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計算類 IC——硬核科技的代表

SiGZ_BIEIqbs ? 來源:YXQ ? 2019-06-06 11:28 ? 次閱讀

計算類芯片也稱邏輯電路,是一種離散信號的傳遞和處理,以二進制為原理、實現(xiàn)數(shù)字信號邏輯運算和操作的電路, 它們在計算機、數(shù)字控制、通信、自動化和儀表等方面中被大量運用。邏輯電路可以分為標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化兩大類。

縱觀全球半導(dǎo)體,作為資金與技術(shù)高度密集行業(yè),半導(dǎo)體目前形成深化的專業(yè)分工、細分領(lǐng)域高度集中的特點,邏輯 IC 作為半導(dǎo)體行業(yè)的核心,自上世紀(jì)末開始,近 20 年來持續(xù)保持增長態(tài)勢, CAGR 達到8.51%, 2018 年邏輯 IC 市場規(guī)模達到新高 1093 億美金,約占全球半導(dǎo)體市場總值的四分之一。

▲1999—2018 全球邏輯 IC 銷量及增速(億美元, %)

目前世界范圍內(nèi)主流標(biāo)準(zhǔn)化邏輯電路有四種: CPUGPUASICFPGA。由于西方國家電子信息化擁有先發(fā)優(yōu)勢,形成了對革命性產(chǎn)品的壟斷,邏輯 IC 行業(yè)形成了較高市場準(zhǔn)入門檻,四個主流領(lǐng)域多被歐美發(fā)達國家的電子巨頭所控制。

▲全球大型邏輯 IC 公司分類

1、 CPU

CPU 從 1971 年發(fā)展至今已經(jīng)有四十七年的歷史了,提起 CPU 不得不說 Intel 公司的發(fā)展史就是 CPU的發(fā)展簡史。英特爾公司最早有三位創(chuàng)始人:羅伯特·諾宜斯、高登·摩爾、安迪·葛洛夫。集成電路技術(shù)的發(fā)展一直遵循摩爾定律,高登·摩爾就是摩爾定律創(chuàng)始人。

CPU 是一塊超大規(guī)模的集成電路,是計算機的運算核心和控制核心。它的功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數(shù)據(jù)。 CPU 的結(jié)構(gòu)主要包括控制單元、運算器、高速緩存器、動態(tài)隨機存取存儲器四個部分,分別對應(yīng)控制、運算、高速數(shù)據(jù)交換存儲、短暫存儲四個用途。

▲CPU 微架構(gòu)示意圖

多年來,隨著電子信息技術(shù)發(fā)展, CPU 在集成電路領(lǐng)域仍保持強大的競爭優(yōu)勢,源于 CPU 諸多優(yōu)勢,其一 CPU 是通用類計算芯片,能適應(yīng)不同應(yīng)用場景,包括手機、汽車、工業(yè)制造、計算機等。其二性能上穩(wěn)定性好、運算能力突出、功耗適中、開發(fā)周期相對較短、成本較低。

CPU 可分為桌面 CPU 和移動 CPU 兩大類。桌面 CPU 行業(yè)目前形成傳統(tǒng)霸主英特爾與后起之秀 AMD兩強爭霸的局面。

▲主要 CPU 公司介紹

工藝制程方面,目前 CPU 頂級的工藝制程為 14nm, 正在向 10nm 推進。 AMD 通過多年研發(fā)投入,從不同等級產(chǎn)品的核心數(shù)、基頻、主頻、緩存、工藝制程等多項技術(shù)參數(shù)上看已經(jīng)不落后于 Intel, 但缺陷也是明顯的, AMD 產(chǎn)品工作主頻往往產(chǎn)生較高發(fā)熱量,功耗過大,反映了 AMD 追求低成本工藝制作與 Intel追求極致工藝制作的較大差距。

應(yīng)用領(lǐng)域上, CPU 作為任何電子終端產(chǎn)品的核心部件,被大規(guī)模應(yīng)用在個人 PC、平板電腦、大型服務(wù)器、商用無人機、移動設(shè)備上。

