第三屆全球IC企業家大會暨第十八屆中國國際半導體博覽會于2020年10月14日至16日在上海召開。其中在以“創芯引領萬物智能”為主題的5G芯片論壇上，燧原科技、知存科技、賽靈思等廠商均發表了自己對于AI芯片的挑戰的看法。

燧原科技：AI需要芯片

市場研究數據顯示，AI芯片行業的算力需求以3~4個月的速度進行翻倍，呈現出爆炸式增長趨勢。在過去8年里，算法效率提升了44倍，計算需求則提升了高達30萬倍。

算力需求如此迅猛的增長，什么樣的芯片架構才能適應這樣的市場供給機會？燧原科技AI處理部門設計總監馮闖認為，通用云端AI芯片計算架構主要需滿足四個方面內容。

首先是多精度，以滿足云端業務多種多樣的需求；其次是高算力，不僅單芯片能超越摩爾定律的節奏來加大供給，還能通過高速互聯技術進提升算力規模；再有可靈活編程，最后還要支持高并行操作，不僅是多核、多芯片的并行，還包括高效的數據流和計算之間的高并行。

知存科技：存算一體AI芯片解決“存儲墻”問題

知存科技CEO王紹迪指出，flash存算一體化技術可解決“存儲墻”的問題。

存算一體化架構，顧名思義，指在存儲中加入計算能力，能夠有效減少數據搬移，大幅提升計算速度和能效。知存科技在這一方面早有布局。

王紹迪指出，該公司現在的兩款產品，第一款針對智能家居的WTM1001已在今年9月份批量試產，運算功耗300~500uW，最高算力可以達到10Tops/W。第二款智能SoC WTM2101針對可穿戴設備，算力較同類芯片高出50倍左右，而功耗可可以同時做到最低水平，將在今年第三季度出樣片，預計明年一季度批量試產。

另外，知存科技也正在設計一款SoC WTM3213，主要針對輕量級的視覺或中量級的人工智能運算，將應用于門禁、機器人和智能眼鏡等產品，該產品有望在2021年Q4量產。

盡管就目前來講，存算一體技術還沒有達到十分成熟的地步，國際上從事該項技術的公司也不是很多。但王紹迪指出，知存科技從2012年開始做Flash存算一體芯片的流片、設計，一路迭代過來已經完成了18次的流片。可以說經驗相對較多。

他也認為，相信未來會有更好、更佳的突破，包括在工藝上、在器件上、在材料上，使得模擬計算可以具備比現在好數十倍甚至百倍的運算效率。

賽靈思：AI芯片的核心壁壘是軟件生態

賽靈思人工智能業務高級總監姚頌指出，就AI芯片來說，最重要的是解決帶寬不足的問題。不管是CPU還是GPU，與其說是說產品性能不夠，其實很大程度上是利用率特別低。

但又不能極大地增大芯片面積，因為不僅良率會面臨問題，價格方面也非常奢侈。解決思路不妨從微架構的角度出發，因為AI芯片的微架構核心是要減少訪存次數。

此外，姚頌以數字AI芯片為例指出，數字AI芯片并沒有那么難。但這一領域在2018年以后的整體進步速度趨緩。因為延續摩爾定律的代價確實太高，初創型公司難以做到顛覆大公司，簡而言之，這一領域不會存在顛覆式創新的大機會。

除此之外，姚頌還指出，AI芯片的核心壁壘不是性能，而是軟件生態。

時擎智能科技：市場對AIoT芯片的四大要求

擎智能科技芯片設計總監徐鴻明表示，AI算法層出不窮，更新迭代的速度也非常的快。加上5G的應用和發展，使得AI與IoT相互促進，相互融合。可以說，AIoT芯片現在扮演著一個非常重要的角色。

不過，相對以往來講，市場現在更多是追求AIoT芯片算力的效率，即單位算力的成本、性價比。另外，AIoT芯片在端側的算法上呈現出輕量化、小型化的趨勢，也讓市場對AIoT芯片提出了更加嚴格的要求。

徐鴻明指出，具體來講主要分為四個典型需求，第一是算力需求，目前來講百GOPS級別的處理能力基本上能夠覆蓋大部分的應用場景，如端側的語音識別的算力需求在10G到100G的量級，而端側的圖象識別、人臉識別可能是在500G左右，端側的智能視頻可能在T級以上。

