它将推动限制半导体设计、制造和包装。
下一个大事件实际上不是一个东西。这是一套完美的统计模型。但开发、优化和利用这些模型,集体配合的伞下人工智能,需要一些最先进的半导体开发。
对人工智能的需求几乎是无处不在。与所有的“下一个大东西,”这是一个水平技术,跨越了许多垂直细分市场。专用芯片正在开发云,中档设备和边缘设备,以使人工智能及其建筑blocks-machine学习,深入学习、神经网络。许多这些组件设计的高级节点使用最先进的制造工艺,共同将推动摩尔定律,摩尔多,“和一切与半导体到未来。
很容易感到困惑关于艾未未的影响半导体。在某种程度上,这里没有什么是新的。晶体管用于人工智能是相同的用于服务器或先进的网络。他们被生产使用过程开发尖端半导体。正如所有芯片开发最先进的节点,光刻仍可能下来EUV, DSA和某种形式的193我多模式。他们可能会使用某种类型的先进包装和各种新的和现有的内存类型。他们需要低功率和高绩效,多年来一直设计目标,特别是对于智能手机和平板电脑,电池充电一次需要密集计算的最后一天,在数据中心,服务器供电和冷却的成本是如此巨大,这是一个预算行项目。
但在另一个层面上,一切都是不同的。有多种方法被开发来提高人工智能实现的精度和速度。我们的目标是更少的延迟,更高的带宽和速度性能。但是没有一些重要的建筑会发生这些变化,以及在人工智能世界大问题是算法不断发生变化。所以chipmakers-which在这种情况下,包括像亚马逊这样的公司,微软,谷歌,百度、阿里巴巴、IBM等许多其他愿意致力于定制asic因为这些芯片可能一文不值的设计使它变成批量生产。
本周的一次会议上,题为“asic解锁深度学习创新,”和由三星公司,eSilicon, ArterisIP和西北逻辑,不连续的共识是已经在眼前。前进道路可能需要的混合技术,新的设计策略权衡不同类型的内存、处理能力、极高的带宽,和包装方法,强调速度和潜在的开发平台中硬硅减少开发时间。
这是否包括所有asic或混合7/5/3nm asic加上eFPGAs,并可能与需求方和gpu,还没有完全清楚。ASIC是目前最快的,但是纯粹的ASIC方法跟不上算法变化。所有这一切平衡的倾斜对某种类型的先进的包装,无论是2.5 d、3 d-ics,在衬底或扇出,因为移动电子通过TSVs-whether插入器或通过中间的堆叠死了就快得多薄铜导线。根据三星、tsv收益率在99%左右。
尽管如此,一些根本性的变化需要做所有这些工作。芯片为这个市场需要开发主要由pre-hardened逻辑和IP。,不会影响需要持续改进的逻辑,IP和内存,但速度,所有的发生必须精心策划。它不一定会并发。虽然制造最新的节点需求将继续增长,随着最先进的包装方法,生产什么和何时进行重大改变。
“下一个大事件”不仅仅会影响电子的聪明。它将永远改变整个供应链,方法和流程,让它工作放在第一位。对于现有技术的技术,这些变化将是惊人的深远。
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它甚至可以下一个大事件如果是使用相同的制造工艺,甚至相同的晶体管或金属氧化物半导体?
所以真的是达到其全部潜力的一小部分没有一个非易失性开关吗?
到处都将和“创造价值”这是一个大事件营销的民间但也许不可能有太多的社会混乱,没有很多同样超过一切。
好点,但使用现有技术的不同可以有很大的影响。在数据中心,这是千真万确的云,它是适用于虚拟化。它并不一定是技术。它是如何应用的变化,然后接下来的技术优化了这些变化。AI / ML / DL将推动技术转移,即使硬件或制造过程不改变那么多。这将抵消压扁的移动市场。