HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module
HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module
HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module
一、異構(gòu)時(shí)代正在到來
我們知道，此前在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，一般的芯片公司都只專注于少數(shù)幾種種芯片，但近年來，芯片公司除了之前的縱向發(fā)展提升速度外，也越來越注重橫向發(fā)展，開始整合各種不同類型的芯片。
前不久，英偉達(dá)發(fā)布了其機(jī)器人平臺——Jetson Xavier，我們可以看到，這個(gè)平臺包含了6種處理器：1個(gè)Volta TensorCore GPU、1個(gè)8核ARM64 CPU、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器、1個(gè)圖像處理器、1個(gè)視覺處理器和1個(gè)視頻處理器。
我們再來看之前英特爾的AI大會，其AI平臺也包括一票不同的處理核心，包括：CPU、GPU、DSP、NNP、FPGA等。
手機(jī)SoC也是功能不斷的豐富，在傳統(tǒng)的CPU、GPU、ISP、基帶芯片之外，現(xiàn)在越來越多的廠商還會加入另外的加速DSP、用來加速AI的NPU等處理核心。
隨著應(yīng)用越來越多樣化，這種通過多種芯片進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)成為行業(yè)的主流，目前看來這種趨勢可能會繼續(xù)加速。
二、摩爾定律越來越接近物理極限
摩爾定律是由英特爾(In)創(chuàng)始人之一戈登·摩爾(Gordon Moore)提出來的。其內(nèi)容為：當(dāng)價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個(gè)月便會增加一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18-24個(gè)月翻一倍以上。
這一定律到今天為止，基本上準(zhǔn)確預(yù)測了半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏。此前摩爾定律幾乎每年都會推動微處理器的性能提升50%，而半導(dǎo)體的物理學(xué)限制卻讓其放慢了腳步。如今，CPU的性能每年只能提升10%左右。英偉達(dá)CEO黃仁勛在每年的GTC上都會提到同一件事——摩爾定律失靈了。
現(xiàn)在進(jìn)的處理器為10nm制程，目前壟斷半導(dǎo)體光刻市場的ASML 將光刻機(jī)的技術(shù)藍(lán)圖推至 2030 年 1.5 納米，給了摩爾定律10年左右的壽命，誰也不知道后的極限到底是多少，但是維持摩爾定律越來越難一家是業(yè)界共識。
在這樣的情況下，單純的提升一種芯片性能變的代價(jià)越來越高，我們可以看到，目前可以支持芯片研發(fā)的企業(yè)已經(jīng)越來越少，因?yàn)樾酒难邪l(fā)成本已經(jīng)超過了一般商業(yè)公司的承受能力。
當(dāng)單一芯片發(fā)展遇到瓶頸時(shí)，橫向的發(fā)展就變得更加重要，拓展多種芯片可以將自己的市場快速擴(kuò)大，現(xiàn)在已經(jīng)成為芯片廠商的主流發(fā)展方向。
三、單一芯片應(yīng)對不同形式計(jì)算力不從心
在移動和云時(shí)代到來之前，大家對計(jì)算的需求主要集中在運(yùn)行順序執(zhí)行的桌面應(yīng)用程序，而娛樂需求，催生了專門用于3D計(jì)算的顯卡。
那時(shí)的計(jì)算設(shè)備更多的放在固定的地方，沒有太多的移動需求，因?yàn)檫B接著電網(wǎng)，其對功耗的控制也沒有太多的需求。但是移動和云時(shí)代的到來改變了這種情況。
移動設(shè)備需要處理各種各樣的信息，包括通訊、執(zhí)行程序、處理圖片、娛樂游戲、處理各種傳感器的信息等等。傳統(tǒng)依靠類似CPU這樣通用處理器來處理這些信息的效率非常低。
一個(gè)是時(shí)間上效率低，CPU這種為順序計(jì)算而設(shè)計(jì)的處理器，一旦被占用，其他處理請求就只能等待。這樣任務(wù)一多，很多請求就得不到及時(shí)處理。另外一個(gè)是能源使用上效率低，為了應(yīng)對各種不同的情況，CPU的功耗會比專門處理相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理器更高，這也是為什么 iPhone在5S引入了協(xié)處理器來處理陀螺儀等傳感器的數(shù)據(jù)，來為設(shè)備省電。
文章鏈接：中國智能制造網(wǎng) https://www.gkzhan。。ｃｏｍ/news/Detail/109902.html
