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。