近段時間，ChatGPT的火熱重新(xīn)掀起人工(gōng)智能(néng)産(chǎn)業熱潮，尤其是AIGC（指利用(yòng)人工(gōng)智能(néng)技(jì )術來生成内容）領域，已經進入到狂飙姿态，頭部科(kē)技(jì )企業争分(fēn)奪秒(miǎo)地尋求搶先發布類ChatGPT應用(yòng)。
衆所周知，類ChatGPT應用(yòng)是一個吞金獸，微軟公(gōng)司為(wèi)了訓練ChatGPT使用(yòng)了1萬張英偉達的高端GPU。“從訓練的角度來看，計算性能(néng)再好的GPU芯片比如A100如果無法集群在一起去訓練，那麽訓練一個類ChatGPT的大模型可(kě)能(néng)需要上百年。因此，AI大模型的訓練對高速接口IP是一個巨大的挑戰，也是一個巨大的機遇。”奎芯科(kē)技(jì )市場及戰略副總裁唐睿在接受電(diàn)子發燒友網采訪時表示。
奎芯科(kē)技(jì )成立于2021年，是一家專業的集成電(diàn)路IP和Chiplet産(chǎn)品供應商(shāng)，該公(gōng)司的口号是“芯粒高速互聯，海量算力源泉 ”。目前，奎芯科(kē)技(jì )已經推出的高速接口IP組合包括USB、PCIe、SATA、SerDes、MIPI、DDR、HDMI、DP、HBM等豐富的類型。
類ChatGPT帶動接口IP發展
從半導體(tǐ)産(chǎn)業分(fēn)布來看，IP是底層技(jì )術，接口IP同樣如此，因此關鍵性和重要性是不言而喻的。那麽在AIGC産(chǎn)業裏，接口IP能(néng)夠發揮哪些作(zuò)用(yòng)呢(ne)？唐睿提到了以下幾點。
首先是芯片上的互聯接口，也就是Die to Die類型的互聯接口IP，包括UCIe等，用(yòng)以擴充單芯片的計算能(néng)力；其次是Chip to Chip類型的互聯接口IP，包括SerDes/PCIe/CXL等，能(néng)夠加快芯片之間的互聯和數據交換，滿足更高帶寬的需求；此外還有(yǒu)内存接口IP，包括SATA、DDR、HBM等，能(néng)夠用(yòng)于打造更高性能(néng)的存儲産(chǎn)品，幫助類ChatGPT存儲和交換大規模的數據；再上一層就是數據通訊接口的接口IP。因此，從訓練的角度來看，類ChatGPT應用(yòng)的爆發，能(néng)夠帶來非常大的接口IP需求。
在此前的預測裏，有(yǒu)市場調研機構的數據顯示，2022年至2026年高速互聯IP的市場規模有(yǒu)望以75%的年複合增長(cháng)率快速成長(cháng)。“接口IP市場的增長(cháng)一定是跟随整個高性能(néng)計算芯片大趨勢的，包括芯片運算性能(néng)、内存和帶寬方面的提升都需要接口IP的幫助，因此芯片用(yòng)量的提升一定會帶來更大的接口IP用(yòng)量。”唐睿認為(wèi)，“同時計算芯片性能(néng)的提升已經受限于摩爾定律放緩的影響，單芯片的性能(néng)會逐漸遇到瓶頸，那麽互聯組成算力集群就是一個有(yǒu)效的手段，這也會加快推動接口IP的發展。”
雖然産(chǎn)業熱潮來臨，不過唐睿并不擔心一下子會湧入很(hěn)多(duō)同行或者友商(shāng)，造成國(guó)内接口IP産(chǎn)業内卷。“市場競争的激烈程度會增加，但接口IP是高門檻的領域，目前國(guó)内做高速混合電(diàn)路的人才其實并不多(duō)，特别是在先進制程上做高速模拟電(diàn)路設計的人才更少，因此從零組建團隊進入這個領域是非常困難的。”他(tā)對此講到。
