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自動(dòng)駕駛為芯片廠商帶來的新機(jī)會(huì)

電子工程師 ? 來源:xx ? 2019-03-16 09:26 ? 次閱讀
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芯片戰(zhàn)爭(zhēng)未曾停歇。飛速發(fā)展的自動(dòng)駕駛為芯片廠商帶來了新的機(jī)會(huì),IC設(shè)計(jì)商嘗試推出更適用于AI場(chǎng)景的芯片,晶圓與封測(cè)廠商圖加速換代生產(chǎn)線,以便趕上下一波AI時(shí)代的“潮流”。為了更直觀的理解AI芯片,我們需要“拆解”兩部iPhone。

揭開iPhone 4后蓋,卸下主板PCB,可以看到一塊拇指大小黑色塑料片。這是蘋果第一代自家產(chǎn)的SoC(片上系統(tǒng)),名為A4處理器,它被焊接在iPhone 4主板背部,曾與喬幫主一同站在2010發(fā)布會(huì)舞臺(tái)上。如今蘋果自產(chǎn)SoC升級(jí)到了A12X,除了運(yùn)算能力的增長,其內(nèi)核架構(gòu)也隨著工業(yè)界芯片制造工藝進(jìn)化而日趨精湛。

8年前的A4處理器撐起了iPhone的市場(chǎng)地位,這塊搭載ARM核心、內(nèi)部脈沖震蕩可以飆升至1GHZ的芯片,僅一半的計(jì)算能力就可把上個(gè)世紀(jì)登月的阿波羅飛船甩在幾條街后,而大部分用戶只需用它打電話、收發(fā)郵件、偶爾玩一玩《憤怒的小鳥》。A系芯片演進(jìn)到今天,蘋果推出搭載最新處理器A12x的iPad Pro,庫克試圖說服人們一款不足6毫米厚度的電子設(shè)備就可勝任生活工作的全部需求,從而不在需要攜帶厚重的筆記本,確實(shí)有他的道理。

A12X代表著消費(fèi)電子處理器已到達(dá)前所未有的高度。這款A(yù)12X內(nèi)置模擬人腦神經(jīng)元的集成電路,可以在人眼不可察覺的瞬間完成神經(jīng)引擎、圖像處理、數(shù)據(jù)處理的工作(FaceID),這在幾年前還是科幻電影的元素。

我們沒有辦法展示A12X的照片,但可以參照A11,視覺化蘋果移動(dòng)端SoC集成度變化。

今天再來對(duì)比兩款芯片:兩張單薄晶體板下方隱藏著一道巨大的技術(shù)鴻溝,從硅晶打磨、光刻、再到封裝技術(shù),背后是多年來理論學(xué)者與芯片工程師的嘗試,以及全球芯片巨頭間的角逐結(jié)果。如果不是制造工藝的進(jìn)步、整個(gè)芯片的社會(huì)生產(chǎn)力不斷提升,誰也不會(huì)想到會(huì)有類似科幻元素的產(chǎn)品觸達(dá)我們的生活,影響到我們的感官體驗(yàn)。

國內(nèi)華為也有自己的SoC系統(tǒng):麒麟980。為證明最新麒麟980的實(shí)力,華為號(hào)召了幾位大學(xué)生,設(shè)計(jì)出一套可以預(yù)裝在榮耀Magic2上便可操縱車輛的駕駛程序,佐證了麒麟980計(jì)算能力。

這是一次創(chuàng)新式的嘗試,但手機(jī)能夠處理的道路信息還是非常有限,為了提供安全可靠的自動(dòng)駕駛體驗(yàn),我們需要更快、更靈活、更低功耗的的AI芯片。

在未來,無人駕駛汽車將集成諸多算法。想象一下,用戶可以在手機(jī)App上“召喚”一輛附近空閑的無人車。無人車啟動(dòng)“大腦”,開始獲得實(shí)時(shí)路況信息,這幾乎占用了目前無人車“大腦”的運(yùn)算帶寬。每一秒鐘,攝像頭采集車附近360度視野圖像,實(shí)時(shí)地運(yùn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來區(qū)分行人與車輛。

與此同時(shí),毫米波雷達(dá)收集到距離信息為車載決策層準(zhǔn)確的判斷依據(jù):是繼續(xù)直線行駛,還是轉(zhuǎn)向避讓?決策層需要在不到50毫秒的時(shí)間內(nèi)反應(yīng),控制車輛動(dòng)力及轉(zhuǎn)向控制器,下位機(jī)繼而將指令轉(zhuǎn)化成PWM脈沖信號(hào),指揮毫無思考能力的方向電機(jī)和動(dòng)力電機(jī)。

幾分鐘后,無人車戰(zhàn)勝了復(fù)雜的路況、穿過嘈雜街道,停靠在到精準(zhǔn)的目標(biāo)位置,等待乘客上車。隨后,通過車載語音交互模塊,無人車可獲知用戶的目的地。根據(jù)最新的高精度地圖信息,再結(jié)合車身上的全方位傳感器感知周遭情況,最終安全的抵達(dá)目的地。這一套流程,重復(fù)而單一,會(huì)使人類司機(jī)感到疲憊。

