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AI晶片將先進入四個主要領域

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2020年4月28日

圖、 AI晶片將先進入四個主要領域

根據許多研究顯示,AI晶片未來將進入許多領域,其中最主要的四個領域分別是,行動領域、數據中心、汽車以及物聯網。

根據預估,到2021年,全球所有頂級智慧型手機都將採用擁有AI晶片的處理器;到2022年,超過一半的企業將在其伺服器基礎架構中使用AI加速器強化數據中心;到2020年,擁有AI晶片的無人駕駛車將逐步量產;到2022年,超過五分之一的物聯網裝置將具有AI功能。

在這些應用領域中,每一個領域所需要的是具有不同程度的尺寸和強度的AI晶片。根據Deloitte研究,數據中心需要高階AI晶片,至於最入門的市場則是屬於物聯網的AI晶片,這一市場於2024年將有超過10億顆AI晶片的潛能。專屬AI晶片於未來幾乎都會整合到所有電子系統中。

簡單來說,在PC與智慧型手機時代,半導體廠商依循著摩爾定律,絕對是競爭力的關鍵。可是進入AI時代,即使摩爾定律依舊存在,但是決勝負的關鍵再也不是這一個唯一因素。

未來IC產業將從通用IC進入專用IC時代,也就是說,其必須依循著AI需求做出改變。因為晶片製造商不一定要在AI晶片上一直採取晶圓微縮的技術,而且無法再改善硬體技術的情況下,廠商勢必會尋求改善軟體來適應AI的需求。

建構高度客製化的AI晶片,是建立在專屬的程式語言以最適化AI演算法來達到目的。某些晶片內部嵌入了單個AI演算法以實現最大速度。有些則是使用更少的電晶體來完成相同的任務。這些AI晶片應用在AI領域時,在性能上都遠勝過標準CPU的程度。

根據推算,AI晶片的效率是CPU的1000倍,相當於摩爾定律對CPU進行了26年的改進。換句話說,廠商如果沒有針對其AI需求設計一款專屬的AI晶片,那麼是不可能部署企業級的AI演算法。

未來半導體產業需要更快的開發生命週期,同時必須針對客戶特定的需求納入流程之中。因為一種尺寸無法滿足所有AI需求,因此晶片製造商將無法再享受因大量生產單晶片而帶來的規模經濟。

長期來看,AI演算法與相關技術仍會持續不斷改進,所以客製化AI晶片的必要性勢必不斷提高,因此這一因素將是取代摩爾定律在半導體產業的重要因素。(725字)


參考資料:
Using AI To Build Better Chips. Forbes,2020/4/20
How AI Chips Are Changing the Semiconductor Industry. Nanalyze, 2020/4/20


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