芯片架構
關注創建者：naitang9331 創建時間：2018-11-30
芯片架構的實例教程
CPU、GPU、FPGA、英特爾、英偉達、賽靈思等等隨著深度學習帶來的AI的興起，芯片領域最近可謂是風起云涌，一個個科技名詞走進公眾視野，成為網紅。AI創企也在不斷吸金，用芯片燃燒著一個又一個神話；與此同時，老牌芯片廠商，英偉達、賽靈思也在不斷被挑戰的同時，續寫自己的輝煌。
芯片，作為高端制造業的“皇冠明珠”，在不斷變小、改變架構的同時，不斷凝縮著新的科技結晶，逐漸構建出更龐大、更精致的科技帝國。
億歐推出“芯片帝國”系列分析稿件，從芯片的核心架構、應用場景、國內外主要玩家和下游晶圓代工廠等方面呈現芯片業的產業圖景。當前AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC及類腦芯片等。以下為第一篇架構篇，從通用芯片CPU及它的創始者英特爾說起，梳理AI浪潮下不同的芯片架構，及它們所構筑的科技帝國。
英特爾和CPU：開山鼻祖，集成通用芯片、PC界老大
芯片中，最令人熟悉的恐怕是中央處理器CPU了。作為一種超大規模的集成通用芯片，CPU可完成多種不同種類的任務，在PC世界里起著大腦的作用。而CPU的誕生也開始了PC時代的巨頭——英特爾的輝煌歷史。
英特爾是主要以研制CPU處理器的巨頭，全球最大的個人計算機零件和CPU制造商，1971年，英特爾推出了全球第一個微處理器，它引發的微處理器所帶來的計算機和互聯網革命，可以說改變了整個世界。
但CPU雖統治了PC時代，隨著人工智能興起，傳統的CPU算力不足這一問題便越來越突出，尤其基于CPU的傳統計算架構無法滿足人工智能并行計算的需求。AI所需的深度學習需要很高的內在并行度、大量浮點計算能力以及矩陣運算，因此在通用芯片之下，需發展適合人工智能架構的專屬芯片。這也帶來了英特爾地位的下降。
展開 芯片制造商正在研究一種新的結構，這種結構能夠顯著增加每能耗和每個時鐘周期上可以處理的數據量，并為未來幾十年內芯片架構的重大改變打下基礎。
所有主要的芯片廠商
和系統廠商都在改變方向
所有主要的芯片廠商和系統廠商都在改變方向，他們引發了一場架構方面的競賽，包括了從向內存中讀取數據的方法到數據的處理和管理方式，以及最終各種元素如何打包到單個芯片中等方方面面。盡管節點的縮小依然會持續，但沒有人會為了應對隨著各種傳感器和越來越多的機器間通信的爆炸式數據增長而把一切賭在擴展性上。
在這些改變之中，有一些值得我們注意：
新的處理器架構專注于在每個時鐘周期內處理大塊數據，根據應用程序的不同需要，有時可以選擇較低的精確度，或讓一些操作有更高的優先級。
新的內存架構正在開發，它將改變數據的存儲、讀取、寫入和訪問方式。
更多定向的處理元素被分散到系統中的各個部分，以配置到距離內存最近的地方。以后會根據數據類型和應用程序來選擇加速器。
AI方面也有許多研究，以期將不同數據類型混合在一起組成模式，從而有效地增加數據密度，并將數據間的差異降低到最低。
封裝（packaging）現在是架構中的核心組成部分，而且越來越強調修改設計的方便性。
Rambus的杰出發明家Steven Woo說：“有幾個趨勢促使人們希望從已有方案中獲得最大的收益。在數據中心，人們希望壓榨硬件和軟件的一切性能。這使得人們重新認識數據中心的經濟模式。創新的代價非常高。但技術切換才是瓶頸，所以我們才會看到專用芯片，才會看到許多提高計算效率的方式。
展開 芯片的面積和功率的目標規格將在明年上半年完成，并在下半年流片。推理引擎將充當CPU，而不僅僅是一個更大，更漂亮的加速器。它提供了模塊化、可擴展的架構，旨在通過減少移動數據的需要以及通過改進數據和矩陣計算的加載方式來減少瓶頸，從而降低移動數據的時間和精力成本。
該芯片將DRAM專用于單個處理器塊，而不是將其作為一個大內存池進行管理。DRAM不能同時將數據饋送到芯片的多個部分。Tate說：“將DRAM作為流入一個處理器塊的大內存池處理，這是范諾依曼架構的典型特征，但它不會成為神經網絡的成功架構。”
早期
Wawrzyniak表示，Xilinx，Flex Logix和其他公司蜂擁到了一個仍處于發展中的邊緣推理市場，顯示出市場和SoC、FPGA制造商提供良好技術以應對它們的能力的廣泛信心，但這并不能保證他們能夠克服安全、隱私、現狀的慣性和其他無形的問題。同樣，FPGA、ASIC和SoC加速ML的市場仍處于起步階段。
Linley Group的Linley GwenNap表示，當一個新市場發展起來時，看到許多新的參與者和新方法是正常的。FPGA和ASIC供應商也在其中，因為這些技術使一家知道自己在做什么的公司能夠快速生產出合理的產品。不過，標準最終將在一兩年內回歸，這將穩定所涉及的參與者的數量和專長，并確保與其他市場的互通性。
來源：半導體行業觀察（ID：icbank）翻譯自「Semiconductor Engineering」
展開 Walia表示：“無論是CPU芯片組、GPU、加速器、適配器卡、交換機、存儲陣列還是安全系統，根據它們的功能，又會出現不同的要求。第三，從PHY的角度來看，它們在系統中的位置很重要，無論是在刀片服務器卡內，還是在中間卡上，或是在交換機架的頂部。所以它們的位置決定了它們的需求。市場整體上非常分散，因為它變得越來越復雜。”
