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北大何進:5G+AIoT時代,三種創新芯片和新型存儲器發展方向

章鷹觀察 ? 來源:電子發燒友原創 ? 作者:章鷹 ? 2020-12-17 08:07 ? 次閱讀
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(電子發燒友網報道 文/章鷹)12月15日,中國信息通信研究院副院長余曉暉發布ICT深度觀察十大趨勢,其中特別提到了5G通信帶動芯片、設備全產業鏈規模增長。2023年,全球5G手機出貨量超7億部,占全球智能手機市場的50%;2023年,全球5G基站累計超過500萬個,平均增速超過50%,主要動力來自中國。

新基建帶來海量芯片的需求,5G+AIoT不斷推進,到底哪些類型的芯片是起到核心關鍵作用?近日,北京大學深圳芯片重點實驗室主任何進教授在5G&半導體峰會上帶來的最新的市場前瞻和分析。

新基建帶來芯片行業廣闊的發展空間

北京大學深圳芯片重點實驗室主任何進教授指出, 預計2025年,中國5G基站建設將達到500萬座,帶來5G基站芯片與高頻組件的龐大市場需求。2025年,預計中國人工智能芯片的市場規模將達到500億。工業互聯網投資規模達到6500億元,帶動相關投資萬億元;新能源汽車換電站估計到2025年預計建成3.6萬座,全國車樁比例達到1:1。

新基建給芯片應用帶來很好的發展機會。數字經濟就是5G基礎上的“ABCD“——人工智能、大數據、云計算區塊鏈以前1G、2G、3G和4G階段同樣的人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、由于帶寬、速度、時延、能耗,可靠性達不到產業互聯網的要求,只是消費互聯網的功能,現在到了5G之后,五個指標性能達到了要求,可以應用到生產系統、工業系統、應用到全社會的各類運行場景,包括各行各業,數字經濟改變整個世界。

何進教授分析說,2019年全球芯片產業5000億美元,中國進口芯片3500億美元,占據全球四分之三的消費,支撐電子信息產業1.5萬億美元,芯片業成為基礎性、先導性和戰略性產業。

在何進教授看來,5G+AIoT時代,萬物智聯的場景要得以實現,需要在芯片領域解決四大技術基礎:算力、存儲、網絡和傳感。他的觀點如下:

1、計算能力成為新型生產力,來自國際貨幣基金組織、華為及中金公司研究部的數據顯示,國家的人均GDP與人均算力有高度的相關性,算力已經成為數字經濟發展的核心動力,人類即將進入一個依靠算力的人工智能時代。

2、AI芯片,市場規模未來5年增長有望達10倍。無論邊緣、終端還是云計算,年增長率都達到50%。何進教授指出,目前通用的CPUGPUFPGA等都能執行AI算法,只是執行效率差異較大。

3、存儲芯片在全球半導體市場的芯片類型中占據30%的市場份額。新型存儲芯片將解決目前數據中心和大規模計算中心的存儲難題。

4、光電芯片主要是傳輸、傳感和賦能。以光電傳感芯片-CMOS圖像傳感器為例,CMOS傳感器的技術發展,從前照式(FSI)到背照式(BSI),再到堆疊背照式和隊曾堆疊背照式。

創新芯片:AI芯片、新型存儲芯片和光電芯片

北大何進教授認為,國家投入千億的存儲公司長江存儲、合肥長鑫已經陸續量產。他指出,根據5G新基建的推進計劃,數據中心等超大規模計算中心需要更高性能的存儲器,業界探索了三種新型的存儲器方向:

可變電阻式存儲器(RRAM)、相變存儲器和自旋轉移力矩磁隨機存儲器。首先,可變電阻式存儲器,由于ReRAM的操作電壓較低,消耗的電力較少,且ReRAM的寫入信息速度比同樣是非易失性存儲器的NAND閃存快1萬倍,因此在這個即將面臨而來的挑戰,可變電阻式存儲器絕對是一個不可或缺的存在。

第二、STT-MRAM,自旋轉移力矩磁隨機存儲器,中科院半導體研究所正在推進的,這種存儲器比較傳統的磁盤主要優點是:密度大,容量大,無漏電流,靜態能耗低。在未來的數據中心,可能會采用這種類型的成熟芯片。第三、相變存儲器(PCM),主要優點是高讀寫速度,壽命長、存儲穩定。多態存儲和多層存儲。相變存儲器是中科院微系統所跟中芯國際合作,已經實現了工業用的量產的成熟性,它的最大優點是工藝比較簡單,而且壽命也足夠的長

現在存儲芯片最先進的技術還沒有達到14納米,存儲芯片和算力芯片之間有巨大的技術差別。何進教授認為存儲與算力面臨三大挑戰:一、存儲墻挑戰:存儲器帶寬在很大程度上限制了CPU和GPU處理器性能發揮;二、功耗墻挑戰:數據頻繁遷移帶來嚴重傳輸功耗問題;三、速度墻挑戰:空間距離之間的傳輸必然導致低速度。

存算一體化芯片成為未來的方向。這類架構不是簡單把傳統存儲芯片和設計芯片分開的,非馮諾依曼計算架構,這類芯片最大的優點是不僅速度快,而且根據不同的結構不同功耗有10倍或者更多倍的縮小,這是類腦芯片主要的發展方向。NPU,在存儲當中完成計算,在計算當中完成產品。例如,采用28nm工藝的IBM TrueNorth芯片的目標是網絡邊緣和大數據解決方案,這些應用里有海量實時數據需要采用超低功耗設備進行處理,Truenorth芯片里含54億個低成本晶體管神經突觸芯片,但消耗的功率僅為700毫瓦,最適合處理此類應用。目前GPU的功耗是幾十瓦甚至更多。

何進教授分析說,對于商業存儲器,新興的NVM因為速度較為匹配,可以用作存儲級內存(SCM)來彌補工作內存何存儲之間的訪問時間差別,因為可以高密度集成,相變存儲器(PCM)和阻變存儲器(ReRAM)是SCM的主要候選者,自旋力矩傳輸存儲器(STT-MRAM)由于其高耐久性和高速度被認為是DRAM的替代品。

對于嵌入式應用,基于新興NVM的片上存儲器也可以提供比傳統NVM更好的存取速度和低功耗,可在非常有限的功率下工作,對于物聯網邊緣設備上的AI芯片頗具吸引力。

何進教授認為,存算一體化的芯片可能是未來大數據時代、萬物智能時代的終極解決方案。他總結說,5G+AIoT領域,芯片看重時延、功耗、成本和安全性;芯片創新主要在AI芯片、新型存儲芯片、光電芯片。創新架構主要體現在軟硬件協同設計,存算一體化結構和光電集成化芯片。

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