户设计了多颗基于先进工艺的高性能自动驾驶芯片,并成功帮助客户设计和量产了多颗车规级MCU芯片。


Chiplet给产业带来四个显著的变化:IP芯片化、集成异构化、集成异质化和I/O增量化。其中,最为关键的是,统一的接口标准对于Chiplet产业落地发展至关重要。UCIe是一个很有影响力的国际开放标准。我们应该拥抱这种能极大整合业内资源的开放标准。芯原是大陆首批加入该组织的企业。


芯原股份戴伟民:Chiplet会在AIGC和智慧驾驶领域率先落地


“芯原拥有丰富的处理器IP核,以及领先的芯片设计能力,加上我们与全球主流的封装测试厂商、芯片制造厂商都建立了长久的合作关系,所以非常适合推出Chiplet业务。我们有望成为推出第一批Chiplet商用产品的企业,我们会不断努力,助力Chiplet在智慧驾驶、AIGC等领域的产业化落地。”戴伟民如是说。


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