▲CPU 主要應(yīng)用領(lǐng)域

移動 CPU 領(lǐng)域呈現(xiàn)一超多強的局面,美國高通公司一直在高端移動處理器市場中占據(jù)壟統(tǒng)治地位,至今這種優(yōu)勢依舊難以打破。其競爭對手主要包括美國蘋果電腦、***聯(lián)發(fā)科和韓國三星電子。

▲主要移動 CPU 公司介紹

2、 GPU

由于 CPU 的架構(gòu)中需要大量的空間去放置存儲單元和控制單元,相比之下計算單元只占據(jù)了很小的一部分,所以它在大規(guī)模并行計算能力上極受限制,而更擅長于邏輯控制。但是隨著人們對更大規(guī)模與更快處理速度的需求增加, CPU 無法滿足,因此誕生了 GPU。

GPU 是圖形處理器,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器,擁有很強的浮點運算能力。它與 CPU 有明顯區(qū)別:一是相比于 CPU串行計算, GPU 是并行計算,同時使用大量運算器解決計算問題的過程,有效提高計算機系統(tǒng)計算速度和處理能力,它的基本思想是用多個處理器來共同求解同一問題,即將被求解的問題分解成若干個部分,各部分均由一個獨立的處理機來并行計算。二是 GPU 的結(jié)構(gòu)中沒有控制器,所以 GPU 無法單獨工作,必須由 CPU 進行控制調(diào)用才能工作, GPU 更適合簡單大量的處理類型統(tǒng)一的數(shù)據(jù)。

▲GPU 可以解決的問題以及應(yīng)用領(lǐng)域

雖然 GPU 是為了圖像處理而生的,但是我們通過對 GPU 微架構(gòu)示意圖觀察,認(rèn)為 GPU 在結(jié)構(gòu)上并沒有專門為圖像服務(wù)的部件,只是對 CPU 的結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化與調(diào)整,所以 GPU 也可以稱為專用 CPU。

▲GPU 微架構(gòu)示意圖

談到 GPU,可能首先想到的是 NVIDIA,這是一顆 GPU 領(lǐng)域的璀璨明星, NVIDIA 成立于 1993 年,由黃仁勛等三人創(chuàng)辦,從 1995 年開始推出自己的顯卡 NV1 和 NV2,但并不成功,真正讓 NVIDIA 嶄露頭角的是 1997 年推出的 RIVA128,這款顯卡像素填充率為 100 Mpiexl/s,支持微軟的 Direct 3D 標(biāo)準(zhǔn),在能效上超越了 3Dfx 的 Voodoo 和 ATI 的 Rage Pro,加上價格低廉獲得了很多整機廠的青睞,隨后 NVIDIA 乘勝推出了 RIVA TNT 及 GeForce 256,徹底將 3Dfx 和 S3 這些昔日的霸主拋在身后,此時唯一能與之相爭的只有 ATI 的 Radeon, ATI 的Radeon 系列與 NVIDIA 的 GeForce 系列的對抗直到 2006 年才罷場, AMD成功收購 ATI,獨立 GPU 市場形成 NVIDIA 和 AMD 兩大巨頭的格局。

從產(chǎn)品上來看,兩家公司 GPU 特點和優(yōu)勢完全不同,這緣于研發(fā)思路存在差異:NVIDIA 產(chǎn)品特點主要有四點:一是設(shè)計思路歸于高性能、低功耗;二是性能強大,經(jīng)常壟斷高端旗艦級市場,高端 N 卡占據(jù)優(yōu)勢比較明顯;三是支持 PhysX、 TXAA、 FXAA 等多個技術(shù);四是驅(qū)動程序完善。

