[导读]“是说芯语”已陪伴您1032天来源:满天芯转自:芯榜半导体缺料问题到底有多严重? 不少半导体及科技公司近期仍是宣称芯片缺货严重。早前,英特尔CEO基辛格表示现在的芯片缺货将持续到2023年。格芯CEOCaulfield表示,去年8月以来,公司的产量都跟不上需求,我们每天都竭尽所能...
“是说芯语”已陪伴您1032天
来源:满天芯
转自:芯榜
半导体缺料问题到底有多严重? 不少半导体及科技公司近期仍是宣称芯片缺货严重。- 早前,英特尔CEO基辛格表示现在的芯片缺货将持续到2023年。
- 格芯CEO Caulfield 表示,去年8月以来,公司的产量都跟不上需求,我们每天都竭尽所能,试图挤出更多产能,目前产能利用率已超过100%,已卖光2023年底前所有半导体芯片产能。
- 10月28日,面对近期全球半导体芯片荒,张忠谋直言,目前看不到半导体何时会不缺货,但他认为最终会缓解。
- 晶圆代工厂力积电总经理谢再居表示,由于产能供不应求,这波半导体市场景气还可再好个2~3年。
对此,知名半导体产业分析师陆行之有不同的观察,他认为,除了车用芯片及少数产品有严重缺料之外,目前已经在逐步缓解了,陆行之强调,占全球半导体需求近50%的成熟市场5G、中低端笔电、TV、部分数据中心芯片、DRAM等产品都转弱了。陆行之发文表示,最近观察一些半导体及科技公司,就觉得很奇怪,明明全年营收同比成长明显低于同业平均的18~20%,自己及客户手上一堆库存,环比季对季,月对月开始衰退,同比年对年开始转弱,但管理层一直告诉媒体自己表现有多好,需求有多强,短料缺料严重导致无法满足客户需求到2022/2023。陆行之认为,目前成熟市场5G、中低端笔电、TV、部分数据中心芯片、DRAM、 大尺寸屏幕驱动IC、CIS、射频放大器、指纹触控、MLCC、部分MCU、电力功率芯片需求等都转弱了,除了车用芯片及少数产品有严重缺料之外,目前已经在逐步纾解了。陆行之强调,如果还是表现不好,就说说到底发生什么事情了,是产品塞港还是缺了什麽料,缺了谁的料,为何缺料,哪些公司要负缺料的责任,公司避重就轻似乎一直是个问题,难怪有些投资公司要用AI来辨识管理层没有说谎的感觉。此次半导体供给不足的“信号”最先出现在了2020年2月前后。而在2019年,整个电子产品行业都被中美贸易摩擦笼罩着,这一年几乎都是处于“低空飞行”状态。此外,进入2020年很多企业都预测行情会恢复,甚至预测会出现更好的行情。实际上,在2020年初的确是出现了短暂的恢复期。然而,进入2020年3月份,新冠疫情开始大范围扩散,东南亚的半导体、电子零部件厂家受到当地政府的指令要求,不得不减少生产活动,这就在中美贸易摩擦的影响刚刚得到缓和的时候,因此,各家企业的失望程度可想而知。受此影响,到2020年4月,零部件供给不足问题在全球范围内进一步蔓延。半导体中间商(贸易商)的量产订单纷至沓来,但是由于厂家的无法出货,因此销售一度陷入了困境。另一方面,那些在自家仓库里储备库存的贸易商应该大赚了一笔!后来,受到新冠疫情的影响,电子行业又陷入了低迷期,自2020年12月起,虽然制造业进行了扩产,而半导体的供给却没有跟上供给,且持续至今。至于这次的缺货周期会持续到什么时候,现在都是个迷。----------------------- 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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寄存器
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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负载均衡
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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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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