[导读]当前,全球芯片荒危机何时解除,各方看法不一,近期市场频传手机、笔电与电视等终端产品需求已放缓,仅汽车行业苦陷芯片短缺之中。整体来看,随着疫情缓解,各式终端设备需求确实已由高峰正缓步回落,不过仍远高于往年表现,也因此IC还是缺,只是大部分IC已没那么缺。不过从晶圆代工厂力积电、笔电...
当前,全球芯片荒危机何时解除,各方看法不一,近期市场频传手机、笔电与电视等终端产品需求已放缓,仅汽车行业苦陷芯片短缺之中。整体来看,随着疫情缓解,各式终端设备需求确实已由高峰正缓步回落,不过仍远高于往年表现,也因此IC还是缺,只是大部分IC已没那么缺。不过从晶圆代工厂力积电、笔电生产厂商华硕、分销商文晔多个声音来看,电源管理芯片是当前最大问题所在,而模拟芯片龙头厂商德州仪器(TI)则是重中之重。
华硕联合CEO胡书宾直言,对笔电相关产业来说,虽然相较过去一年,IC没那么缺了,但只要缺1颗IC,笔电等系统产品就出不了货,笔电目前仍相当吃紧的关键,主要就是美系IDM大厂3大IC大缺,交期未见缩减,预计至2022年第4季扩产后才会缓解。力积电董事长黄崇仁就说,有些芯片需求确实出现下滑,如面板驱动IC(DDI),但整体需求至2022年还是高,另如用量难以估算的车用电源管理芯片(PMIC)或是部分网通IC就供不应求。而在终端设备需求方面,胡书宾也直言,相较过去各类IC大缺,近期确实已收敛,如面板驱动IC就明显缩减,华硕整体IC缺口从先前20~30%,已往2成以下收敛。事实上,虽然缺货危机没那么紧张了,但笔电等产品,只要缺1颗IC,就没办法组成系统。华硕目前笔电仍供不应求,主要就是美系IDM大厂也同时供应车用电子与物联网,且在笔电市场有不少IC都是主要供应商,包括USB介面电源控制、NB音效的放大器、充电电路控制IC等,过去1年都是短缺状况,预计2022年底扩产完成,新产能开出后,才能纾解缺货问题,目前交期相当长,供货能见度都还是相当低。另包括宏碁也都表示,供应链缺料依旧严峻,手中积压订单持续扩大,供不应求的状况明显。据了解,目前笔电供货不顺的关键就是全球模拟芯片龙头TI供货能力未见提升。TI的电源管理IC应用广泛,在大部分所有电子产品皆可见,一直以来缺货、涨价问题相当严重,先前大家都缺时并不明显,而随着不少IC短缺已缓解下,TI却依旧短缺,先前更持续调涨报价,目前市场竞价抢货状况仍相当严重,报价只涨未跌。而先前苹果也罕见宣布iPhone出货已受到缺料影响,供货将较预期减少,据了解,除了博通(Broadcom)芯片短缺外,另一关键就是TI交期也拉长。
除了手机、笔电等产品,全球车用芯片短缺情况恶化未见改善,TI 芯片缺货其实是关键之一。而这也是台积电全力协助车用芯片生产,大增MCU产能,但对车用芯片荒仍无济于事的原因所在,也就是车用芯片短缺,台积电并非元凶。另一方面,芯片代理商文晔董事长郑文宗也坦言,目前IC缺货最厉害的,正好就是先前把代理权收回去的芯片大厂。毫无疑问,这两年也只有TI大举收回分销商的代理权。目前来看,TI 已启动扩产,预计2022年第4季新产能可开出,可开始缺货问题,而包括台积电、联电、中芯、世界先进与GlobalFoundries(GF)等晶圆代工厂,新扩产能也将在2022年下半后陆续开出,如台积电所预期,产能吃紧问题可在2023年后缓解,至2022年底,半导体产能仍是供不应求走势。【扫码加群】
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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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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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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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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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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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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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