AMD 的產(chǎn)品特點在于:一是芯片單一性能突出,功耗普遍較大;二是主打入門級的產(chǎn)品,性價比高,覆蓋中低端市場;三是支持 AMD Eyefinity 寬屏技術(shù);四是挖礦性能相當(dāng)突出。總之, N 卡主要有低功耗、驅(qū)動成熟、追求極致性能,產(chǎn)品線完善等優(yōu)勢, A 卡則主要是性價比相對更高,計算能力強,繪圖、挖礦更有優(yōu)勢,畫質(zhì)較好,但高端產(chǎn)品線較少。

3、ASIC

近年隨著以比特幣為代表的虛擬貨幣市場的火爆, 催生了一大批生產(chǎn)“挖掘”虛擬貨幣設(shè)備的礦機廠商,相較于我們常見的 CPU、 GPU 等通用型芯片來說, ASIC 芯片的計算能力和計算效率都直接根據(jù)特定的需要進行定制,所以其可以實現(xiàn)體積小、功耗低、高可靠性、保密性強、計算性能高、計算效率高等優(yōu)勢,特別適合礦機這種對芯片算力要求高、功耗要求小的特定應(yīng)用領(lǐng)域。缺點是 ASIC 不同于 GPU 和FPGA 的靈活性,定制化的 ASIC 一旦制造完成將不能更改設(shè)計要求高、初期成本高、開發(fā)周期長。

▲比特大陸螞蟻礦機 S15以及ASIC 礦機芯片

由于挖礦屬于邊緣應(yīng)用領(lǐng)域, AI 仍是 ASIC 的主要應(yīng)用領(lǐng)域,隨著人工智能時代到來,傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在通用芯片(CPU 、 GPU)上效率不高,功耗比較大,因此從芯片的設(shè)計角度來說,通用型往往意味著更高的成本。為了提升效率,降低功耗, ASIC 應(yīng)運而生。目前從全球范圍來看,基于人工智能方向的ASIC 領(lǐng)域并未出現(xiàn)“一家獨大”的局面,反而呈現(xiàn)出國內(nèi)外電子科技巨頭、科研院所和國內(nèi)初創(chuàng)型公司互相競爭的格局,國外以 Google、 IBM、 Intel、斯坦福大學(xué)為首,國內(nèi)有中星微電子、寒武紀(jì)科技、啟英泰倫。

4、FPGA

通用處理器的摩爾定律已入暮年,而機器學(xué)習(xí)和 Web 服務(wù)的規(guī)模卻在指數(shù)級增長。人們使用定制硬件來加速常見的計算任務(wù),然而日新月異的行業(yè)又要求這些定制的硬件可被重新編程來執(zhí)行新類型的計算任務(wù)。 FPGA 正是一種硬件可重構(gòu)的體系結(jié)構(gòu),常年來被用作高計算領(lǐng)域?qū)S眯酒ˋSIC)的小批量替代品。

FPGA 指現(xiàn)場可編程門陣列,它是在 PAL、 GAL、 CPLD 等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的,既解決了定制電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。

▲FPGA 內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

FPGA 能部分替代 ASIC 是有原因的,一是 FPGA 并行運算,二是硬件結(jié)構(gòu)可變,三是運行中可更修改。

▲FPGA 可小批量替代 ASIC 的原因

FPGA 的核心優(yōu)勢,主要有五個方面:可編程靈活度高、并行運算效率高、開發(fā)周期較短、穩(wěn)定性好、長期維護。

全球 FPGA 市場被國外四大巨頭 Xilinx(賽靈思), Altera(阿爾特拉已被英特爾收購)、 Lattice(萊迪思)、 Microsemi(美高森美)壟斷。從產(chǎn)品上看,賽靈思公司多年來保持 FPGA 行業(yè)霸主地位,源于產(chǎn)品超強的競爭力,一是賽靈思 FPGA在集成上不斷突破,工藝制程一直保持領(lǐng)先,芯片效率高、功耗小。二是產(chǎn)品定位于高端市場,應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋汽車、數(shù)據(jù)中心、消費類電子、高性能計算、醫(yī)療、有線通信等附加值高的行業(yè)。三是技術(shù)專利數(shù)量龐大,形成了抵御同業(yè)對手的天然壁壘。