Walia說，除此之外，還有一群開發人員在談論芯片，因為它們被逼到了芯片裸片尺寸或光罩的邊緣。“他們現在想要進入chiplets，我們正在從那些想要做所謂的USR（超短距離）SerDes的客戶那里獲得需求。這是另一個需要解決的市場。”
今天，大多數網絡設計活動都在云端，其中大部分都是由AI和機器學習應用驅動的。Walia表示：“有趣的是，所有網絡公司現在都在嘗試遵循垂直整合模式，他們甚至在嘗試自己制作芯片組。無論是中國的阿里巴巴、騰訊、百度，還是美國的Facebook、谷歌，都在嘗試自己的AI芯片組。他們不想使用商業芯片。因此，至少從IP的角度來看，我們的業務指標不是芯片量。更多的是從設計開始的，當然，我們在此處看到了云計算驅動了我們大部分IP業務。”
西門子Mentor事業部IP部門總經理Farzad Zarrinfar對此表示贊同：“基本的處理器并沒有達到要求，所以我們看到主要的OEM、搜索領導者、游戲領導者和通信領導者都在開發他們自己的ASIC。顯然，這些ASIC很多取決于應用。如果它是數據中心應用，或是某種汽車應用，亦或物聯網應用，我們就會看到很多構建模塊。例如，如果你觀察一個三層千兆交換機，那么你就會發現1千兆位和10千兆位MAC（媒體訪問控制器）。有些人在芯片內部加入了ASIC、收發器、SerDes和PHY，以進一步提高整合度，并最大限度地降低成本。有些人希望基于自己的架構來保持它。
展開 Arm近日宣布推出Armv9架構，以滿足對安全、人工智能和無處不在的專用處理的需求。這也是Armv8之后十年來最新的Arm架構。
基于Arm架構的芯片出貨量在持續加速，過去五年基于Arm架構的設備出貨量超過1000億。Arm在Armv9中提供更多的安全性和性能，順應AI、物聯網和5G在全球范圍內的發展，加速每個產業應用從通用計算轉向專用計算。
Arm首席執行官Simon Segars表示，“在展望由AI定義的未來時，我們必須夯實先進的計算基礎，以應對未來的獨特挑戰。Armv9就是我們給出的答案。在通用計算所具備的經濟性、設計自由度和可及性的基礎上，市場需要普適專用、安全而強大的處理能力，這將驅動下一個3000億個基于Arm架構的芯片發展，而Armv9就是這些芯片的技術先驅。”
在安全、AI和性能進行升級 芯片最快年底面世
在安全方面，Armv9架構路線圖引入了Arm機密計算架構。機密計算通過打造基于硬件的安全運行環境來執行計算，保護部分代碼和數據，免于被存取或修改，甚至不受特權軟件的影響。
Arm機密計算架構將引入動態創建機密領域的概念，機密領域面向所有應用，運行在獨立于安全或非安全環境之外的環境中，以實現保護數據安全的目的。
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高性能音頻SoC（System on Chip，系統級芯片）是一種將音頻處理所需的核心功能高度集成于單一芯片的集成電路，廣泛應用于真無線耳機、智能音箱、語音交互設備等場景。
信號輸入與數字化：外部模擬音頻信號（如環境聲或麥克風拾音）通過 ?ADC（模數轉換器）? 轉換為數字信號，供后續數字處理使用。
數字信號處理（DSP）：音頻SoC內置?DSP（數字信號處理器）? 或專用音頻加速器，執行以下關鍵算法
▌開放性與可擴展性：未來IDE必須打破供應商綁定、芯片架構限制，能與不同操作系統、工具鏈無縫集成。
▌AI內嵌支持與驗證：AI不是“附加功能”，而是嵌入式開發的核心動力，但必須置于工業級校驗框架之下，實現“人駕馭AI”而非“AI主導開發”。
▌開放性與可擴展性：未來IDE必須打破供應商綁定、芯片架構限制，能與不同操作系統、工具鏈無縫集成。
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AUTO TECH China 2026 中國國際汽車計算技術展覽會
時間：2026年11月27日-30日
地點：廣州·廣交會展館D區
亞洲領先的汽車計算技術與核心器件展
——是與來自世界各地的汽車工程師們交流的最佳平臺！
中國國際汽車計算技術展覽會是 AUTO TECH China 2026
參展范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
ARM Cortex-M3是一款專為嵌入式系統優化的32位RISC（精簡指令集）處理器內核，基于 ?ARMv7-M架構?，廣泛應用于STM32、GD32等微控制器中。Cortex-M3通過?哈佛流水線、雙堆棧、NVIC中斷、Thumb-2指令集?等機制，在?實時性、低功耗、代碼密度?之間取得平衡，成為32位微控制器領域的主流架構。
Cortex-M3加入了類似于8位處理器的內核低功耗模式，支持
參展范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
展品范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
芯片中的多物理場仿真與3DIC設計驗證
劉效森
清華大學 集成電路學院副教授/研究員/博士生導師
全面的2.5DIC設計電源完整性分析
丁萍
深圳市中興微電子技術有限公司 后端工程師
應對3DIC芯片電壓穩定性挑戰的分析及優化方法
劉明陽
深圳格見半導體有限公司 芯片架構工程師