所以不難看出,AI芯片有三大要求:大吞吐,低延時(shí),低能耗。對(duì)于廠商來講,只要能占據(jù)更大的無人駕駛市場(chǎng),錢不是問題。

為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),Nvidia在2016年推出K字頭運(yùn)算GPU加速器,黃仁勛試圖討好馬斯克以便擠掉以色列公司Mobileye,但顯然后者不吃這一套,選擇表面合作暗地卻從AMD挖高管,打算自己搞AI芯片。只不過事實(shí)證明,最新的Model 3依然使用Nvidia的處理器,自研芯片之路還很長。

目前在業(yè)界中,有一種說法是AI芯片將沿「CPU-GPU-FPGA-ASIC」的路線演進(jìn)。CPU曾在PC、服務(wù)器端時(shí)代統(tǒng)領(lǐng)江山,卻不及GPU的大吞吐特性而淪為輔助,Nvidia曾在Drive Xavier架構(gòu)上投入30億美元,2018年CES上展示出了一款能夠以500瓦的能耗代價(jià)實(shí)現(xiàn)每秒320萬億次運(yùn)算。500瓦的能耗水平非常低,滿載的車內(nèi)空調(diào)大約在5千瓦時(shí)左右,占用傳統(tǒng)燃油車2匹馬力。

然而未來國內(nèi)能源屬性趨勢(shì)來看,無人駕駛模塊將限制車輛的續(xù)航里程,500瓦的功耗還是太高。

中國一家名為深鑒科技創(chuàng)業(yè)公司在去年被國際FPGA巨頭賽靈思(xilinx)收購,深鑒科技的一篇論文曾在FPGA 2017大會(huì)上評(píng)為最佳,在論文中他們?cè)O(shè)計(jì)的模型可以在XCKU060(一款FPGA芯片)上運(yùn)行更高精度的語音識(shí)別效果,而且擁有更低的功耗。矛盾在于FPGA屬于半定制化的工業(yè)產(chǎn)品,成本相對(duì)較高,XCKU060單片價(jià)格在4000美元左右。在相同計(jì)算力下,F(xiàn)PGA價(jià)格不占優(yōu)勢(shì)。谷歌旗下的Waymo目前使用的KU115(一款來自賽靈思的FPGA芯片),單片價(jià)格在5400美元左右,雖然換掉了早年使用的英特爾Xeon系列服務(wù)器芯片,運(yùn)算性能不斷提升,但整車價(jià)格也一路高歌猛進(jìn)。

待算法、傳感器成熟,ASIC才有施展拳腳的機(jī)會(huì)。我們之前提到的Mobileye,其產(chǎn)品便是基于的ASIC架構(gòu)加速器,和Nvidia走截然不同的系統(tǒng)級(jí)處理器路線,ASIC全稱為“專用集成電路”,其內(nèi)置的異構(gòu)模塊可以針對(duì)信號(hào)、圖像等處理算法進(jìn)行特殊優(yōu)化,但在設(shè)計(jì)流程上用到更長時(shí)間。

FPGA這個(gè)詞想必就更加陌生了。簡單來說,ASIC芯片是一個(gè)“KFC的漢堡包”,而FPGA更像“賽百味的三明治”,后者有更大的“重新設(shè)計(jì)”空間,可以根據(jù)用戶需求添加內(nèi)容、功能和優(yōu)化。不過,針對(duì)FPGA進(jìn)行編程,也可以設(shè)計(jì)出ASIC,但單片成本更高,而且需要大量專業(yè)腦力工作,是項(xiàng)“硬核”工藝,而想靠自家設(shè)計(jì)的FPGA落得應(yīng)用,更是件困難的事情。

近年,國內(nèi)涌現(xiàn)一批AI芯片的IC設(shè)計(jì)商,寒武紀(jì)、阿里、華為、百度、地平線、比特大陸等。在設(shè)計(jì)技術(shù)和制造技術(shù)之間,國內(nèi)初創(chuàng)IC設(shè)計(jì)商處在很尷尬的境地,其設(shè)計(jì)成果若不能找到合適產(chǎn)品并量產(chǎn),將意味著所有設(shè)計(jì)毫無商業(yè)意義。

于是,我們將目光放到晶圓與封裝廠商上來。

中芯國際是一家成熟的本土圓晶加工商,2017年市場(chǎng)占有率5.4%,YoY(增長率)達(dá)到6.35%,2018年28nm以上制程的芯片月產(chǎn)44萬片,這些芯片會(huì)被安裝到低功耗計(jì)算機(jī)、通訊設(shè)備、汽車等其他消費(fèi)電子產(chǎn)品上。但是AI芯片領(lǐng)域,至少在云端訓(xùn)練計(jì)算方向上,14nm以下制程才算剛剛?cè)腴T,截至2019年2月21日,中芯國際尚未交付任何14nm或以下制程的產(chǎn)品,但在媒體報(bào)道中稱:“14納米技術(shù)研發(fā)已進(jìn)入客戶導(dǎo)入階段”。

