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2021年7月22日 , 由全球知名电子科技媒体<电子发烧友>主办的2021第四届人工智能大会在深圳成功举办 , 本届大会主题为“智创天下 , 应用为王” , 邀请到来自新思科技、爱德万测试、飞腾、Imagination、英飞凌、安谋科技、Vicor、德州仪器、英伟达等全球知名企业领导和行业专家进行精彩分享 。
迎辉在致辞中表示 , 人工智能技术发展日新月异 , 落地应用也愈发广泛 , 人工智能大会 , 从创立第一届开始 , 便秉承“以创新技术促AI应用落地”的宗旨 , 邀请人工智能领域的头部企业技术专家 , 分享AI技术从IP到芯片到应用的各个层面的创新 。
在快速发展的过程中 , AI行业的发展也遇到了一定的问题 , 例如数据安全保障、更多应用突破、成本如何下降、技术与需求的对接 , 以及像智能驾驶、智能监控那种产业商业模式的创新等 。这些问题都只能通过实践来解决 , 通过产业更多方的加入来解决 。这也是我们需要更接地气的活动场景 , 需要有人工智能的行业大会的原因 。
新思科技王伟:从硅IP开始构建一个由AI驱动的世界人工智能时代 , 人、事物、数据、场景通过网络技术紧密地结合在一起 。随着技术的发展 , 智能化在我们的生活中随处可见 , 在包括智能手机、安防摄像、数据中心和汽车等领域发挥着重要作用 。而芯片是实现云端智能、边端智能和终端智能的关键所在 。
据 OpenAI预估 , 自2012年开始人工智能对于算力的需求每3~4个月便翻一倍 , 通用处理、器的性能增加显然已经跟不上人工智能算法的发展 , 专用的人工智能芯片从此诞生了 , 从架构创新到先进封装这样全新的芯片制造方式越来越引起人们的重视 。
新思科技TSM王伟指出 , 在新的SoC设计中 , AI加速无处不在 , 应用于边端智能的IP创新将跨越架构、集成、处理器、协处理器、存储和传感互联等多个领域 。同时 , 这些创新背后也伴随着巨大的设计挑战 , 比如连接方面如何保证芯片与芯片之间的低延迟 , 还有异构计算的缓存一致性;安全方面的数据保护、算法保护和信息保护都是大问题 。
图:新思科技TSM王伟
王伟表示 , IP 解决方案能够最大限度地提升高性能计算、人工智能和网络连接 SoC 中内核间的连接效率 , 新思科技凭借业界最低延迟的Die-to-Die控制器 IP 扩大了Multi-Die解决方案的领先地位 , DesignWare Die-to-Die IP 解决方案是包括常用协议的控制器、PHY 和验证 IP、模拟 IP、嵌入式存储器、逻辑库、处理器以及子系统组成的全面接口 IP 解决方案 , 帮助加速人工智能芯片的设计 。
爱德万测试葛樑:高性能计算处理器的测试趋势和未来展望HPC(高性能运算)通常是指利用聚集起来的计算能力来处理标准工作站无法完成的数据密集型计算任务 。在人工智能技术不断发展的今天 , HPC也成为一个新的芯片类型 , 为人工智能应用的运转提供强大的运算支撑 。在HPC芯片的实现上 , 一些厂商选择将多个硅芯片封装在一起 , 以实现高密度计算 。
HPC芯片是一个快速增长的市场 。统计数据显示 , HPC芯片的市场总额从2019年的100亿美元到2025年将超过700亿美元 。市场的快速增长也带来全新的挑战 , 对于测试同样如此 。爱德万测试业务发展高级经理葛樑指出 , 新的工艺技术实现了更低的VDD , 但也伴随着新的设计缺陷出现;巨大的芯片规模产生高效率的同时也带来了巨大的测试数据量;采用2.5D/3D芯片制造技术以及Chiplet模式 , KGD(已知合格芯片)能否正常运作 , 对于测试而言也是大问题;此外 , 还有对于PAM4和新IP实现高速IO的测试 。
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