5、DSP

除了以上四種主要標(biāo)準(zhǔn)化電路,非標(biāo)準(zhǔn)化邏輯電路也在各種應(yīng)用領(lǐng)域被大量應(yīng)用, DSP 是應(yīng)用領(lǐng)域比較廣泛的一種。

區(qū)別于 FPGA 適用于系統(tǒng)高速取樣速率、高數(shù)據(jù)率、框圖方式編程、處理任務(wù)固定或重復(fù)、使用定點。適合于高速采樣頻率下,特別是任務(wù)比較固定或重復(fù)的情況以及試制樣機、系統(tǒng)開發(fā)的場合。 DSP,也稱數(shù)字信號處理器,適用于系統(tǒng)較低取樣速率、低數(shù)據(jù)率、多條件操作、處理復(fù)雜的多算法任務(wù)、使用 C 語言編程、系統(tǒng)使用浮點。適合于較低采樣速率下多條件進程、特別是復(fù)雜的多算法任務(wù)。 DSP 是由通用計算機中的 CPU 演變而來的,和工業(yè)控制計算機相比, DSP 這種單片機具有多重優(yōu)勢:一是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,使用方便,實現(xiàn)模塊化;二是可靠性高,可保持長時間無故障工作;三是處理功能強,速度快;四是控制功能強;五是環(huán)境適應(yīng)能力強。

▲DSP 內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

DSP 憑借卓越的性能,在圖形圖像處理,語音處理,信號處理等通信領(lǐng)域起到越來越重要的作用,被廣泛應(yīng)用于移動通信、電機控制、汽車毫米波雷達圖像處理、測量儀表等領(lǐng)域。

▲DSP 重要應(yīng)用領(lǐng)域

目前,全球范圍內(nèi)上生產(chǎn) DSP 的大型廠商包括德州儀器、亞德諾半導(dǎo)體、恩智浦半導(dǎo)體。

▲DSP 主要公司介紹

依據(jù) DSP 主流廠商產(chǎn)品的特點,可以預(yù)計未來 DSP 技術(shù)將向以下幾個方面繼續(xù)發(fā)展與更新:一是DSP 芯核集成度越來越高,通過縮小 DSP 芯片尺寸,實現(xiàn)了 DSP 系統(tǒng)級的集成電路;二是為了面向復(fù)雜應(yīng)用領(lǐng)域,可編程 DSP 芯片將成為未來主導(dǎo);三是定點 DSP 仍占據(jù)主流,隨著 DSP 定點運算器件成本的不斷低,能耗越來越小的優(yōu)勢日漸明顯,未來定點 DSP 芯片仍將是市場的主角。

總體上來看,通過對多種計算類芯片全方位對比,計算類芯片經(jīng)過幾十年的發(fā)展, CPU 不再一枝獨秀,多種新應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?fù)雜計算產(chǎn)生強大需求,由此產(chǎn)生專注于圖像處理的芯片 GPU;可以靈活編程,大幅縮短開發(fā)周期的芯片 FPGA;進行了定制設(shè)計優(yōu)化,在特定應(yīng)用場景下功耗及量產(chǎn)成本較低的 ASIC 芯片;以及融合數(shù)字信號處理算法,專用于數(shù)字信號處理領(lǐng)域的 DSP 芯片等都得到了廣泛的應(yīng)用與快速的發(fā)展。

目前,計算類芯片已經(jīng)形成了以 CPU、 GPU、 FPGA、 ASIC、 DSP 并行發(fā)展的新趨勢,可以預(yù)見,隨著未來 5G 通訊、傳感器MEMS)、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)機器人VR/AR 以及人工智能等新興領(lǐng)域市場的發(fā)展擴大,對計算類芯片性能、技術(shù)、能耗等方面的需求將繼續(xù)驅(qū)動各種計算類芯片在技術(shù)上得到更加快速的發(fā)展。

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