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來源：集微網(wǎng) 如同鮭魚洄游一般，英偉達的GPU也重返芯片工廠。科技媒體The Register 5月0日報道稱，臺積電、阿斯麥和新思科技都在使用英偉達的加速器，加速或增強計算光刻技術(shù)。同時，科磊公司（KLA）、應用材料公司和日立公司目前正使用運行在英偉達并行處理芯片上的深度學習代碼，進行電子束和光學晶圓檢測。 報道稱，GPU加速這部分的制造過程，非常有趣。隨著晶體管柵極的縮小，為了在處理器中裝入更多的柵極，這就需要更先進的光刻技術(shù)。 最近，這些工作負載主要運行在CPU核心上。但事實證明，只要進行適當?shù)恼{(diào)整，GPU在加速這類任務方面相當出色。 對于計算光刻來說，這個過程相當簡單。大多數(shù)芯片都是通過光掩膜投射特定波長的光（通常是光譜的極紫外部分）來蝕刻到硅上的。為了在硅芯片上生產(chǎn)出越來越小的晶體管，工程師們必須要有創(chuàng)意，防止因特征模糊而造成的失真。如今，這些光掩模十分復雜，需要在大規(guī)模計算集群上，花數(shù)周時間生成。 英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛稱，使用GPU加速可以將這一過程速度提高50倍。他在本周表示：“數(shù)以萬計的CPU服務器可以由幾百個DGX系統(tǒng)所取代，將功耗和成本降低一個數(shù)量級。” 利用人工智能制造優(yōu)質(zhì)芯片 如今業(yè)內(nèi)已經(jīng)知道，GPU不僅適用于高性能計算，也是大型人工智能所依賴的心臟。今年3月，英偉達并未宣布其cuLitho軟件棧中存在人工智能，但英偉達高級技術(shù)部門副總裁維韋克•辛格（Vivek Singh）明確表示，人工智能廣泛應用于計算光刻只是時間問題。 在本周二舉行的ITF半導體大會上，黃仁勛贊賞了人工智能具有為摩爾定律注入新活力的潛力。“英偉達加速和人工智能計算的理想應用是芯片制造。” 雖然晶圓廠已經(jīng)高度自動化，但英偉達看到了將其在機器人、自動駕駛汽車和聊天機器人方面的工作應用于芯片制造的機會，并將GPU賣給處理器設計者、設備供應商和代工廠，從中賺取數(shù)百萬美元。 黃仁勛在演講中表示，人工智能的下一個浪潮將是“具身智能”（embodied AI），即能理解、推理并與物理世界互動的智能系統(tǒng)。黃仁勛介紹了英偉達的多模態(tài)具身智能系統(tǒng)Nvidia VIMA，它能在視覺文本提示的指導下，執(zhí)行復雜任務、獲取概念、理解邊界甚至模擬物理學。 黃仁勛并未明確提到將其應用于芯片設計軟件，但鑒于會議強調(diào)半導體制造，因此具有可能性。 英偉達的時機成熟了？ 英偉達突然有興趣向半導體行業(yè)的加速計算產(chǎn)品，這并不令人意外。 隨著消費者GPU市場的崩潰，以及數(shù)字貨幣的持續(xù)寒冬，英偉達的數(shù)據(jù)中心部門承擔了公司大部分重任。由于公司業(yè)績不佳，黃仁勛甚至在上個季度降薪。 盡管芯片（主要是高端芯片）需求近期有所下降，但三星、臺積電、英特爾、SK海力士等代工運營商仍在推進新代工項目。很大程度上，這種擴張是美國、歐洲和亞太地區(qū)的一系列舉措推動的，加起來超過了1000億美元的稅收減免和補貼。英偉達正處于有利地位，可以從不斷發(fā)展的芯片開發(fā)中受益。 去年年初，美國安全與新興技術(shù)中心提醒稱，熟練工人短缺可能會阻礙美國半導體制造業(yè)“回流”。據(jù)他們估計，美國還需額外培訓、雇用或引進27000名工人。 臺積電創(chuàng)始人張忠謀多次表示，與中國臺灣相比，美國半導體制造成本要高得多。為填補這一空白并控制成本，芯片制造商將更大程度地利用人工智能/機器學習，努力實現(xiàn)更多制造和設計過程的自動化，這并不令人驚訝。 |
