[Peace & Chips]继显卡之后神经网络受关注…AI优化芯片密集上市

by Kim Pyeonghwa

Published 21 Aug.2023 06:30(KST)

Updated 21 Aug.2023 07:12(KST)

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为学习与推理量身打造的AI芯片
突破高功耗GPU瓶颈
NPU、IPU、LPU等多种架构涌现

编者按被称为现代产业“粮食”的半导体。几乎每天都能听到这个词，但真要开口解释时却总是说不上来吧？在“Peace&Chips”中，我们将把晦涩难懂的半导体概念和整个产业脉络，变得像“喂到嘴边”一样轻松易懂。您只要“端好勺子”就行了。

如果要选出今年半导体行业最大的热点，无疑就是“人工智能（AI）”。随着ChatGPT问世，生成式人工智能需求激增，AI半导体因此备受关注。上周，美国AI半导体企业Grok宣布，将在美国得克萨斯州泰勒市正在建设的三星电子代工（半导体委托生产）工厂生产其产品，也因此引发关注。

在市场上，有时会把实现人工智能技术或服务的系统半导体、存储半导体统称为AI半导体，但其本意是“专门针对AI运算优化的半导体”。它指的是按照大规模数据学习和推理等人工智能特性进行设计的系统半导体。

在这股AI热潮中成为主角的图形处理器（GPU），其实并不完全符合AI半导体的概念。GPU因为能够大批量处理简单运算而被广泛用于AI领域，但正如其名称所示，本来是为图形作业处理而开发的产品。在满足人工智能发展过程中出现的各种技术需求方面，被认为存在一定局限。

业内目前重点关注的是神经网络处理器（NPU）。NPU是指针对深度学习等人工智能作业进行最优化的系统半导体。与GPU相比，其耗电量更低，且在投入成本相同的情况下性能更高，这是其显著特点。在处理同样任务的前提下，被认为比GPU效率更高。

值得关注的是，以NPU为中心，各种AI半导体正陆续登场。包括智能处理器（IPU·Intelligence Processing Unit，因在处理器周边搭载存储器而提升数据处理速度的半导体）、语言处理器（LPU·Language Processing Unit，专门针对人工智能推理优化的半导体）、数据处理器（DPU·Data Processing Unit，提高数据中心处理速度的半导体）等，已经问世的产品就有不少。尽管细分技术各不相同，但都以最大化人工智能应用为共同目标。

业内表示：“过去以图像为中心，但近期随着基于语言的人工智能技术发展，AI半导体也正朝着支撑这一趋势的方向演进。”不仅是无晶圆厂企业（专门从事半导体设计的企业），连谷歌等大型科技巨头也纷纷进入相关业务领域，各类新技术、新产品消息不断传出。

Next-Generation Intelligent Semiconductor Business Group团长Kim Hyeongjun表示：“目前数据中心大量使用GPU，但其耗电量非常大，因此今后会出现在降低功耗的同时提升运算速度方向发展的AI半导体”，“随着企业不断进行各种尝试，产品和种类都有可能进一步增加。”

业界对AI半导体市场的期待值很高。市场调研机构Gartner预计，去年规模为444亿美元的AI半导体市场，到2026年将增长至861亿美元。三星电子代工似乎也不想错过这一商业机会，近期开始与DeepX、Rebellions、FuriosaAI等国内外AI半导体企业积极开展合作。