Lpeng
09-07
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英伟达的“下跌根源”:尖端芯片,性能越强制造越难
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Dan Hutcheson表示:</p><p style=\"text-align: justify;\">“问题在于如何让芯片协同工作及提高良品率,当芯片各个部分的良品率不够高时,一切都可能迅速变差。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1. Blackwell芯片的复杂性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">为了保持在人工智能芯片领域的领先地位,英伟达寄希望于“越大越好”的理念。然而,更大的尺寸,在带来更强性能的同时,也带来了更大的制造难度。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达最新的AI芯片Blackwell,被黄仁勋描述为“非常非常大的GPU”,在物理意义上,它确实是当前面积最大的GPU,由两颗Blackwell裸片拼接而成,采用台积电4nm工艺,拥有2080亿晶体管——是前代产品的2.6倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">瑞银分析师在本月早些时候的一份报告中表示,英伟达在Blackwell上遇到的主要问题是采用台积电 CoWoS-L 新型封装方式过于复杂。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae59ac76a711d833fdc3f004c4d92271\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"186\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">半导体行业专业媒体semianalysis报道称,该封装技术使用带有本地硅互连(LSI)桥接的RDL中介层连接芯粒,传输速率可达10 TB/s左右,这些桥接的放置精度要求极高—— 任何一个部件的缺陷都可能导致整块价值4万美元的芯片报废,从而影响良品率和利润。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,由于GPU芯粒、LSI桥接、RDL中介层和主板基板之间的热膨胀系数(CTE)不匹配,导致了芯片翘曲和系统故障。据报道,为提升良率,英伟达不得不重新设计GPU芯片的顶部金属层和凸点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cadae7b3b2847beb6f90e6eea385f927\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"291\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋在与分析师的电话会议上强调,Blackwell芯片不需要进行任何“功能性改变”,所有调整均是为了提升良率。</p><p style=\"text-align: justify;\">首席财务官 Colette Kress 表示,英伟达正按计划提高 Blackwell 的产量,预计在四季度,Blackwell 将为公司带来数十亿美元的收入。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2. "巨型芯片" 战略</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这类问题并非英伟达独有。业内人士表示,随着芯片制造商希望通过增大芯片尺寸来提高处理能力,这类问题会越来越多。为了消除缺陷或提高良品率而进行的芯片设计变更在业内也很常见。</p><p style=\"text-align: justify;\">芯片巨头AMD的CEO苏姿丰也指出,随着芯片尺寸不断增大,制造复杂性将不可避免地上升。下一代芯片需要在能效和功耗方面取得突破,才能满足人工智能数据中心对计算能力的巨大需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">“要使这些技术发挥作用,需要大量的技术投入,”她说。“它们会变得更加复杂和更大吗?毫无疑问。这就是我们的现实。”</p><p style=\"text-align: justify;\">当然, 为突破单个芯片的尺寸限制,英伟达将两块最大尺寸芯片组合,打造出Blackwell的激进策略也引来了竞争对手的质疑。</p><p style=\"text-align: justify;\">竞争对手Cerebras Systems创始人Andrew Feldman认为,开发多芯片组合技术的难度将呈指数级增长。Cerebras Systems选择开发巨型单芯片,并推出了基于此的人工智能云计算服务,试图挑战英伟达的市场地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">Andrew Feldman表示:</p><p style=\"text-align: justify;\">“在人工智能领域进行有意义的工作,需要大量计算能力,这需要大量晶体管,比单个芯片所能容纳的还要多......</p><p style=\"text-align: justify;\">开发出双芯片技术已经很难,开发出四芯片技术更难,而开发八芯片技术更是难上加难。”</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的巨型芯片战略能否最终胜出,仍有待市场检验。但可以肯定的是,芯片制造的极限挑战才刚刚开始。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Dan Hutcheson表示:“问题在于如何让芯片协同工作及提高良品率,当芯片各个部分的良品率不够高时,一切都可能迅速变差。”1. Blackwell芯片的复杂性为了保持在人工智能芯片领域的领先地位,英伟达寄希望于“越大越好”的理念。然而,更大的尺寸,在带来更强性能的同时,也带来了更大的制造难度。英伟达最新的AI芯片Blackwell,被黄仁勋描述为“非常非常大的GPU”,在物理意义上,它确实是当前面积最大的GPU,由两颗Blackwell裸片拼接而成,采用台积电4nm工艺,拥有2080亿晶体管——是前代产品的2.6倍。瑞银分析师在本月早些时候的一份报告中表示,英伟达在Blackwell上遇到的主要问题是采用台积电 CoWoS-L 新型封装方式过于复杂。半导体行业专业媒体semianalysis报道称,该封装技术使用带有本地硅互连(LSI)桥接的RDL中介层连接芯粒,传输速率可达10 TB/s左右,这些桥接的放置精度要求极高—— 任何一个部件的缺陷都可能导致整块价值4万美元的芯片报废,从而影响良品率和利润。此外,由于GPU芯粒、LSI桥接、RDL中介层和主板基板之间的热膨胀系数(CTE)不匹配,导致了芯片翘曲和系统故障。据报道,为提升良率,英伟达不得不重新设计GPU芯片的顶部金属层和凸点。黄仁勋在与分析师的电话会议上强调,Blackwell芯片不需要进行任何“功能性改变”,所有调整均是为了提升良率。首席财务官 Colette Kress 表示,英伟达正按计划提高 Blackwell 的产量,预计在四季度,Blackwell 将为公司带来数十亿美元的收入。2. \"巨型芯片\" 战略这类问题并非英伟达独有。业内人士表示,随着芯片制造商希望通过增大芯片尺寸来提高处理能力,这类问题会越来越多。为了消除缺陷或提高良品率而进行的芯片设计变更在业内也很常见。芯片巨头AMD的CEO苏姿丰也指出,随着芯片尺寸不断增大,制造复杂性将不可避免地上升。下一代芯片需要在能效和功耗方面取得突破,才能满足人工智能数据中心对计算能力的巨大需求。“要使这些技术发挥作用,需要大量的技术投入,”她说。“它们会变得更加复杂和更大吗?毫无疑问。这就是我们的现实。”当然, 为突破单个芯片的尺寸限制,英伟达将两块最大尺寸芯片组合,打造出Blackwell的激进策略也引来了竞争对手的质疑。竞争对手Cerebras Systems创始人Andrew Feldman认为,开发多芯片组合技术的难度将呈指数级增长。Cerebras Systems选择开发巨型单芯片,并推出了基于此的人工智能云计算服务,试图挑战英伟达的市场地位。Andrew Feldman表示:“在人工智能领域进行有意义的工作,需要大量计算能力,这需要大量晶体管,比单个芯片所能容纳的还要多......开发出双芯片技术已经很难,开发出四芯片技术更难,而开发八芯片技术更是难上加难。”英伟达的巨型芯片战略能否最终胜出,仍有待市场检验。但可以肯定的是,芯片制造的极限挑战才刚刚开始。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":96,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/346842270892336"}
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