厉害！AI芯片可用电场而非电流，能效超越现有技术35倍至300倍【附AI芯片产业链剖析】

ze2年前 (2024-02-17)资讯297

【/h/]放眼前沿

【/h/]运行生成式人工智能（AI）系统不仅硬件昂贵，而且还会带来惊人的能耗。

【/h/]据TechCrunch最新报道，总部位于德国的初创公司Semron最近开发了一种创新的AI芯片设计方法，率先使用一种新的神经网络控制设备Memory Container为其3D芯片供电。这可能会彻底改变节能计算技术，并使消费电子设备更容易获得高级AI功能。

【/h/]与处理器中的晶体管不同，Semron的芯片使用电场而不是电流。这些由传统半导体材料制成的内存容器可以存储能量并控制电场，这不仅提高了能源效率，还降低了制造成本，使消费电子产品更容易运行先进的AI模型。

【/h/]电场法使电子在芯片中的移动最小化，并减少了能量和热量的使用。Semron旨在利用电场的冷却特性在单个芯片上放置数百层电容器，从而大大提高计算能力。

【/h/]在最近发表在《自然电子》杂志上的一项研究中，Semron芯片的能效表现出了显著的提高，其能效超过3500 tops/w（每秒每瓦数万亿次操作），比现有技术高出35至300倍。该指标表明，在AI模型的训练过程中，能耗将大大降低。

【/h/]观察技术价值

【/h/]-AI芯片产业链分析:该技术处于中上游。

【/h/]人工智能芯片产业链结构清晰、链条短，主要分为上游材料设备、中游产品制造和下游应用市场；上游材料和设备主要指半导体材料和设备。半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括掩膜版光刻机、等离子刻蚀机等设备。中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造。芯片设计过程主要包括通过EDA进行系统设计、RTL设计和物理设计；芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶圆切割和芯片封装。下游应用市场主要包括云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。

【/h/]全球人工智能芯片产业发展现状

【/h/]2019年，全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术的成熟和数字基础设施的不断完善，人工智能的商业化应用将加速并推动AI芯片市场的快速增长。预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达到726亿美元。

【/h/]——AI芯片竞争格局

【/h/]从应用领域分类来看，NVIDIA主导全球云训练芯片市场，NVIDIA中的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案。此外，还有两种解决方案，第三方异构计算平台OpenCL+AMD GPU和云计算服务提供商自研的加速芯片。基于不同的解决方案，世界各地的芯片制造商都推出了用于云训练的人工智能芯片。

【/h/]就云推理芯片的全球竞争格局而言，云推理芯片百家争鸣，各有千秋。与训练芯片相比，推理芯片考虑的因素更全面:单位功耗的计算能力、时间延迟、成本等。GPU也用于加速初始推断，但由于应用场景的特殊性，基于特定神经网络算法的优化将带来更高的效率，而FPGA/ASIC的性能可能会更突出。除了Nvidia、谷歌、Xilinx、Altera（英特尔）等传统芯片制造商涉足云推理芯片外，Wave computing、Groq等初创公司也加入了竞争。