ASIC晶片，重要性凸顯！

• ASIC 是專為特定應用（例如人工智慧）而設計的專用晶片。
• 與通用CPU 相比，它們提供卓越的效能、能源效率和尺寸。
• 晶片製造業能否跟上人工智慧發展的快速進步？

人工智慧(AI)相關技術正在迅速普及，諸如能夠錄製影片的智慧眼鏡和可充當穿戴式個人助理的AI 引腳等產品，可以控制各種智慧型裝置。每個月，人工智慧應用程式都越來越多地用於簡化工作。

直到最近，來自Nvidia 和AMD 等知名製造商的圖形處理單元(GPU)一直是訓練ChatGPT 等通用大型語言模型(LLM) 的主要催化劑。

儘管它們具有多功能性，但這些標準GPU 可能會提供低於標準的效能和效率，具體取決於其使用情況。

更強大的新人工智慧晶片

現在，客製化專用積體電路（ASIC）晶片的時代似乎已經到來，這些晶片經過精心設計，可以為不同的人工智慧應用提供更有效率、更客製化的解決方案。以加密貨幣晶片領域為例。曾經嚴重依賴耗電的中央處理器(CPU) 的比特幣礦工現在發現ASIC 處理器在採礦方面的速度超過了CPU 和GPU 。這是由於定制晶片具有卓越的計算能力並降低了電力消耗。

摩根士丹利預計2023年至2027年間，專用於人工智慧的ASIC晶片市場每年將成長85%，達到300億美元。

值得注意的是，科技巨頭也將注意力轉向ASIC。Google與Broadcom 合作，正在主導開發第五代張量處理單元(TPU)。這些晶片處理人工智慧工作負載的能力比傳統CPU 和GPU 快大約十倍。

什麼是ASIC 晶片？

專用積體電路(ASIC) 是指為特定目的或應用而設計的客製化電子電路。與適用於各種裝置的通用積體電路(IC)（如微處理器和記憶體晶片）相比，ASIC 需要針對特定任務進行客製化開發。這種專業化使ASIC 在性能、功效和緊湊性方面優於通用IC。

ASIC 透過針對指定任務有意優化電路佈局和設計來實現最高效率。工程師根據特定應用客製化ASIC ，旨在最大限度地降低功耗。對於電池供電設備和其他電源效率至關重要的場景來說，這是一個至關重要的考慮因素。

此外，ASIC 的緊湊性源自於其單一的應用重點。這在空間受限的環境中（例如智慧型手機和其他行動裝置）具有優勢。

ASIC 在需要高效能、低功耗和最小尺寸的應用中找到了自己的定位。相反，現場可編程閘陣列(FGPA) 在重視靈活性和快速原型設計的場景中備受關注，而通用IC 在成本效益和用戶友好整合至關重要的應用中表現出色。

資料中心晶片

隨著生成式人工智慧的發展勢頭強勁，開發人員正致力於開發晶片來優化資料中心。亞馬遜與Marvell 合作，率先開發Graviton AI 晶片。這些晶片旨在提高處理速度並降低功耗。此外，亞馬遜也與Alchip Technologies 合作創建Trainium 和Inferentia 系列。該巨頭的目標是簡化人工智慧模型訓練並促進精確預測。

投資管理公司Neuberger Berman 亞洲主題主管Yan Taw Boon表示 ：“在人工智慧領域，我們堅信一刀切的方法是不夠的，追求個性化為晶片製造商帶來了廣闊的機遇。”

同時，微軟正在與Global UniChip 和Marvell 建立合作關係，分別開發Maia 100 和Cobalt 100 晶片。Maia 100 晶片在AI 模型訓練期間優先考慮最小功耗。Cobalt 100 晶片專注於提高處理速度。在汽車領域，特斯拉與Alchip 聯手，推出專為自動駕駛汽車而設計的AI 超級運算晶片Dojo。（半導體產業觀察）