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華為AI芯片計(jì)算密度全球最大 臺(tái)積電7nm EUV芯片流片成功

電子工程師 ? 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2018-10-10 15:07 ? 次閱讀
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華為每年至少拿出10億美元的研發(fā)預(yù)算,用于與數(shù)據(jù)中心相關(guān)的投入。

2017年9月,華為發(fā)布了面向企業(yè)、政府的人工智能服務(wù)平臺(tái)華為云EI。今年4月,華為又發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI

AI再次進(jìn)入了“收獲”的季節(jié)。這是60年來(lái)全球ICT學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長(zhǎng)期耕耘,相互合作的成果。如同公元前的輪子和鐵,19世紀(jì)的鐵路和電力,以及20世紀(jì)的汽車(chē)、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣,華為認(rèn)同:人工智能是一組技術(shù)集合,是一種新的通用目的技術(shù)(GPT)。

華為在A(yíng)I上的全新戰(zhàn)略,包括人工智能芯片、基于芯片賦予技術(shù)框架的CANN和訓(xùn)練框架MindSpore、以及ModelArts,華為將其稱(chēng)之為“全棧全場(chǎng)景AI解決方案”。

“之前一直傳華為要做AI芯片,這確實(shí)是真的?!比A為輪值董事長(zhǎng)徐直軍在今天上海舉行的第三屆HUAWEI CONNECT 2018(華為全聯(lián)接大會(huì))上如是說(shuō)。

徐直軍提出了10個(gè)人工智能的重要改變方向:模型訓(xùn)練、算力、AI部署、算法、AI自動(dòng)化、實(shí)際應(yīng)用、模型更新、多技術(shù)協(xié)同、平臺(tái)支持、人才獲得。這十個(gè)改變不是人工智能的全部,但是基礎(chǔ)。

基于這十個(gè)改變,華為制定了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略:投資基礎(chǔ)研究、打造全棧方案、投資開(kāi)放生態(tài)和人才培養(yǎng)、解決方案增強(qiáng)、內(nèi)部效率提升。

今天發(fā)布的華為昇騰910(Ascend 910),是目前全球已發(fā)布的單芯片計(jì)算密度最大的AI芯片,還有Ascend 310,是目前面向計(jì)算場(chǎng)景最強(qiáng)算力的AI SoC?!?/p>

具體來(lái)看,華為所說(shuō)的“全?!卑膫€(gè)部分:

一是Ascend (昇騰) ,AI IP和芯片,皆是基于達(dá)芬奇架構(gòu)。芯片分為5個(gè)系列,Max、Lite、Mini、Tiny、Nano。

二是CANN,全稱(chēng)為Compute Architecture for Neural Networks (為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制的計(jì)算架構(gòu)) ,是高度自動(dòng)化的算子開(kāi)發(fā)工具。根據(jù)官方數(shù)據(jù),CANN可以3倍提升開(kāi)發(fā)效率。除了效率之外,也兼顧算子性能,以適應(yīng)學(xué)術(shù)和行業(yè)應(yīng)用的迅猛發(fā)展。

三是MindSpore架構(gòu),友好地將訓(xùn)練和推理統(tǒng)一起來(lái),集成了各類(lèi)主流框架 (獨(dú)立的和協(xié)同的) :包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Keras、ONNX、Caffe、Caffe 2、MXNet等等。這一架構(gòu)全面適應(yīng)了端、邊、云場(chǎng)景。

四是ModelArts,這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)PaaS (平臺(tái)即服務(wù)) ,提供全流程服務(wù)、分層分級(jí)API,以及預(yù)集成方案。用于滿(mǎn)足不同開(kāi)發(fā)者的不同需求,促進(jìn)AI的應(yīng)用。

此外,徐直軍在現(xiàn)場(chǎng)透露,華為昇騰910將在2019年2季度上市。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的介紹,這款屬于Max系列的昇騰910,采用7nm工藝制程,最大功耗為350W。在現(xiàn)場(chǎng)的PPT中,華為將其和谷歌TPU v2、谷歌TPU v3、英偉達(dá) V100進(jìn)行了對(duì)比?!翱梢赃_(dá)到256個(gè)T,比英偉達(dá) V100還要高出1倍!”徐直軍說(shuō)。

