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硬件 三巨头间的3nm/2nm“大乱斗”( 四 )


这些变化不仅仅是技术上的，也需要芯片公司内部做成一些改变 。从各种工程师团队的组成到公司本身的结构 。
英飞凌汽车高级副总裁Shawn Slusser表示：“过去，你会发明一堆产品，将它们放在一堆数据手册中，然后人们会尝试找到它们 。由于设备的复杂性和使用寿命，这种方法不再见效 。现在，我们正在研究一种更像是半导体超级市场的模型 。如果你想将现实世界与数字世界联系起来，那么一切都可以在同一个地方得到，包括产品、人员和专业知识 。”
较大的公司一直在内部发展这种专业模式，这在苹果的M1芯片中很明显 。M1是使用台积电的5nm工艺开发的，它集成了Arm V8内核、GPU、自定义微体系结构、神经引擎和图像信号处理器，所有这些都集成在一个系统级封装中 。尽管该设计的性能可能不如使用标准行业基准的其他芯片那样出色，但运行Apple应用程序的性能和功耗方面的改进显而易见 。
根据行业估计，截至今天已有约200家公司正在开发或已经开发出加速器芯片，其中有多少能存活还不得而知，最终走向解体是不可避免的 。在边缘，汽车、安全系统、机器人、AR / VR甚至智能手机生成的数据太多，无法将所有数据发送到云端进行处理 。它花费的时间太长，并且需要太多的功耗、内存和带宽 。很多数据都需要进行预处理，硬件处理这些数据的优化程度越高，电池寿命就越长、功耗也就越低 。
这就是为什么风险投资在过去几年中一直向硬件初创公司投入资金的原因 。在接下来的12到24个月内，预计该领域投资将显著减少 。
Flex Logix首席执行官Geoff Tate表示：“合理推断，随着公司进入市场并与客户互动，这一窗口将开始关闭 。在接下来的12个月中，投资者将开始获得真正的数据，看看哪种架构真正获胜 。在过去的几年里，谁拥有最好的PPT是关键 。客户将加速视为运行神经网络模型的必要条件，对于模型来说，它将运行多快，需要多少功率以及要花费多少成本？ 他们将依据这些条件选出最适合自己比赛或符合条件的模型 。”
设计也在云端发生变化 。在云计算中，更快的处理以及准确确定处理地点的能力可能会对能效以及数据中心的容量产生重大影响 。例如，不只是将DRAM连接到一颗芯片上，DRAM还可以在许多服务器之间共享，从而使工作负载可以分布在更多计算机上 。这不仅为负载平衡提供了更高的粒度，而且还提供了散热的方式，从而减少了对冷却的需求，并有助于延长服务器的使用寿命 。
Rambus资深研究员、发明家史蒂文·伍（Steven Woo）说：“其中一些数据中心中有成千上万台服务器，全球有数以万计的数据中心 。现在，你得想办法将它们捆绑在一起 。有一些新技术即将问世 。一种是DDR5，它具有更高的电源效率，更遥远一点的是Compute Express Link（CXL） 。长期以来，能够放入服务器的内存量是有限的，但现在由于能够在云中执行更多工作并租用虚拟机，工作负载的范围要大得多 。CXL使你能够在系统中拥有基本配置，还可以扩展可用的内存带宽和容量 。因此，现在你可以突然支持比以前更大范围的工作负载 。”
结论
争夺更加先进的几个制程节点的竞争仍在继续 。剩下的问题是，当公司可以通过其他方式获得足够的收益时，哪些公司愿意花时间和金钱在这些节点上开发芯片 。
不同市场的经济和动态正在迫使芯片制造商评估如何以最大的投资回报率来最好地应对市场机会，在某些情况下，这可能远远超出开发先进芯片的成本 。实现不同目标有很多选择，到达同一目标的方法通常也不止一种 。
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