[导读]“是说芯语”已陪伴您1006天尽管苹果上游供应商对削减订单予以否认,但芯片短缺导致的供应链问题正在严重影响着全球智能手机的正常供货。10月14日,根据CounterpointResearch最新发布的全球智能手机季度出货量预测显示,2021年智能手机出货量预计全年仅有6%的同比增...
“是说芯语”已陪伴您1006天尽管苹果上游供应商对削减订单予以否认,但芯片短缺导致的供应链问题正在严重影响着全球智能手机的正常供货。10月14日,根据Counterpoint Research最新发布的全球智能手机季度出货量预测显示,2021年智能手机出货量预计全年仅有6%的同比增长,达到14.1亿部;而在此前,这一机构预测2021年智能手机出货量增长率为9%,约为14.5亿部。增长预测下调主要q由于半导体供应的短缺。上述机构表示,尽管代工厂已满负荷运转了几个季度,但半导体短缺情况仍在继续,智能手机行业也仍会受到影响,手机厂商元器件库存也即将消耗殆尽,补库存的过程仍然遇到困难。“芯片做着做着就没货了”在2020年疫情对市场造成严重冲击后,智能手机行业原本预计今年会出现强劲反弹。
调研机构Counterpoint Research表示,智能手机厂商从去年年底开始加大零部件订单,消费者在2020年未被满足的需求推动了今年一季度市场的增长。然而,一些智能手机OEM和销售商表示,他们2021年二季度关键元器件订单仅被满足了80%,并且三季度情况变得更糟。此外,一些智能手机制造商也表示,他们元器件订单也仅仅被满足了70%,供应短缺对生产造成了许多问题。Counterpoint Research认为90%的行业玩家将会受到影响,这对2021年下半年的出货量造成冲击。“在芯片的供应商上,基本上是完全没有节奏的,什么叫完全没有节奏,我们缺货的时候是能拿到什么芯片就做什么芯片,这个芯片做着做着没货了就临时要改用其他芯片。”一国产手机厂商负责人对第一财经记者表示,最困难的时候,大部分工作都是应对去解决短期缺货的供应链问题。“这个时候你很少在市场上去关注更多或者投入更多精力。”上述负责人对记者说。“全球半导体行业都在缺货,不仅仅是先进工艺产能不足,传统节点工艺产能也面临考验。”高通CEO安蒙此前在财报电话会议上表示,芯片缺货缓解或许要等到今年年底。另一家芯片厂商联发科也感受到了芯片缺货带来的压力,为了补充上游产能,今年甚至“自掏腰包”租借设备,为晶圆代工厂扩产。“目前手机处理器、PMIC电源管理芯片、还有MCU微处理器芯片仍有缺货的情况发生。”中国台湾某产业分析师对记者表示,从市场整体缺货情况来看肯定至少缺货至今年年底。苹果等多家头部公司受到影响自2020年四季度以来,半导体短缺的问题一直困扰着市场,这给本来的5G手机出货“大年”蒙上了阴影。Counterpoint Research表示,智能手机行业在DDI和PMIC等元件短缺的情况下仍能实现增长,是因为手机厂商供应链管理和元器件库存管理的加强,包括提前储备如应用处理器(AP)以及相机传感器等元器件,这些元器件的价值通常比DDI和PMIC要高。AP是智能手机最关键的元器件之一,AP的短缺是由于新建晶圆厂产量较低所引发的。但这种供应短缺的情况或将持续下去,引起全行业范围内的连锁反应。像高通和联发科这样的AP供应商,他们产品出货依赖于这些芯片代工厂,工厂的制造问题会导致处理器供应减少,最终会影响智能手机OEM产品出货。Counterpoint Research研究总监Tom Kang表示:“半导体的短缺将影响到整个行业中所有的品牌。三星、Oppo、小米都受到了影响,我们正在下调我们的预测。不过,苹果似乎是最有韧性的,该公司受AP短缺情况的影响最小。”但即便如此,供需之间的失衡也在导致苹果iPhone 13成为近年来用户等待时间最长的产品系列。有消息称,由于全球芯片短缺,苹果公司预计将把iPhone 13系列手机的产量减少多达1000万部。在此前的财报会上,苹果CEO库克曾表示:“未来几个月,全行业的供应短缺可能影响iPhone产量,消费者对新款iPhone需求增加可能会加剧供应问题。”受短缺影响的芯片是用较老的技术制造的,但仍需要作为苹果旗舰设备iPhone的配套部件。“我们确实存在一些短缺,需求非常大,超出了我们的预期,我们很难在交货期内得到整套零件。”库克说。诺为咨询CEO李睿对记者表示,手机整体产线产能都会下调,但新品上市日期不会推迟,只是市场供应量会减少,成交价格方面肯定是随市场规律走。“但未来两年全球手机市场的出货总量肯定(会因芯片短缺问题)下调。”李睿对记者说。转自:腾讯科技----------------------- END-----------------------
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少一次回写、少一次读回,按理说融合应更快,可很多内核一融合反而掉速,问题常不在算子数学,而在活跃状态被拉得太长。AI芯片做编译优化时,最容易高估的不是融合收益,而是寄存器和片上暂存能否接住融合后的活跃值。
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峰值带宽写得很高,实际执行却总像喂不饱阵列,这种落差常常不在 HBM 规格本身,而在数据流并没有均匀走到每一条通路。AI芯片若把外存分布和片上互连解耦看,理论带宽再大也会先堵死在局部热点。
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HBM
模型并不轻,单次推理却总跑不出预期吞吐,这种问题在小批量场景尤其常见。AI芯片面对在线推理、实时控制或多租户请求时,最难受的往往不是峰值算力不够,而是流水线永远没被真正填满。
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算力
理论上跳过零值就能省算力,可很多稀疏加速器一上真模型,利用率却远没想象中高。AI芯片要把稀疏红利吃满,难点并不在于识别零,而在于元数据和负载波动会把省下来的乘法重新花在别处。
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模型规模没变,利用率却总上不去,很多时候不是算力单元太少,而是片上缓存先被撑爆。AI芯片一旦把局部存储和分块调度看得过于理想,乘加阵列就会反复等数据,而不是持续吃满。
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SRAM
标称功耗没超预算,频率却总是跑不久就掉下来,这类现象往往不是散热器不够大这么简单。AI芯片在高并发矩阵和缓存访问同时拉满时,最先撞上的常常是瞬态供电边界和热控反馈,而不是长期平均功耗。
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功耗
权重和激活一降到低比特,吞吐是上去了,精度却常常不是线性下降,而是在某几个层面突然断崖。AI芯片做低比特计算时,最危险的并不是量化本身,而是量化误差和累加边界在同一层上叠加失控。
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精度
没有直接宕机,结果却偶尔漂,最难排查的往往不是显性故障,而是链路里有位翻转悄悄穿过去了。AI芯片规模一大、存储层次一深,静默错误的风险通常不是单个大故障点,而是许多小概率事件在长时间运行中被累加放大。
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ECC
单卡算得快,多卡一并起来却先卡在同步上,这类问题通常不是算子变慢,而是互连把并行收益吃掉了。AI芯片进入多卡训练后,真正决定扩展效率的往往不是单点峰值带宽,而是最慢那轮 AllReduce 和最拥挤那段拓扑。
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AI芯片
同一模型换个序列长度、分辨率或专家路由比例,延迟就抖,这类问题往往不是算子突然退化,而是运行时没能把变化中的形状稳稳接住。AI芯片一旦从静态基准走进动态业务,调度和内存池会比峰值算力更早暴露短板。
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