人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入算力時(shí)代。

據(jù)中國信息通信研究院測(cè)算，截至2021年底，中國算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1.5萬億元，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過8萬億元。其中，云計(jì)算市場規(guī)模超過3000億元，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（服務(wù)器）市場規(guī)模超過1500億元，AI 核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元。

國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)近五年平均增速超過30%，算力規(guī)模超過150EFlops（每秒15000京次浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），排名全球第二，第一是美國。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，算力高低成為綜合國力強(qiáng)弱的重要指標(biāo)之一，高算力芯片技術(shù)是國家核心競爭力的重要體現(xiàn)。

眾多場景已經(jīng)進(jìn)入超越1000TOPS（Tera Operations Per Second， 處理器每秒可以進(jìn)行一萬億次操作（1012））算力的時(shí)代。

01

超越1000 TOPS的高算力

數(shù)據(jù)中心和超算

一個(gè)典型的超越1000TOPS算力的場景就是數(shù)據(jù)中心和超算。先來看數(shù)據(jù)中心對(duì)于算力的需求，工信部發(fā)布的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2021-2023年)》明確了算力內(nèi)涵并引入測(cè)算指標(biāo)FLOPS，對(duì)數(shù)據(jù)中心發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，指出到2023年底，總算力規(guī)模將超過200 EFLOPS，高性能算力占比將達(dá)到10%，到2025年，總算力規(guī)模將超過300 EFLOPS。

而超算中心也早已邁入E級(jí)算力（百億億次運(yùn)算每秒）時(shí)代，并正在向Z（千E）級(jí)算力發(fā)展。E（Exascale）級(jí)計(jì)算也就是百萬兆級(jí)的計(jì)算，是目前全球頂尖超算系統(tǒng)新的追逐目標(biāo)。用一個(gè)不精確的說法來解釋百萬兆級(jí)計(jì)算，一個(gè)百萬兆級(jí)計(jì)算機(jī)一瞬間進(jìn)行的計(jì)算，相當(dāng)于地球上所有人每天每秒都不停地計(jì)算四年。

2022年5月登頂世界超算500強(qiáng)榜單的美國國防部橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室Frontier超算中心，采用AMD公司MI250X高算力芯片（可提供383 TOPS算力），達(dá)到了1.1 EOPS雙精度浮點(diǎn)算力。

人工智能

不斷發(fā)展的人工智能也對(duì)芯片的算力提出更高的要求。人工智能的應(yīng)用對(duì)于算力最大的挑戰(zhàn)依然來自于核心數(shù)據(jù)中心的模型訓(xùn)練，近年來，算法模型的復(fù)雜度呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長趨勢(shì)，正在不斷逼近算力的上限。

以2020年發(fā)布的GPT3預(yù)訓(xùn)練語言模型為例，其擁有1750億個(gè)參數(shù)，使用1000億個(gè)詞匯的語料庫訓(xùn)練，采用1000塊當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的英偉達(dá)A100 GPU（圖形處理器，624 TOPS）訓(xùn)練仍需要1個(gè)月。

距離GPT-3問世不到一年，更大更復(fù)雜的語言模型，即超過一萬億參數(shù)的語言模型Switch Transformer已問世。目前，人工智能所需算力每兩個(gè)月即翻一倍，承載AI的新型算力基礎(chǔ)設(shè)施的供給水平，將直接影響AI創(chuàng)新迭代及產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用落地。

AI模型跑步進(jìn)入萬億級(jí)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)發(fā)展逐步進(jìn)入大模型、大數(shù)據(jù)階段，模型參數(shù)和數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，引發(fā)的算力需求平均每2年超過算力實(shí)際增長速度的375倍。

自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)需要高于1000 TOPS的高算力芯片。

自動(dòng)駕駛的競爭實(shí)際上是算力的競爭。汽車從L1、L2向L3、L4、L5不斷推進(jìn)，從某種意義上看，就是算力的競賽，每往上進(jìn)階一級(jí)就意味著對(duì)算力的需求更高。高階自動(dòng)駕駛對(duì)算力需求呈指數(shù)級(jí)上升。

2014—2016年特斯拉ModelS的算力為0.256TOPS，2017年蔚來ES8的算力是2.5TOPS，2019年特斯拉Model3算力為144TOPS，2021年智己L71070TOPS，2022年蔚來ET7是1016 TOPS。

