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芯粒系統架構首個公開規范發布,Arm 攜手生態加速定制芯片演進

Arm 控股有限公司(納斯達克股票代碼:ARM,以下簡稱“Arm”)近期正式推出其芯粒系統架構 (CSA) 首個公開規范,進一步推動芯粒技術的標準化,并減少行業的碎片化。目前,已有超過60家行業領先企業,如ADTechnology、Alphawave Semi、AMI、楷登電子、云豹智能、Kalray、Rebellions、西門子和新思科技等,積極參與了 CSA 的相關工作,助力不同領域的芯片戰略制定并遵循統一的標準。

Arm 基礎設施事業部副總裁 Eddie Ramirez 表示:“人工智能 (AI)具備引領新一輪工業革命的巨大潛力,其市場滲透的深度與廣度均達到了前所未有的水平。為了實現這一宏偉目標,我們必須能夠應對不同市場中廣泛且多樣化的AI工作負載。這伴隨而來的是對計算的廣泛要求,也就意味著我們需要提供遠不止一種的計算解決方案,且每種方案都要針對特定市場的需求進行優化。隨著行業對定制芯片需求的不斷攀升,加之芯片生產的成本與復雜性日益增加,芯粒 (Chiplet)正逐漸成為業界廣泛采用的解決方案。”

通過標準化和生態協作推進芯粒生態系統發展

芯粒技術在全球范圍內正迅速崛起。根據市場調研機構 Market.us 的報告數據,從 2024 年至 2033 年,芯粒行業的復合年均增長率預計將達到42.5%,到 2033 年估值將達到 1,070 億美元。

通過復用專用的芯粒來開發多種定制化系統級芯片 (SoC),與傳統單片芯片相比,能夠實現更高性能、更低功耗的系統設計,整體設計成本更低。然而,若缺乏行業統一的標準和框架,不同芯片組之間的差異可能會引發兼容性問題,進而阻礙創新的步伐。為解決這一碎片化問題,Arm于去年推出了CSA。CSA提供了一套與生態系統共同開發的系統切分和芯粒互聯的標準,使行業在構建芯粒的基礎選擇上達成一致。通過CSA,新的芯粒設計能夠在符合標準的系統中無縫適配和復用,這不僅加速了基于芯粒的系統創新,還有效降低了碎片化的風險。

CSA 首個公開規范進一步加速芯片技術的演進

這些創新科技公司對 CSA 的廣泛參與,構成了基于 Arm 技術的芯粒生態系統的基石。該生態系統致力于革新系統設計,使 SoC 更具靈活性、可訪問性和成本效益,同時能顯著降低碎片化風險。隨著公開規范的發布,設計人員能夠對如何定義和連接芯粒以構建可組合的SoC達成一致理解,這些SoC憑借高度的靈活性,能夠滿足AI工作負載的多樣性需求,并確保最終芯片產品精準契合特定市場的需求。

參與 CSA 的多家合作伙伴也在 Arm 全面設計 (Arm Total Design) 生態項目中積極構建解決方案。Arm全面設計是一個致力于無縫交付由Arm? Neoverse?計算子系統 (CSS)驅動的定制芯片的生態系統。迄今為止,Arm全面設計已在部署基于芯粒的CSS 解決方案方面取得顯著的成就,這些解決方案能夠支持針對特定市場的戰略實施,包括:

– 為多樣化市場定制AI工作負載:Alphawave Semi 的客戶對用于 AI工作負載的高性能芯片有著迫切需求,涵蓋網絡、邊緣計算、存儲和安全等領域。為了響應這些需求,Alphawave Semi 將基于Arm Neoverse CSS的芯粒與專有I/O晶粒 (die) 相結合,利用AMBA? CHI C2C技術,將針對不同市場需求定制的加速器互相連接。這些針對特定市場的定制化芯片基于一個標準化基礎,能夠有效分攤計算晶粒的成本,同時保持構建多種系統的靈活性。

– 革新大規模AI訓練和推理工作負載:ADTechnology、三星晶圓代工廠、Rebellions和Arm聯合打造了 AI CPU 芯粒平臺,用于數據中心大規模AI 工作負載的訓練和推理,預計可為生成式 AI 工作負載(Llama3.1 405B 參數 LLMs)帶來 2-3 倍的能效優勢。該多供應商芯粒平臺集成了Rebellions的REBEL AI加速器、使用AMBA CHI C2C互連技術的一致性NPU及ADTechnology基于Neoverse CSS V3的計算芯粒,并采用三星晶圓代工廠的 2nm 全環繞柵極 (GAA) 制程工藝進行制造。這項成果得益于 CSA 的標準化工作進展。

芯粒為不斷增長的 AI 工作負載所需的定制芯片發揮關鍵作用

CSA 在基礎設施、汽車及消費電子等多個市場領域,為 AI 技術驅動的多樣化工作負載提供了高效的解決方案,并樹立了多個成功案例。憑借 Arm 計算平臺的卓越靈活性、AMBA CHI C2C 等標準所實現的無縫通信技術,以及CSA所引領的集成創新趨勢,基于 Arm 技術的芯粒生態系統能夠巧妙應對各市場中不斷增長的 AI 需求。隨著 CSA 生態系統的持續壯大,以及行業在標準化與協作方面的不斷深化,Arm 將攜手合作伙伴顯著減少碎片化現象,并加速定制芯片解決方案的開發與部署。

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