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北大何进:5G+AIoT时代,三种创新芯片和新型存储器发展方向

章鹰观察 来源:电子发烧友原创 作者:章鹰 2020-12-17 08:07 次阅读
本站原创

电子发烧友网报道 文/章鹰)12月15日,中国信息通信研究院副院长余晓晖发布ICT深度观察十大趋势,其中特别提到了5G通信带动芯片、设备全产业链规模增长。2023年,全球5G手机出货量超7亿部,占全球智能手机市场的50%;2023年,全球5G基站累计超过500万个,平均增速超过50%,主要动力来自中国。

新基建带来海量芯片的需求,5G+AIoT不断推进,到底哪些类型的芯片是起到核心关键作用?近日,北京大学深圳芯片重点实验室主任何进教授在5G&半导体峰会上带来的最新的市场前瞻和分析。

新基建带来芯片行业广阔的发展空间

北京大学深圳芯片重点实验室主任何进教授指出, 预计2025年,中国5G基站建设将达到500万座,带来5G基站芯片与高频组件的庞大市场需求。2025年,预计中国人工智能芯片的市场规模将达到500亿。工业互联网投资规模达到6500亿元,带动相关投资万亿元;新能源汽车换电站估计到2025年预计建成3.6万座,全国车桩比例达到1:1。

新基建给芯片应用带来很好的发展机会。数字经济就是5G基础上的“ABCD“——人工智能、大数据、云计算区块链以前1G、2G、3G和4G阶段同样的人工智能、大数据、云计算、区块链、由于带宽、速度、时延、能耗,可靠性达不到产业互联网的要求,只是消费互联网的功能,现在到了5G之后,五个指标性能达到了要求,可以应用到生产系统、工业系统、应用到全社会的各类运行场景,包括各行各业,数字经济改变整个世界。

何进教授分析说,2019年全球芯片产业5000亿美元,中国进口芯片3500亿美元,占据全球四分之三的消费,支撑电子信息产业1.5万亿美元,芯片业成为基础性、先导性和战略性产业。

在何进教授看来,5G+AIoT时代,万物智联的场景要得以实现,需要在芯片领域解决四大技术基础:算力、存储、网络和传感。他的观点如下:

1、计算能力成为新型生产力,来自国际货币基金组织、华为及中金公司研究部的数据显示,国家的人均GDP与人均算力有高度的相关性,算力已经成为数字经济发展的核心动力,人类即将进入一个依靠算力的人工智能时代。

2、AI芯片,市场规模未来5年增长有望达10倍。无论边缘、终端还是云计算,年增长率都达到50%。何进教授指出,目前通用的CPUGPUFPGA等都能执行AI算法,只是执行效率差异较大。

3、存储芯片在全球半导体市场的芯片类型中占据30%的市场份额。新型存储芯片将解决目前数据中心和大规模计算中心的存储难题。

4、光电芯片主要是传输、传感和赋能。以光电传感芯片-CMOS图像传感器为例,CMOS传感器的技术发展,从前照式(FSI)到背照式(BSI),再到堆叠背照式和队曾堆叠背照式。

创新芯片:AI芯片、新型存储芯片和光电芯片

北大何进教授认为,国家投入千亿的存储公司长江存储、合肥长鑫已经陆续量产。他指出,根据5G新基建的推进计划,数据中心等超大规模计算中心需要更高性能的存储器,业界探索了三种新型的存储器方向:

可变电阻式存储器(RRAM)、相变存储器和自旋转移力矩磁随机存储器。首先,可变电阻式存储器,由于ReRAM的操作电压较低,消耗的电力较少,且ReRAM的写入信息速度比同样是非易失性存储器的NAND闪存快1万倍,因此在这个即将面临而来的挑战,可变电阻式存储器绝对是一个不可或缺的存在。

第二、STT-MRAM,自旋转移力矩磁随机存储器,中科院半导体研究所正在推进的,这种存储器比较传统的磁盘主要优点是:密度大,容量大,无漏电流,静态能耗低。在未来的数据中心,可能会采用这种类型的成熟芯片。第三、相变存储器(PCM),主要优点是高读写速度,寿命长、存储稳定。多态存储和多层存储。相变存储器是中科院微系统所跟中芯国际合作,已经实现了工业用的量产的成熟性,它的最大优点是工艺比较简单,而且寿命也足够的长

现在存储芯片最先进的技术还没有达到14纳米,存储芯片和算力芯片之间有巨大的技术差别。何进教授认为存储与算力面临三大挑战:一、存储墙挑战:存储器带宽在很大程度上限制了CPU和GPU处理器性能发挥;二、功耗墙挑战:数据频繁迁移带来严重传输功耗问题;三、速度墙挑战:空间距离之间的传输必然导致低速度。

存算一体化芯片成为未来的方向。这类架构不是简单把传统存储芯片和设计芯片分开的,非冯诺依曼计算架构,这类芯片最大的优点是不仅速度快,而且根据不同的结构不同功耗有10倍或者更多倍的缩小,这是类脑芯片主要的发展方向。NPU,在存储当中完成计算,在计算当中完成产品。例如,采用28nm工艺的IBM TrueNorth芯片的目标是网络边缘和大数据解决方案,这些应用里有海量实时数据需要采用超低功耗设备进行处理,Truenorth芯片里含54亿个低成本晶体管神经突触芯片,但消耗的功率仅为700毫瓦,最适合处理此类应用。目前GPU的功耗是几十瓦甚至更多。

何进教授分析说,对于商业存储器,新兴的NVM因为速度较为匹配,可以用作存储级内存(SCM)来弥补工作内存何存储之间的访问时间差别,因为可以高密度集成,相变存储器(PCM)和阻变存储器(ReRAM)是SCM的主要候选者,自旋力矩传输存储器(STT-MRAM)由于其高耐久性和高速度被认为是DRAM的替代品。

对于嵌入式应用,基于新兴NVM的片上存储器也可以提供比传统NVM更好的存取速度和低功耗,可在非常有限的功率下工作,对于物联网边缘设备上的AI芯片颇具吸引力。

何进教授认为,存算一体化的芯片可能是未来大数据时代、万物智能时代的终极解决方案。他总结说,5G+AIoT领域,芯片看重时延、功耗、成本和安全性;芯片创新主要在AI芯片、新型存储芯片、光电芯片。创新架构主要体现在软硬件协同设计,存算一体化结构和光电集成化芯片。

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