AI需求驅動晶片架構革新，產業鏈需開始布局
AI chips require architectural innovation to achieve power savings and high performance requirements
- 2019/03/28
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自2012年以來，在大型AI運算中用到的運算量呈指數式上升，並且3.5個月計算量就會增加一倍，從2012年以來，這一指標已經增長了30萬倍。透過半導體製程微縮來提升運算力，是AI進步的一大重要因素，但未來想透過此方式繼續提升晶片運算力的幅度將越來越小。
目前的AI晶片存在著耗電與效率低落的現象，若要提高AI晶片的運算能力，背後帶來的是非常可觀的能耗。在製程微縮已快要到極致的情況下，應該改變思考方向，朝相反的方向走，要沿著更低工作時脈和更低功耗方向開發，最終降低到人腦等級的10Hz、20瓦。因此，AI晶片需要架構創新，達到省電與高效能需求。
【內容大綱】
- 一、AI晶片需要架構創新，達到省電與高效能需求
- 二、AI新興架構晶片廠商發展動態
- IEKView
【圖表大綱】
- 圖一、AI Neural Network Processing Semiconductor Revenue
- 圖二、AI晶片發展方向
- 圖三、國際大廠與新闖公司紛紛提出新興架構AI晶片
- 圖四、Intel推出的嵌入式AI晶片
- 圖五、Intel推出的Myriad X與前一代規格比較
- 表一、全球AI晶片廠商產品介紹