揭秘芯片封装工艺流程2019年六大关键词vs2020年四大趋势

2019年,两位图灵奖得主John L. Hennessy和David A. Patterson在他们的报告中预言了计算机体系架构领域将迎来新的黄金十年。同一年,AI芯片市场竞争愈发激烈,但面临着多种落地难题。在这一年的发展中,有六个关键词贯穿其中:架构创新、专用芯片、Chiplet技术、软硬融合、大规模生产和安全性。

展望2020年的AI芯片市场,我们可以预见四大趋势:更深入的算法优化、异构系统设计的普及、更多基于Cloud-Native设计的解决方案以及对隐私保护与数据安全性的重视。

回顾2019年的六大关键词:

架构创新

两位图灵奖得主的观点被英特尔高级副总裁兼首席架构师Raja M. Koduri所支持,他认为未来十年是计算架构新黄金十年的开始。AI芯片公司如耐能和探境科技推出了具有创新性的物联网专用AI SoC和SFA架构,这些都旨在解决内存墙问题并提高能效比。

专用芯片

Arm ML事业群商业与营销副总裁Dennis Laudick坚持认为未来市场需要的是通用加专用的NPU。尽管如此,大部分新推出的AI芯片仍然是专用的加速器,如Graphcore IPU,它采用全新的处理器类型IPU,以满足高效易于使用的处理器需求。

Chiplet技术

DARPA的CHIPS项目、高通Foveros以及AMD全新一代霄龙(EPYC)处理器等,都促进了Chiplet概念。这一技术允许通过先进集成技术封装不同的裸片,从而形成一个系统芯片,为AI计算带来了更多灵活性。

软硬融合

英特尔提出了oneAPI解决编程复杂性的挑战,并采用了基于标准的跨架构语言Data Parallel C++++ (DPC++),以提供统一编程模型并简化应用开发工作。此外,Arm等也采取了底层方式,不需要全新的编程语言,而是通过其软件平台直接与不同设备沟通以实现最佳匹配。

大规模生产

AI芯片的大规模生产对于降低成本至关重要,但这也意味着需要大量投资于制造工艺和供应链管理。此外,还有关于如何确保这些量产设备能够有效地集成到终端产品中的挑战。

安全性

随着越来越多的人员依赖智能设备进行日常生活活动,对隐私保护和数据安全性的要求日益增加。因此,在2020年,我们可以期待看到更多针对此类问题研发出色的安全措施和协议,以保障用户数据不受侵犯,同时保持系统性能稳定可靠。

展望2020年的四大趋势:

更深入算法优化

随着深度学习算法不断进步,未来的AI应用将更加依赖于更复杂且精细化的人工智能模型,因此,将会有更多研究集中在如何进一步优化这些算法上,以提升它们在实际应用中的表现力。

异构系统设计普及

随着GPU从游戏到人工智能领域成为主流,加速卡逐渐走向普通消费者手中,我们可以预见异構系統設計將會成為市場上的主要潮流,這樣做不僅能夠提高計算效率,也能夠為應用程序帶來實際價值。

3. 更多基于Cloud-Native设计

云服务已经成为现代IT基础设施的一个核心组成部分,对于云原生的应用程序来说,更好的云原生支持将会让部署速度更快,资源利用率更高,同时还能够减少运维成本。

4. 隐私保护与数据安全性重视

隐私泄露事件频发后,一些国家甚至颁布相关法律规范个人信息使用,这导致企业必须为用户隐私负责,并寻求创造更加强大的防护措施以抵御各种网络威胁。这方面的一些突破可能包括增强版加密技术或其他形式的心智身份验证方法。

综上所述,从2019年的六个关键词到2020年的四大趋势,可以看出,无论是在前瞻性的技术发展还是实际操作中的实践改善,都有一系列紧密相连但又各具特色的元素正在塑造我们的数字世界。在这个过程中,每一次小小变化都可能引领我们迈向一个崭新的时代。

标签: 机器人

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