這么來看,中芯國際確實(shí)已經(jīng)有14納米技術(shù):FinFET工藝。FinFET是什么概念?簡單來說,中芯將刻芯片的工藝水平從2維(CMOS)升級(jí)到3維(FinFET),是集成芯片工藝中值得“秀”的資本。 此前中芯的28nm多晶硅(Poly/SiON)工藝是相對(duì)臺(tái)積電比較落后的技術(shù),后來才有了HKMG制程工藝,雖然仍是28nm制程,但產(chǎn)品優(yōu)化效果好,良品率也有所提升。對(duì)于大廠而言,前幾年在20nm的工藝突破是一個(gè)分水嶺,因?yàn)樵降椭瞥虒⒃浇咏牧蠘O限,例如:量子隧穿效應(yīng)。FinFET工藝是目前應(yīng)對(duì)量子隧穿效應(yīng)最有效的方法,中芯國際的FinFET尚處在“有技術(shù)沒產(chǎn)品”的階段,正在2019年希翼實(shí)現(xiàn)突破。

晶圓(圖片來自維基百科)

在世界前三的封測(cè)企業(yè)中,有兩家是本土品牌,一家是***日月光,另一家是江蘇長電。2017年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,***日月光的市場(chǎng)占有率最高、營收最大。寒武紀(jì)的第一款SoC就是在日月光協(xié)作下完成的。

長電科技2018年第一季營收達(dá)54.90億元,相較去年同期50.25億元增長9.27%;實(shí)現(xiàn)凈利潤9600萬元,而去年同期虧損1億元。歸屬上市公司凈利潤為525萬元,較去年同期3830萬下降86.29%。而我們單獨(dú)看江蘇長電的產(chǎn)能,在較為復(fù)雜處理器封裝工藝還是研發(fā)階段,暫時(shí)沒有量產(chǎn)可能。同樣的,與長電科技各分秋色的華天科技、通富微電,均無較大功耗的AI芯片封裝工藝,而小型SoC也難以勝任。蘇州晶方是一家小型化晶圓的半導(dǎo)體廠商,主要靠TSV工藝吃飯,在AI芯片領(lǐng)域暫無涉足,不過相類似廠商可能會(huì)在智能設(shè)備普及、愈發(fā)依賴生物傳感的情況下大有可為。

國內(nèi)封測(cè)企業(yè)興起的具有國際因素,例如松下等日韓封測(cè)廠在馬來西亞因工人債務(wù)問題,于2016起陸陸續(xù)續(xù)撤離當(dāng)?shù)?,將新廠設(shè)立在中國大陸。

五.在IC設(shè)計(jì)領(lǐng)域,2016年創(chuàng)立的寒武紀(jì)需要依托上游知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),下游需要借助圓晶制造廠、封測(cè)(日月光等)廠商實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),其產(chǎn)品出口有二:SoC廠商和系統(tǒng)廠商。

2017年,寒武紀(jì)參與完成了一款華為的AI芯片設(shè)計(jì),也就是讀者常聽到的麒麟970。這顆芯片本身不是寒武紀(jì)生產(chǎn),而只負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)了其中部分模塊。麒麟970本身屬于SoC概念:將符合需求的功能ARM加上自己的IC晶片封裝到一起。其優(yōu)點(diǎn)在于集成度高、體積小巧,適合移動(dòng)端設(shè)備。而要設(shè)計(jì)一顆SoC需要相當(dāng)多的技術(shù)配合,例如上游的IP(intellectual property)授權(quán)、遵循晶圓制造標(biāo)準(zhǔn)。能從IC一路走到最后的測(cè)試階段的SoC都是了不起的工程項(xiàng)目。

寒武紀(jì)和華為合作的麒麟970具有一定戰(zhàn)略意義:去年(2018)全球手機(jī)市場(chǎng)整體下滑,唯獨(dú)華為手機(jī)出貨量上漲趨勢(shì)(+43.9%),市場(chǎng)份額達(dá)到了世界第三的水平,但此前卻沒有自己的芯片,消耗了大量的IP授權(quán)費(fèi)。與此同時(shí),寒武紀(jì)正愁沒機(jī)會(huì)進(jìn)入移動(dòng)端市場(chǎng),干柴與烈火的相遇,進(jìn)一步推動(dòng)搭載麒麟970的Mate10出貨量達(dá)到4000萬臺(tái),如果保守估計(jì),麒麟970為寒武紀(jì)帶來不小于2億美元收入。寒武紀(jì)本身是中科院計(jì)算所孵化的國家級(jí)AI及芯片團(tuán)隊(duì)。在過去3年里已經(jīng)進(jìn)行3輪融資,B輪融資后,估值躍升到25億美元,在國內(nèi)AI芯片處于領(lǐng)先地位。

國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)逐漸入軌,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)系和科研孵化系企業(yè)希望加入未來的芯片格局。一片拇指大小的硅晶體,此時(shí)仿佛一把通往新世界的入場(chǎng)券,吸引著IC廠商與下游制造商竭力一搏。

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原文標(biāo)題:熱點(diǎn) | 講透AI芯片在智能手機(jī)到無人車的應(yīng)用

文章出處:【微信號(hào):wc_ysj,微信公眾號(hào):旺材芯片】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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