綜合考慮集成電路技術(shù)發(fā)展下的芯片算力現(xiàn)狀和未來人工智能、數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，未來高算力芯片需要不低于1000 TOPS的算力水平。

市場對(duì)于算力需求的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過摩爾定律的演進(jìn)速度。OpenAI的模型顯示，2010年以來業(yè)內(nèi)最復(fù)雜的AI模型算力需求漲了100億倍。目前解決算力的方式80%依靠并行計(jì)算和增加投資，10%依靠AI算法進(jìn)步，10%依靠芯片單位算力進(jìn)步。

02

1000TOPS背后的“大算力芯片”

單個(gè)芯片對(duì)于算力的追求是永無止盡的。目前來看，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為“單芯片算力達(dá)到100TOPS”就能稱之為“大算力芯片”。

目前能夠推出單芯片超越100TOPS的企業(yè)并不多，包括：AMD公司MI250X高算力芯片（可提供383 TOPS算力）、Mobileye EyeQ Ultra單顆芯片（算力可達(dá)176TOPS）等。

國內(nèi)方面，寒武紀(jì)2021年也接連發(fā)布2款云端AI芯片，分別是思元290和思元370。思元370是寒武紀(jì)首款采用chiplet（芯粒）技術(shù)的AI芯片，集成了390億個(gè)晶體管，最大算力高達(dá)256TOPS(INT8)，是寒武紀(jì)第二代產(chǎn)品思元270算力的2倍。

此外，燧原科技、地平線、瀚博半導(dǎo)體、芯馳科技、黑芝麻智能等在2021年也都推出了大算力AI芯片，其中，燧原科技發(fā)布的“邃思2.0”，整數(shù)精度INT8算力高達(dá)320TOPS。

目前推出算力超越1000TOPS的SoC，唯有英偉達(dá)、高通，并且兩家企業(yè)推出的高算力芯片主要用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

首先來看英偉達(dá)，在2021年4月，英偉達(dá)就已經(jīng)發(fā)布了算力為1000TOPS的DRIVE Atlan芯片。到了今年，英偉達(dá)直接推出芯片Thor，算力是Atlan的兩倍，達(dá)到2000TOPS，并且在2025年投產(chǎn)，直接跳過了1000TOPS的DRIVE Atlan芯片。

其次是高通，今年同樣推出集成式汽車超算SoC———Snapdragon Ride Flex，包括Mid、High、Premium三個(gè)級(jí)別。最高級(jí)的Ride Flex Premium SoC再加上AI加速器，其綜合AI算力能夠達(dá)到2000TOPS。

超強(qiáng)算力的背后，是利用SoC的片上整合。異構(gòu)計(jì)算通過多種計(jì)算單元混合協(xié)作模式提升計(jì)算并行度和效率，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等各類典型應(yīng)用中占比顯著提高，并主要通過芯片內(nèi)異構(gòu)、節(jié)點(diǎn)內(nèi)異構(gòu)兩種模式實(shí)現(xiàn)性能、功耗與成本間的最佳均衡。芯片內(nèi)異構(gòu)典型代表為 SoC 芯片，以英偉達(dá)的Thor為例，Thor之所以能實(shí)現(xiàn)如此高算力，主要得益于其整體架構(gòu)中的Hopper GPU、Next-Gen GPU Ada Lovelace和Grace CPU。

03

高算力芯片如何進(jìn)化

實(shí)際上，芯片的算力由數(shù)據(jù)互連、單位晶體管提供的算力（通常由架構(gòu)決定）、晶體管密度和芯片面積共同決定。因此想要實(shí)現(xiàn)算力的提高，需要從這幾個(gè)方面入手。

算力進(jìn)化的路徑一：芯片系統(tǒng)架構(gòu)的挑戰(zhàn)

200TOPS以上的芯片對(duì)于訪存能力的要求非常高，需要支持更高的帶寬，這帶來系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜度的大幅度提升。

當(dāng)前芯片主要采用馮·諾依曼架構(gòu),存儲(chǔ)和計(jì)算物理上是分離的。有數(shù)據(jù)顯示,過去二十年,處理器性能以每年大約55%的速度提升,內(nèi)存性能的提升速度每年只有10%左右。結(jié)果長期下來,不均衡的發(fā)展速度造成了當(dāng)前的存儲(chǔ)速度嚴(yán)重滯后于處理器的計(jì)算速度,出現(xiàn)了“存儲(chǔ)墻”問題,最終導(dǎo)致芯片性能難以跟上需求。

