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芯片|三星Foundry高管：定制化AI芯片是未来主流，“异质整合”为不可否认的趋势

_原题为 三星Foundry高管：定制化AI芯片是未来主流 ， “异质整合”为不可否认的趋势
每经采访人员：朱成祥 每经编辑：文多
7月10日上午 ， 在2020世界人工智能大会分论坛上 ， 三星Foundry的市场战略团队主管Moonson Kang通过视频连线 ， 发表了题为“面向未来的Foundry”的主题演讲 。
Moonson Kang本身并非AI专家 ， 在演讲中 ， 他主要是从晶圆工厂的角度看AI行业 ， 以及晶圆工厂如何帮助AI行业实现想法 。
Moonson Kang认为 ， 现在数据中心AI芯片仍以CPU、GPU为主 ， 但预计2025年主流架构方案将是定制化AI芯片 。 另外 ， 他认为“异质整合”（heterogeneous Integration） ， 确为不可否认的趋势 。
从CPU、GPU到定制化芯片
作为晶圆制造领域的专家 ， Moonson Kang认为人工智能解决方案才刚刚开始 ， 并且具有巨大的成长潜力 。
“即使在发展的初期 ， 人工智能也已经通过许多不同方式渗透到我们生活的各个角落 。 ”Moonson Kang表示 。 芯片的计算能力本身 ， 则对人工智能的实现至关重要 。 正如上文所言 ， 多样化是AI应用程序的重要特点 ， 因此Moonson Kang认为“没有单一的（AI芯片）解决方案能满足所有（应用程序）的需求 。 为指定类型的AI应用程序提供它所需要的正确的计算解决方案 ， 是非常重要的 。 ”
一开始 ， 通用CPU成为人工智能应用领域最为灵活的解决方案 。 不过 ， CPU不会针对人工智能应用领域的计算操作进行特别优化 。 简而言之 ， CPU可以满足多样化的需求 ， 但不能专精某个特定的领域 。 于是 ， 由于GPU（图形处理器）在处理AI类型计算方面具有更高的效率 ， GPU开始变得流行 。
Moonson Kang认为：“通过定制设计的AI处理器可以实现更高的计算效率 ， 相信这是AI计算的未来 。 ”
目前 ， 数据中心推理（Inference）应用市场由CPU占据主导地位；数据中心训练（Training）则完全由GPU主导 。 Moonson Kang表示：“预计2025年定制AI芯片将占据（推理应用市场近一半的市场份额；并成为训练应用市场最重要的解决方案 。 ”
“异质整合”趋势
在芯片领域最具影响力的 ， 无疑是英特尔创始人戈登?摩尔提出的“摩尔定律” ， 而工艺节点的微缩 ， 正是实现摩尔定律的重要途径 。 从28nm到14/16nm ， 再到7nm乃至5nm ， 每一代工艺的进步 ， 都会对芯片行业产生举足轻重的影响 。
工艺节点的微缩 ， 意味着单位面积芯片可以容纳更多数量的晶体管 ， 从而提升芯片性能 ， 降低功耗 。 而异质整合 ， 则与半导体行业的传统方向（越来越多的内容集成到单个芯片中的方向）截然相反 。
对于异质整合趋势的流行 ， Moonson Kang表示 ， 这是因为高端制程的逻辑工艺变得越来越昂贵 ， “这导致先进技术节点的芯片设计成本也随之迅速增加 。 而并非设计的所有部分都以相同的方式体验高级技术节点的好处 。 ”
【芯片|三星Foundry高管：定制化AI芯片是未来主流，“异质整合”为不可否认的趋势】他以模拟芯片举例：“模拟设计不会随着先进技术节点的发展而缩小 ， 考虑到更高的晶圆成本 ， 采用先进技术节点的模拟零件变得越来越昂贵 。 ”
基于上述原因 ， 分解的想法变得很流行 。 “单个芯片可以分为多个小芯片（Chiplet） ， 这些小芯片可以组装在中介层（Interposer）的顶部或多芯片封装模块 。 ”
“当然 ， 这个想法需要克服很多技术和经济上的障碍 。 但这正在成为不可否认的趋势 ， 至少在某些细分市场中是这样 。 ”Moonson Kang补充道 。
每日经济新闻


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