低功耗的要求。能耗比是目前端側AIoT芯片設計的一個衡量指標；第三是成本，市場上主流的語音芯片單價在0.5到1美元左右，視頻芯片在2到3美金；第四是通用性、靈活性的需求，能夠滿足碎片化市場需求以及不斷迭代、演進的算法需求。

酷芯微電子：AI SoC仍面臨帶寬、能耗問題

酷芯微電子有限公司芯片工程總監周強表示，AI的普及將給我們的生活帶來非常大的便利，特別是會給IC這個行業帶來很多的機會。

我們先從設計方面來入手討論一下AI芯片設計的一些挑戰以及怎么去應對。

不過AI SoC目前在設計上仍面臨一些挑戰，比如帶寬、能耗問題。

對于帶寬不夠的問題，可以選擇壓縮。周強指出，該公司對于目前通用的神經網絡算法都會去對其進行一些壓縮。另外，還可以對中間層數據進行展存等等。

而在降低功耗方面，可以做一些相移、動態時鐘門控、把register替換成memory，另外也可以縮小芯片面積，或者從應用層面，比如采用AVFS，AFS等等這些處理技術。

但是，在實現上面也有很大的挑戰。其一是性能和能耗的兩個方面，另外一是存在芯片集成度和面積的扳手腕情況。

北方華創：5G芯片領域每一塊都是藍海

北方華創新興應用集科研行業發展部總經理楊崴指出，5G、AI、新能源汽車、AR/VR等新興領域，正引領半導體第三波發展浪潮，也是未來五年的一些關鍵技術。

以該公司在5G芯片領域較典型的應用舉例。除SAW/BAW介質濾波器、針對人臉識別的GaAs VCSEL芯片、用于一線收集信息，是AI“神經末梢”的MEMS傳感器、以及應用于AR/VR及未來顯示的硅基OLED和引領交通的SiC，還有硅基氮化鎵（GaN）電子功率器件和GaN微波射頻器件。

根據Yole 數據，硅基氮化鎵（GaN）電子功率器件到2022年的市場規模將達到4.5億美元，年復合增長率達到91%。新的增長點來自于手機快充、無線充電、為代表的消費類電源應用。

而GaN微波射頻器件，主要體現在5G通訊的基站上的應用，來替代此前的砷化鎵或者硅的射頻器件達不到的功能。Yole預測，到2013年GaN微波射頻器件市場規模將達到13.2億美元，年復合增長率達22.9%。

盡管5G芯片領域同樣存在挑戰，但楊崴表示，每種器件的結構比較單一，并沒有像硅器件那樣發展的很復雜，要求的各項指標精度都很高。所以這塊領域更適合逐一重點突破，我們認為每一塊領域都屬于藍海，可以耕耘的空間比較大。這是機遇。

中興通訊：5G芯片在實現上存在4項技術需求的挑戰

中興通訊集成電路資深專家葉輝表示，5G將推動半導體產業的新一輪的爆發。根據市場研究數據，2020年和2022年全球5G終端將分別達到2000萬和2億臺，而終端基帶和射頻市場規模合計將超過500億美元。

葉輝認為，這一數據有點保守，預計今年5G終端會大大超過2000萬臺，上看1億臺以上。2022年可能也會超過這一數據。

葉輝進一步指出，在5G、AI、物聯網、汽車智能化的推動下，全球半導體的銷售產值將突破5000億美元。

不過，5G芯片在實現上存在技術需求的挑戰。包括高性能、高功耗、高集成度以及超大規模的四項挑戰。

首先，高性能意味著芯片需要高性能的DSP/CPU，高帶寬和低時延的需求。與此同時，還包括高速的Serdes互聯。另外，像芯片的工作頻率更高，全芯片的時序收斂會越來越復雜，以及可靠性也將有更高的要求。

高功耗方面，以電池為例，在網絡側它的芯片功耗主要體現在一個芯片大概要幾十瓦甚至數百瓦的功耗，此外，功耗分析及優化，測試模式的IR也提出了更高的要求。

高集成度方面，業務模塊交互更復雜，模塊會更多，包括芯片的IP/IO的數量會更進一步的增加，芯片測試方案的復雜度會增加，芯片的測試成本控制更高，最后驗證難度更大，有可能會成為設計瓶頸。

最后是規模層面。現在芯片的尺寸，尤其是針對5G主設備的芯片尺寸非常大，接近工藝制造的極限。硬化的模塊會越來越多，對于整個交付流程包括后端綜合都會帶來一些新的挑戰。再有芯片的制造良率低，因為規模越大良率必然要下降。
責任編輯:tzh