英偉達(dá)提出的“黃氏定律”,預(yù)測(cè)GPU將推動(dòng)AI性能實(shí)現(xiàn)逐年翻倍,采用新技術(shù)協(xié)調(diào)并控制通過設(shè)備的信息流,最大限度減少數(shù)據(jù)傳輸,來避免“存儲(chǔ)墻”問題。

英偉達(dá)在GPGPU上迭代形成集成了張量核心（Tensor Core）的領(lǐng)域定制架構(gòu)，2022年最新發(fā)布的H100 GPU基于4 nm工藝，可以提供2000 TFLOPS（萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算每秒）的算力。

算力進(jìn)化的路徑二：先進(jìn)工藝平臺(tái)的挑戰(zhàn)

集成電路尺寸的微縮能夠帶來單位面積算力指數(shù)的提升。在相同架構(gòu)的不同工藝下，隨著工藝節(jié)點(diǎn)的縮小，英偉達(dá)GPU單位面積芯片算力持續(xù)提升。近年來，英偉達(dá)、AMD、蘋果的高算力芯片均采用7、5 nm先進(jìn)制程實(shí)現(xiàn)。本質(zhì)上，算力提升的核心是晶體管數(shù)量的增加。

作為 Intel 的創(chuàng)始人之一，Gordon Moore 在最初的模型中就指明，無論是從技術(shù)的角度還是成本的角度來看，單一芯片上的晶體管數(shù)量不能無限增加；因此，業(yè)內(nèi)在致力于提升晶體管密度的同時(shí)，也在嘗試其他軟硬件方式來提高芯片運(yùn)行效率，如：異構(gòu)計(jì)算、分布式運(yùn)算等等。

算力進(jìn)化的路徑三：大尺寸芯片工程的挑戰(zhàn)

大算力芯片的尺寸非常大，其在封裝、電源和熱管理、成本控制、良率等方面都存在嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。芯片的價(jià)格當(dāng)然是面積越大越貴，芯片面積擴(kuò)大一倍，價(jià)格高3到5倍甚至更高。

根據(jù)近40年來芯片面積的變化趨勢(shì)，可以看出隨著高算力芯片的不斷發(fā)展，面積也持續(xù)增大，當(dāng)前已接近單片集成的面積極限。既然單顆芯片的面積不能無限增加，將一顆芯片拆解為多顆芯片，分開制造再封裝到一起是一個(gè)很自然的想法。

異構(gòu)集成+高速互聯(lián)塑造了 Chiplet 這一芯片屆的里程碑。如果使用芯粒（Chiplet）設(shè)計(jì)技術(shù)，通過把不同功能芯片模塊化，利用新的設(shè)計(jì)、互連、封裝等技術(shù)，在一顆芯片產(chǎn)品中使用來自不同技術(shù)、不同制程甚至不同工廠的芯片，解決了芯片制造層面的效率問題。

04

結(jié)語

宏觀總算力 = 性能 x 數(shù)量（規(guī)模） x 利用率。

算力是由性能、規(guī)模、利用率三部分共同組成的，相輔相成，缺一不可：有的算力芯片，可能可以做到性能狂飆，但較少考慮芯片的通用性易用性，然后芯片銷量不高落地規(guī)模小，那就無法做到宏觀算力的真正提升。

有的算力提升方案，重在規(guī)模投入，攤大餅有一定作用，但不是解決未來算力需求數(shù)量級(jí)提升的根本。

現(xiàn)階段大國博弈加劇全球產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈重構(gòu)，同時(shí)中國集成電路先進(jìn)工藝的開發(fā)受到制約，單純依靠先進(jìn)制程等技術(shù)的單點(diǎn)突破成本高、周期長。

采用成熟制程和先進(jìn)集成，結(jié)合CGRA和存算一體等國內(nèi)領(lǐng)先的新型架構(gòu)，在芯粒技術(shù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)晶圓級(jí)的高算力芯片是一條可行的突破路徑，該路徑能夠利用現(xiàn)有優(yōu)勢(shì)技術(shù)，在更低的成本投入下，更快地提升芯片算力。

審核編輯 ：李倩