IBM采用自研AI芯片降低成本，三星獲得其代工訂單！

電子發燒友網報道（文/李彎彎）日前消息，IBM總經理卡勒（Mukesh Khare）在舊金山的一次半導體會議上接受采訪時表示，公司新一代企業級AI數據平臺Watson系統將考慮采用自行研發的AI芯片，這款芯片將由三星代工，三星也將導入Watson系統。

IBM使用自研AI芯片降低成本

IBM致力于AI芯片研究多年，去年11月，發布了一款AI處理器，名為人工智能單元（ArtificialIntelligent Unit，AIU），這是IBM首個用于運行和訓練深度學習模型的完整 SoC。IBM聲稱，其比通用CPU工作更快、更高效。但當時并沒有透露這款芯片的制造商和用途。

此次，IBM總經理卡勒（Mukesh Khare）稱，正考慮將這種芯片用于Watson系統，并交由于三星電子制造。IBM舊Watson系統面臨的障礙之一是高昂的成本，IBM希望能解決這個問題，Khare表示，使用自家的芯片可以降低云服務成本，因為這些芯片非常節能。

這款AIU芯片是IBM研究院AI硬件中心投入五年開發出的結果。據悉，該芯片將采用5nm制程工藝，共有32個處理器核心和230億個晶體管，在設計易用性方面，與普通顯卡相當，能夠介入任何帶有PCI插槽的計算機或服務器。

一直以來，深度學習模型依賴于CPU加GPU協處理器的組合進行訓練與運行。GPU最初是為沉浸圖形圖像而開發，后來人們發現其在AI領域有著顯著優勢，因此GPU在AI訓練領域占據了非常重要的位置。

IBM開發的這款AIU芯片并非圖形處理器，它是專為深度學習模型加速設計的，針對矩陣和矢量計算進行了優化。在深度學習模型計算中，很多用到64位與32位高精度浮點運算。IBM認為，有些計算任務并不需要這樣的精度，于是提出了近似計算。

IBM認為對于常見的深度學習任務，其實并不需要那么高的計算精度，就比如說人類大腦，即使沒有高分辨率，也能夠分辨出家人或者小貓。

在AIU芯片的設計中，近似計算發揮著重要作用。IBM使用混合8位浮點（HFP）計算，而非AI訓練中常見的32位或16點浮點計算。由于精度較低，因此該芯片的運算執行速度可達到FP16的2倍，同時繼續保持類似的訓練效能。

Khare指出，IBM并不試圖設計一款直接替代英偉達半導體的產品，英偉達的芯片在用大量數據訓練AI系統方面領先市場。相反，IBM的芯片旨在實現人工智能行業內部人士所說的“推理”的成本效益，即讓已經訓練好的人工智能系統應用于現實世界決策。

臺積電主導AI芯片代工，三星之難

如今在AI芯片代工領域，臺積電幾乎占據主導地位。今年以來，隨著ChatGPT等大模型火了，英偉達H100/A100、H800/A800等AI芯片需求爆炸，而這些AI芯片都由臺積電7nm及以下制程代工。這也使得臺積電相關制程工藝產能利用率大幅提升，營收增長。

今年6月初有消息稱，臺積電正在緊急訂購封裝設備，以滿足英偉達AI芯片的需求。AI芯片需求大漲，讓臺積電賺得盆滿缽滿的同時，也讓三星有了更多機會。7月5日消息，據臺媒報道，由于臺積電產能供應日益緊張，英偉達正在考慮將部分GPU 制造交給三星電子。

業內人士分析，三星從英偉達獲得大額訂單的可能性并不高，不過對于英偉達來說，只依賴臺積電來滿足所有AI芯片客戶的需求存在風險，為了應對市場快速增長的需求，英偉達可能會選擇與三星合作。

據知情人士透露，英偉達正在與三星就芯片代工事宜進行談判，雙方將基于最先進的工藝進行性能驗證討論?；蛟S，如果三星的3nm試驗產品通過性能驗證并且其2.5D 先進封裝技術滿足英偉達的要求，三星可能會從英偉達獲得部分訂單。不過這些都還沒有定論。

小結

種種跡象顯示，三星對于切入AI芯片代工領域的需求極為迫切。只不過如今臺積電在這方面占據了極大的優勢。三星要想破局，還有一定的難度。而IBM將其AI芯片（AIU）交由三星代工，對于三星來說將會是很好的開始。