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大咖座談 | 半導(dǎo)體行業(yè)對AI在終端場景及應(yīng)用中的推動

瑞薩電子 ? 來源:未知 ? 2023-11-09 18:10 ? 次閱讀
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Sailesh Chittipeddi

Executive VP and GM, Embedded Processing, Digital Power and Signal Chain Solutions Group

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今年,在舊金山舉行的SEMICON West和設(shè)計自動化大會期間,我有幸與幾位業(yè)界同行共同參加了一場富有啟發(fā)性的小組討論,題為AI如何從內(nèi)到外重塑半導(dǎo)體行業(yè)”。在Gartner的組織下,來自Advantest、Synopsys和TinyML基金會的高管與我一起參與了小組討論。

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瑞薩看到,人工智能正在改變游戲規(guī)則,特別是在邊緣設(shè)備領(lǐng)域。事實上,盡管關(guān)于生成式AI和ChatGPT-4的討論不絕于耳,但到2025年,大約75%的數(shù)據(jù)將來自網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備,而非云端。與此同時,目前企業(yè)收集的數(shù)據(jù)有90%被丟棄,這也為我們帶來一個激動人心的機會,來尋找這些數(shù)據(jù)的有效用途。

瑞薩的優(yōu)勢在哪里?提到計算,我們會想到MCU、MPU、CPUGPU

創(chuàng)新的硅架構(gòu)是低延遲和低功耗快速處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。瑞薩提供一系列計算設(shè)備,從電池供電的MCU到基于Linux的MPU。密集型AI應(yīng)用可將運算卸載至具有高TOPS/watt性能的板載加速器上。對于大規(guī)模模型部署和管理以及MLDevOps,瑞薩還推出了云連接堆棧。

除計算外,我們還為GPU客戶及合作伙伴提供內(nèi)存接口、高效電源時鐘芯片,這些都是處理大型語言模型所需海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。

迎接AI生產(chǎn)力的高速列車

無論關(guān)注哪一方面,AI能否取得成功取決于客戶對自身數(shù)據(jù)集的了解程度。如果客戶需要大量的指導(dǎo),我們會為他們提供從模型訓練到運行的一切服務(wù)。另一方面,一些客戶對自身的需求有很清晰的了解,在這種情況下,我們更多采用“免費增值”的模式,當然還有一些客戶介于兩者之間。

在整個企業(yè)中只有54%的AI項目能夠獲得成功,另外46%的項目之所以沒有成功,在于部署AI相關(guān)的挑戰(zhàn)與復(fù)雜性。如果我們能讓示例變得足夠簡單易懂,工作效率會極大提高。這便是類似TinyML這類產(chǎn)品發(fā)揮作用的地方。

正如Evgeni所言:“得益于我們在全球超過100家的成員企業(yè)和15,000名員工,TinyML生態(tài)系統(tǒng)可看做一個完美的雷達屏幕。五年前,這僅是一個概念驗證,但五年后,我們將看到AI技術(shù)掌握在消費者手中,幫助他們解決各種問題。”

Synopsys的Shankar指出,AI將在幫助企業(yè)降低設(shè)計復(fù)雜性和更好地管理工程預(yù)算方面發(fā)揮作用,因為從5納米工藝節(jié)點進化到3納米,成本將增加一倍以上。Shankar表示,Synopsys計劃將AI應(yīng)用于從設(shè)計到驗證和測試的EDA堆棧每一層,從而優(yōu)化客戶IP。并且,其已經(jīng)提供了一種SaaS(軟件即服務(wù))模式的服務(wù),允許客戶訪問云端的AI服務(wù)。

他補充道:“我們注意到AI技術(shù)的采用率增長迅速,主要原因是我們的客戶看到了生產(chǎn)效率的問題,并將推動AI的采用作為優(yōu)先事項。在過去的12個月中,我們已經(jīng)完成了超過250項生產(chǎn)設(shè)計,這一增長速度確實非???。盡管設(shè)計界對AI的需求十分迫切,但作為一家工具供應(yīng)商,我們必須解決如何‘讓AI更容易被采用’的問題?!?/p>

在半導(dǎo)體測試領(lǐng)域,Advantest必須確保制造的設(shè)備能夠超越其所測試的設(shè)備,其中包括借助AI來測試基于AI的芯片,這便需要額外的計算能力,并采用最新的機器學習算法來協(xié)助在整個半導(dǎo)體價值鏈中做出即時決策。

Ira表示:“AI正以多種方式推動我們的技術(shù)發(fā)展。過去,作為測試設(shè)備供應(yīng)商,我們必須比我們所測試的設(shè)備更快、更準確?,F(xiàn)在,隨著AI芯片的出現(xiàn),我們也必須變得更加智能。這促使我們采用多種方式來應(yīng)用AI,包括在測試過程中實時運行的邊緣計算與機器學習算法。AI將成為許多工作的核心,我們的工程師必須接受這一點,并學會如何將其作為一種基本工具來使用。”

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小組討論嘉賓從左到右依次為:Gartner, Gaurav Gupta、瑞薩, Sailesh Chittipeddi、Synopsys, Shankar Krishnamoorthy、Advantest, Ira Leventhal,和TinyML基金會, Evgeni Gousev

感謝各嘉賓為本次小組討論所付出的時間和提出的深度觀點。很明顯,圍繞AI的話題涉及多個方面,且每天都在演進。瑞薩正在策劃更多播客、網(wǎng)絡(luò)研討會和相關(guān)活動,以便在未來幾個月內(nèi)分享快速發(fā)展的AI技術(shù)的最新信息。敬請關(guān)注我們的更新!

了解有關(guān)瑞薩AI產(chǎn)品組合和收購Reality AI的更多信息,請閱讀我們近期分享的由Mohammed Dogar所撰寫的博客Reality AI收購一周年的相關(guān)新聞稿。

歡迎點擊文末閱讀原文訪問頁面 ,獲取更多可幫助您實施AI解決方案的產(chǎn)品和技術(shù)信息。

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瑞薩電子 (TSE: 6723)

科技讓生活更輕松,致力于打造更安全、更智能、可持續(xù)發(fā)展的未來。作為全球微控制器供應(yīng)商,瑞薩電子融合了在嵌入式處理、模擬、電源及連接方面的專業(yè)知識,提供完整的半導(dǎo)體解決方案。成功產(chǎn)品組合加速汽車、工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用上市,賦能數(shù)十億聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備改善人們的工作和生活方式。更多信息,敬請訪問renesas.com

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