Sailesh Chittipeddi

Executive VP and GM, Embedded Processing, Digital Power and Signal Chain Solutions Group

今年，在舊金山舉行的SEMICON West和設(shè)計(jì)自動化大會期間，我有幸與幾位業(yè)界同行共同參加了一場富有啟發(fā)性的小組討論，題為“AI如何從內(nèi)到外重塑半導(dǎo)體行業(yè)”。在Gartner的組織下，來自Advantest、Synopsys和TinyML基金會的高管與我一起參與了小組討論。

瑞薩看到，人工智能正在改變游戲規(guī)則，特別是在邊緣設(shè)備領(lǐng)域。事實(shí)上，盡管關(guān)于生成式AI和ChatGPT-4的討論不絕于耳，但到2025年，大約75%的數(shù)據(jù)將來自網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備，而非云端。與此同時，目前企業(yè)收集的數(shù)據(jù)有90%被丟棄，這也為我們帶來一個激動人心的機(jī)會，來尋找這些數(shù)據(jù)的有效用途。

瑞薩的優(yōu)勢在哪里？提到計(jì)算，我們會想到MCU、MPU、CPU和GPU。

創(chuàng)新的硅架構(gòu)是低延遲和低功耗快速處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。瑞薩提供一系列計(jì)算設(shè)備，從電池供電的MCU到基于Linux的MPU。密集型AI應(yīng)用可將運(yùn)算卸載至具有高TOPS/watt性能的板載加速器上。對于大規(guī)模模型部署和管理以及MLDevOps，瑞薩還推出了云連接堆棧。

除計(jì)算外，我們還為GPU客戶及合作伙伴提供內(nèi)存接口、高效電源和時鐘芯片，這些都是處理大型語言模型所需海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。

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迎接AI生產(chǎn)力的高速列車

無論關(guān)注哪一方面，AI能否取得成功取決于客戶對自身數(shù)據(jù)集的了解程度。如果客戶需要大量的指導(dǎo)，我們會為他們提供從模型訓(xùn)練到運(yùn)行的一切服務(wù)。另一方面，一些客戶對自身的需求有很清晰的了解，在這種情況下，我們更多采用“免費(fèi)增值”的模式，當(dāng)然還有一些客戶介于兩者之間。

在整個企業(yè)中只有54%的AI項(xiàng)目能夠獲得成功，另外46%的項(xiàng)目之所以沒有成功，在于部署AI相關(guān)的挑戰(zhàn)與復(fù)雜性。如果我們能讓示例變得足夠簡單易懂，工作效率會極大提高。這便是類似TinyML這類產(chǎn)品發(fā)揮作用的地方。

正如Evgeni所言：“得益于我們在全球超過100家的成員企業(yè)和15,000名員工，TinyML生態(tài)系統(tǒng)可看做一個完美的雷達(dá)屏幕。五年前，這僅是一個概念驗(yàn)證，但五年后，我們將看到AI技術(shù)掌握在消費(fèi)者手中，幫助他們解決各種問題?！?/p>

Synopsys的Shankar指出，AI將在幫助企業(yè)降低設(shè)計(jì)復(fù)雜性和更好地管理工程預(yù)算方面發(fā)揮作用，因?yàn)閺?納米工藝節(jié)點(diǎn)進(jìn)化到3納米，成本將增加一倍以上。Shankar表示，Synopsys計(jì)劃將AI應(yīng)用于從設(shè)計(jì)到驗(yàn)證和測試的EDA堆棧每一層，從而優(yōu)化客戶IP。并且，其已經(jīng)提供了一種SaaS（軟件即服務(wù)）模式的服務(wù)，允許客戶訪問云端的AI服務(wù)。

他補(bǔ)充道：“我們注意到AI技術(shù)的采用率增長迅速，主要原因是我們的客戶看到了生產(chǎn)效率的問題，并將推動AI的采用作為優(yōu)先事項(xiàng)。在過去的12個月中，我們已經(jīng)完成了超過250項(xiàng)生產(chǎn)設(shè)計(jì)，這一增長速度確實(shí)非?？?。盡管設(shè)計(jì)界對AI的需求十分迫切，但作為一家工具供應(yīng)商，我們必須解決如何‘讓AI更容易被采用’的問題?！?/p>

在半導(dǎo)體測試領(lǐng)域，Advantest必須確保制造的設(shè)備能夠超越其所測試的設(shè)備，其中包括借助AI來測試基于AI的芯片，這便需要額外的計(jì)算能力，并采用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來協(xié)助在整個半導(dǎo)體價值鏈中做出即時決策。

Ira表示：“AI正以多種方式推動我們的技術(shù)發(fā)展。過去，作為測試設(shè)備供應(yīng)商，我們必須比我們所測試的設(shè)備更快、更準(zhǔn)確?，F(xiàn)在，隨著AI芯片的出現(xiàn)，我們也必須變得更加智能。這促使我們采用多種方式來應(yīng)用AI，包括在測試過程中實(shí)時運(yùn)行的邊緣計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)算法。AI將成為許多工作的核心，我們的工程師必須接受這一點(diǎn)，并學(xué)會如何將其作為一種基本工具來使用?！?/p>

小組討論嘉賓從左到右依次為：Gartner, Gaurav Gupta、瑞薩, Sailesh Chittipeddi、Synopsys, Shankar Krishnamoorthy、Advantest, Ira Leventhal，和TinyML基金會, Evgeni Gousev

感謝各嘉賓為本次小組討論所付出的時間和提出的深度觀點(diǎn)。很明顯，圍繞AI的話題涉及多個方面，且每天都在演進(jìn)。瑞薩正在策劃更多播客、網(wǎng)絡(luò)研討會和相關(guān)活動，以便在未來幾個月內(nèi)分享快速發(fā)展的AI技術(shù)的最新信息。敬請關(guān)注我們的更新！

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瑞薩電子 (TSE: 6723)

科技讓生活更輕松，致力于打造更安全、更智能、可持續(xù)發(fā)展的未來。作為全球微控制器供應(yīng)商，瑞薩電子融合了在嵌入式處理、模擬、電源及連接方面的專業(yè)知識，提供完整的半導(dǎo)體解決方案。成功產(chǎn)品組合加速汽車、工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用上市，賦能數(shù)十億聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備改善人們的工作和生活方式。更多信息，敬請?jiān)L問renesas.com