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[導讀]在人工智能 (AI) 已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)不可逆的趨勢下,就連臺積電前董事長張忠謀都表示,未來 AI 的發(fā)展將成為帶動臺積電營運發(fā)展的重要關鍵。 因此,市場上大家都在期待,藉由 AI 發(fā)展所帶來的新應用與商機。 只是,在 AI 需要大量運算效能與能源,而整個半導體結(jié)構發(fā)展也面臨極限發(fā)展的情況之下,材料工程技術的突破就成為未來 AI 普及化前的其中關鍵。

在人工智能 (AI) 已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)不可逆的趨勢下,就連臺積電前董事長張忠謀都表示,未來 AI 的發(fā)展將成為帶動臺積電營運發(fā)展的重要關鍵。 因此,市場上大家都在期待,藉由 AI 發(fā)展所帶來的新應用與商機。 只是,在 AI 需要大量運算效能與能源,而整個半導體結(jié)構發(fā)展也面臨極限發(fā)展的情況之下,材料工程技術的突破就成為未來 AI 普及化前的其中關鍵。

材料工程解決方案大廠應用材料 (Applied Materials) 指出,根據(jù)《經(jīng)濟學人》表示,當前數(shù)據(jù)之于這個世紀的重要性,猶如石油之于上個世紀,是成長與變革的動力,而透過科技也為許多產(chǎn)業(yè)帶來改變。 因此,藉由人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合,給市場帶來無限的機會,卻也帶來空前的挑戰(zhàn)。 所以,而是否能掌握 AI 與大數(shù)據(jù)帶來的龐大商機,關鍵在于新技術和新策略上。

應用材料臺灣區(qū)總裁余定陸日前在于媒體的聚會中表示,AI 與大數(shù)據(jù)的結(jié)合帶動了 4 個主要的趨勢與挑戰(zhàn),這也是企業(yè)是否能在 AI 與大數(shù)據(jù)時代掌握致勝先機的關鍵。 其中,包括了物聯(lián)網(wǎng)普及和工業(yè) 4.0 產(chǎn)生超大量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)、現(xiàn)有的空間不足以應付快速增加數(shù)據(jù)量的處理及儲存、靠著新的運算模式及架構,以及邊緣運算、云端技術和低功耗的每瓦效能,才能將數(shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)換成價值、以及 AI 與物聯(lián)網(wǎng)快速匯流 ,連接性是最大關鍵,也是決定運作是否流暢的重要因素等。

而因為有了 4 個趨勢與挑戰(zhàn),使得在 AI 與大數(shù)據(jù)時代中啟動了「硬件復興」的各種資源投入,不但使得論是傳統(tǒng)科技領導大廠、新創(chuàng)公司或軟件公司,都投入大量的資源、押寶不同的技術領域、聚焦應用的客制化及優(yōu)化, 專注于硬件的設計以及投資發(fā)展。 另外,在在計算機運算處理器部分,人工智能需要大量、快速的內(nèi)存存取及平行運算,才能提升巨量數(shù)據(jù)處理能力,這時繪圖處理器(GPU)及張量處理器(TPU)會比傳統(tǒng)運算架構更適合處理人工智能的應用。 而且,為了使人工智能潛力完全開發(fā),其效能 / 功耗比即運算效能需達到目前 的1,000 倍 ,已成為現(xiàn)階段技術層面亟需突破的關鍵。

再加上 AI 與大數(shù)據(jù)需要邊緣及云端創(chuàng)新,大量的數(shù)據(jù)儲存+高效能運算因運而生。 而且在是當傳統(tǒng)摩爾定律下的 2D 微縮越來越慢的情況下,材料工程的創(chuàng)新就成為解決問題的其中一項關鍵。 余定陸進一步表示,材料工程的創(chuàng)新未來將建構在 PPAC(效能、功耗與單位面積)的 5 個面向革新上,包括新架構、新結(jié)構 / 3D、新材料、微縮的新方法以及先進封裝等。

余定陸舉例表示,原有 2D NAND 的技術應用在實體和成本上已達到極限,為了能讓每儲存單元(cell)的容量再往上增加, 3D NAND 技術采用層層堆棧的方式,來減少 2D NAND 儲存單元距離過近時,可能產(chǎn)生的干擾問題。 此外,3D NAND 有倍增的容量與可靠度,更是過去的 2D NAND 無法比擬的 。

此外,先進封裝可以優(yōu)化系統(tǒng)級的效能。 過去 DRAM 封裝是采用印刷電路板(PCB)的方式,目前則采用硅通孔封裝技術(TSV),可將邏輯和內(nèi)存的同質(zhì)和異構集成緊密地結(jié)合在一起,垂直堆棧的 3D 儲存器芯片顯著減小了 PCB 級的電路板尺寸和布線復雜性,大大降低成本、 節(jié)省一半的電力及延長芯片使用壽命。 另一種系統(tǒng)級封裝,運用小芯片(chiplet)多元模塊整合,可提供時間、成本與良率的效益。

余定陸還表示, 傳統(tǒng)計算器架構的馮諾伊曼(Von Neumann)思維有一個主要問題,當處理大量數(shù)據(jù)運算,單一中央處理器與內(nèi)存間的數(shù)據(jù)運算規(guī)則和傳輸速度,限制了整體效率與計算時間,無法滿足實際實時應用情境。 但利用神經(jīng)形態(tài)(Neuromorphic)思維,進行網(wǎng)絡分散架構及平行運算與學習,可加速人工智能計算,達到傳統(tǒng)計算器架構無法達成的連接性。

在 AI 與大數(shù)據(jù)的結(jié)合將帶來無限機會的時代中, 因應復雜性、應用性和在時間方面都面臨很大的困難,而且互連性和材料創(chuàng)新速度上面臨的挑戰(zhàn),也需要新的策略來克服的情況下,需要藉由材料工程創(chuàng)新、硬件的復興以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)間深度鏈接來解決。

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