華為昇騰芯片910和310都是基于“達(dá)芬奇架構(gòu)”,是一個(gè)全新的AI架構(gòu)。

之前有媒體寫(xiě)到華為有個(gè)“達(dá)芬奇計(jì)劃”,是近十年來(lái)最重要的一個(gè)計(jì)劃,也是徐直軍負(fù)責(zé)的項(xiàng)目。此次,徐直軍做了澄清,他說(shuō)確實(shí)有“達(dá)芬奇項(xiàng)目”但沒(méi)有“達(dá)芬奇計(jì)劃”,除此之外,其他信息外界傳遞的信息都不是真的。

徐直軍表示,自己會(huì)關(guān)心每個(gè)項(xiàng)目,而達(dá)芬奇項(xiàng)目是其中之一。

“為什么要構(gòu)建新架構(gòu)來(lái)支持人工智能芯片,是因?yàn)檫@是基于華為對(duì)人工智能的理解,基于端管云對(duì)對(duì)人工智能的需求自然產(chǎn)生的?!毙熘避姳硎?,“寒武紀(jì)也很好,但無(wú)法支持我們的全場(chǎng)景?!?/p>

其表示,華為需要覆蓋從云、到邊緣、到端到物聯(lián)網(wǎng)端,需要全新的架構(gòu),創(chuàng)造力的架構(gòu)。

“現(xiàn)在,我們找到了這個(gè)架構(gòu)。我們開(kāi)創(chuàng)性的達(dá)芬奇架構(gòu),滿(mǎn)足了極致的算力需求和極致的功耗需求,目前我們還沒(méi)看到市場(chǎng)上有何架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)全覆蓋?!毙熘避姳硎?。

臺(tái)積電7nm EUV芯片首次流片成功

全球一號(hào)代工廠(chǎng)臺(tái)積電宣布了有關(guān)極紫外光刻(EUV)技術(shù)的兩項(xiàng)重磅突破,一是首次使用7nm EUV工藝完成了客戶(hù)芯片的流片工作,二是5nm工藝將在2019年4月開(kāi)始試產(chǎn)。

今年4月開(kāi)始,臺(tái)積電第一代7nm工藝(CLN7FF/N7)投入量產(chǎn),蘋(píng)果A12、華為麒麟980、高通“驍龍855”、AMD下代銳龍/霄龍等處理器都正在或?qū)?huì)使用它制造,但仍在使用傳統(tǒng)的深紫外光刻(DUV)技術(shù)。

而接下來(lái)的第二代7nm工藝(CLNFF+/N7+),臺(tái)積電將首次應(yīng)用EUV,不過(guò)僅限四個(gè)非關(guān)鍵層,以降低風(fēng)險(xiǎn)、加速投產(chǎn),也借此熟練掌握ASML的新式光刻機(jī)Twinscan NXE。

7nm EVU相比于7nm DUV的具體改進(jìn)公布得還不多,臺(tái)積電只說(shuō)能將晶體管密度提升20%,同等頻率下功耗可降低6-12%。

如今在7nm EUV工藝上成功完成流片,證明了新工藝新技術(shù)的可靠和成熟,為后續(xù)量產(chǎn)打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

臺(tái)積電沒(méi)有透露這次流片成功的芯片來(lái)自哪家客戶(hù),但是想想各家和臺(tái)積電的合作關(guān)系,其實(shí)不難猜測(cè)。

7nm之后,臺(tái)積電下一站將是5nm(CLN5FF/N5),將在多達(dá)14個(gè)層上應(yīng)用EUV,首次全面普及,號(hào)稱(chēng)可比初代7nm工藝晶體管密度提升80%從而將芯片面積縮小45%,還可以同功耗頻率提升15%,同頻功耗降低20%。

2019年4月,臺(tái)積電的5nm EUV工藝將開(kāi)始風(fēng)險(xiǎn)性試產(chǎn),量產(chǎn)則有望在2020年第二季度開(kāi)始,正好滿(mǎn)足后年底各家旗艦新平臺(tái)。

臺(tái)積電5nm工藝的EDA設(shè)計(jì)工具將在今年11月提供,因此部分客戶(hù)應(yīng)該已經(jīng)開(kāi)始基于新工藝開(kāi)發(fā)芯片了。

隨著半導(dǎo)體工藝的急劇復(fù)雜化,不僅開(kāi)發(fā)量產(chǎn)新工藝的成本大幅增加,開(kāi)發(fā)相應(yīng)芯片也越來(lái)越費(fèi)錢(qián),目前估計(jì)平均得花費(fèi)1.5億美元,5nm時(shí)代可能要2-2.5億美元。

PS:Intel剛發(fā)布的秋季桌面平臺(tái)仍然都是14nm,而拖延已久的10nm要到明年才能量產(chǎn),7nm則是遙遙無(wú)期,5nm就更別提了。

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