芯片设计挑战与趋势 - 摩尔定律放缓导致高工艺制程芯片设计面临严峻挑战 AI大模型发展使芯片设计难度指数级攀升可能影响AI产业发展进程 [1] - AI工作负载增加使能效跃升为AI计算首要考量因素 芯片设计需整合优化内存结构 先进封装和电源管理技术以降低能耗同时保持高性能 [1] - 半导体缩放传统方法达物理经济极限 产业转向定制芯片 计算子系统(CSS)和芯粒(chiplet)以提升性能与能效 [1] 能效优化路径 - 需从晶体管层与晶圆代工厂合作优化功耗和性能 包括动态功耗和漏电功耗 [2] - 在架构层面对CPU及处理引擎指令集优化 再从SoC设计 封装到数据中心层级优化 关键要降低内存间数据传输耗电 [2] - 软件层实现智能负载均衡 针对AI不同方面处理优化 合理分配工作负载减少节点间数据传输 [2] AI推理与定制芯片 - AI芯片需求重点从训练转向推理 AI推理需要独特技术开发路径 从计算子系统到SoC专用架构设计再到软件体系 [2] - 几乎所有半导体从业者都在探索投资定制芯片 全球四大云服务提供商占2024年全球云服务器采购支出近半数份额 [3] - 定制芯片关键在于确保芯片与软件高度可复用 底层平台需具通用性以实现不同定制芯片间相互复用 应对成本与上市时间挑战 [3] 安全与软件生态 - AI驱动网络攻击带来新挑战 半导体产业构建多层次软硬件防护体系 从嵌入式芯片加密到AI强化安全监测系统 [3] - AI技术能基于网络监测与代码分析 以人类难以企及的速度规模识别可疑行为和潜在漏洞 [3] - 软件生态系统是释放新芯片架构潜力关键 需保障与AI框架无缝兼容并为定制芯片提供优化支持 [4] 芯粒技术与标准化 - 先进封装技术成为推动未来创新关键驱动力 芯粒技术允许通过添加或升级芯粒增加算力性能 提高良率并减少制造浪费 [4] - 芯粒发展需行业紧密合作制定新协作协议 当前技术范式最关键是对芯粒设计与接口方式标准化 [5] - Arm推出芯粒系统架构(CSA)旨在标准化芯粒间及系统内通信 推动AMBA CHI芯片到芯片互连协议确保不同供应商芯粒互操作性 [5] 技术融合与协同 - 海量AI计算需求推动多种技术加速融合 行业转向尺寸更易管控的芯粒技术 将功能模块隔离设计提升整体成本效益 [6] - 复杂SoC可拆分为计算子系统或内存子系统等独立模块 在封装层级集成 [6] - 3D封装等先进范式提升芯粒性能与能效 垂直堆叠晶粒缩短处理单元到内存接口距离 减少数据传输路径降低功耗提高性能 [6] - 先进封装与芯粒技术真正价值在于标准化 企业可快速组合配置芯粒打造不同性能定位芯片 缩短产品上市周期 [7]