近年來,隨著人工智能技術的迅猛發展,大算力芯片已成為推動AI技術創新的關鍵力量。然而,隨著芯片內部計算單元數量的增加和任務復雜度的提升,互連已成為一個嚴重的瓶頸,制約著算力的發揮。好比飯店里烹飪美味佳肴,算力就像炒菜,互連像傳菜,炒菜速度再快,傳菜速度跟不上,就會導致出菜的整體速度無法提升。此外,隨著單灶炒菜速度逼近極限,通過多灶聯合烹飪提升整體烹飪速度成為必須,而灶間傳菜速度就變得越發關鍵。所以說,如果互連跟不上,算力就無法充分發揮,整個AI行業的算力瓶頸已不再只是局限于算力本身。
最新發布的英偉達B200芯片充分體現了這一現象。B200雖沒有公布具體裸片面積,但上一代的H100單芯片裸片面積就已經達到814平方毫米,已經接近ASML EUV光刻機的最大光罩曝光面積(858平方毫米),以現有掩膜版的尺寸和光刻技術,已沒法做出一個更大的die size。而隨著摩爾定律失效,晶體管密度提升接近極限,導致B200的單芯片算力提升幅度不可能很大,所以就索性把兩個die給拼接起來,視為一個GPU。這也是英偉達在現有的光刻技術極限工藝條件下唯一的選擇。因此,互連技術就成為新的算力提升路徑下的核心關鍵技術,其中包括NVLink、D2D、HBM、PCIe 6等一系列互連技術,這些都是推動算力擴展提升的關鍵因素。
AI芯片與傳統芯片最大的區別在于,AI芯片內置了專門加速AI算法的處理單元,具備海量數據處理和并行計算的能力。在這一過程中,互連的作用愈發突顯。高帶寬、大吞吐量和快速傳輸對于海量數據處理至關重要。若互連不佳,算力的提升也將無法充分發揮作用。隨著AI芯片的不斷發展,互連的重要性將進一步凸顯。
在這一背景下,專注于提供芯片高速互連接口IP的廠商芯耀輝備受矚目。我們提供全面的高速互連接口IP,包括PCIe、Serdes、DDR、HBM、D2D、USB、MIPI、HDMI、SATA、SD/eMMC等一系列主流接口IP,能夠更好地支持AI芯片的發展。過去三年,我們的產品已經在高性能計算、數據中心、智能汽車、5G、物聯網、人工智能、消費電子等領域的頭部客戶中得到了廣泛應用。我們與客戶通力合作,不斷迭代、打磨產品,確保產品質量和可靠性,助力客戶順利實現量產。
展望未來,隨著人工智能技術的不斷進步,芯耀輝將持續致力于提供最先進的互連技術產品和解決方案,推動AI芯片技術的發展,為人工智能產業的繁榮和進步貢獻力量。
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原文標題:高速互連對于AI和大算力芯片而言意味著什么?
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