國(guó)産(chǎn)廠商(shāng)的布局和追趕
從全球産(chǎn)業格局來看，在接口IP方面，目前新(xīn)思科(kē)技(jì )和楷登電(diàn)子等EDA廠商(shāng)以及其他(tā)國(guó)際上的接口IP廠商(shāng)還處于領先位置。相關數據顯示，截止到2021年，國(guó)産(chǎn)接口IP的自給率還不足10%。
“目前，從技(jì )術上來看，國(guó)産(chǎn)接口IP廠商(shāng)确實還處于追趕的位置，不過這種差距已經越來越小(xiǎo)。”唐睿指出，“2023年，奎芯科(kē)技(jì )将會推出一系列性能(néng)達到國(guó)際領先水平的接口IP産(chǎn)品，包括HBM3以及其他(tā)領先的D2D類型的互聯接口IP。”
同時，他(tā)還講到，在服務(wù)國(guó)内客戶方面，實際上也會存在很(hěn)多(duō)本地化的需求，需要根據這些需求結合晶圓廠的工(gōng)藝特色，提供IP解決方案。奎芯科(kē)技(jì )很(hěn)多(duō)IP産(chǎn)品，在研發的過程中(zhōng)或者研發之前，就得到了客戶方的問詢，圍繞客戶的芯片架構，有(yǒu)非常清晰的需求。奎芯科(kē)技(jì )聯合自己的下遊客戶成立了多(duō)個産(chǎn)業聯盟，通過這些聯盟将不同類型的計算芯片公(gōng)司聯合在一起，協同發展，圍繞數據中(zhōng)心應用(yòng)把國(guó)産(chǎn)方案搭建好，彌補國(guó)内這一塊的空白。
當前，AI大模型訓練所用(yòng)到的算力集群基本上都是基于英偉達通用(yòng)算力芯片來打造，在這方面國(guó)産(chǎn)通用(yòng)算力芯片還存在一定的性能(néng)差距。唐睿表示，國(guó)産(chǎn)高性能(néng)計算芯片還是有(yǒu)機會的，AI大模型并不是一個近期出現的新(xīn)鮮事物(wù)，近些年國(guó)内AI産(chǎn)業已經在跟進這一趨勢，隻是類ChatGPT類型應用(yòng)背後的大模型參數規模更大。針對這方面的需求，國(guó)内芯片産(chǎn)業也早就啓動了這方面的布局，包括奎芯科(kē)技(jì )所在的接口IP賽道，都在向這個方向努力。不過，從IP研發到芯片設計，再到應用(yòng)落地，這中(zhōng)間會有(yǒu)一個時間差。實際上，國(guó)外的公(gōng)司也是在用(yòng)之前的芯片通過互聯在做這方面的硬件支持。
“還需要特别提出的是，AIGC是一個軟硬件結合的應用(yòng)。軟件方面，算法模型的體(tǐ)量也是一個值得研究去突破的方向。目前，國(guó)外開源的AIGC算法裏，也并非隻有(yǒu)Open AI的GPT算法，通過介紹信息來看，也有(yǒu)一些參數更小(xiǎo)的模型能(néng)夠實現類ChatGPT應用(yòng)。我們實際上可(kě)以借鑒這些模型，以減少軟件對硬件的需求壓力。”唐睿最後講到。
小(xiǎo)結
IP對半導體(tǐ)産(chǎn)業有(yǒu)巨大的撬動力量，在全球範圍内，約60多(duō)億美元的IP銷售額，帶動的是5000億美元的全球半導體(tǐ)市場銷售額。對于國(guó)産(chǎn)芯片而言，短期内實現單芯片性能(néng)暴增的難度非常大，不過通過高速接口IP，用(yòng)算力集群的方式，也能(néng)夠逐步進入類ChatGPT的紅利市場。