【導讀】2023什么最火？無(wú)疑是以ChatGPT為代表的AGI (通用人工智能)了，甚至被稱(chēng)之為第四次工業(yè)革命的推動(dòng)者。比爾·蓋茨說(shuō)，“ChatGPT像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明一樣重要，將會(huì )改變世界?！?/p>
2023什么最火？無(wú)疑是以ChatGPT為代表的AGI (通用人工智能)了，甚至被稱(chēng)之為第四次工業(yè)革命的推動(dòng)者。比爾·蓋茨說(shuō)，“ChatGPT像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明一樣重要，將會(huì )改變世界?！?br style="padding: 0px; margin: 0px auto;"/>
加速爆發(fā)的AI無(wú)處不在
AI芯片和AI服務(wù)器 – 掀起大規模建設熱潮
ChatGPT的強大讓很多人看到了AI所帶來(lái)的無(wú)限可能，國內外互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛入場(chǎng)，掀起了建設大模型建設的熱潮，一座座數據中心拔地而起，高算力顯卡被炒到了天價(jià)，仍然一卡難求。相關(guān)媒體數據顯示，2023年全球最大的社交網(wǎng)絡(luò )公司購買(mǎi)了多達15萬(wàn)塊NVIDIA GPU，而其它IT知名巨頭可能只拿到了5萬(wàn)塊左右。新年之初扎克伯格發(fā)文稱(chēng)，計劃年底前向英偉達再購買(mǎi)35萬(wàn)個(gè)H100 GPU芯片，從而使該公司的GPU總量達到約60萬(wàn)個(gè)。
AI PC – 未來(lái)每個(gè)人擁有一個(gè)專(zhuān)屬自己的AI PC
IDC預測， AI PC在中國PC市場(chǎng)中新機的裝配比例將在未來(lái)幾年中快速攀升，將在2024年暴增到55%，在2027年達到85%。2024年將成為AI PC元年。
2023年底，聯(lián)想集團與IDC聯(lián)合發(fā)布了首份《AI PC產(chǎn)業(yè)（中國）白皮書(shū)》。出于數據安全和隱私保護的考慮，以及更高效率、更低成本響應用戶(hù)需求的考慮，人們既希望獲得公共大模型強大的通用服務(wù)，又希望AI能夠真正理解自己、提供專(zhuān)屬個(gè)人的服務(wù)，并且能夠充分保障個(gè)人數據和隱私安全。未來(lái)，每個(gè)個(gè)體都可以擁有一個(gè)專(zhuān)屬于自己的AI PC，運行屬于自己的“個(gè)人大模型”。
AI手機 – AI+手機成為行業(yè)共識，未來(lái)有望將手機行業(yè)帶入第三階段
AI大模型的火熱，也讓手機廠(chǎng)商看到了在軟件體驗上實(shí)現革新的可能。一方面，AI的進(jìn)化有望提升智能手機的使用體驗，另一方面跳出硬件互“卷”的怪圈，尋求新的競爭點(diǎn)，現在“AI+手機”這一概念已經(jīng)成為了行業(yè)共識。隨著(zhù)三星新一代旗艦S24系列的正式發(fā)布，喊出“開(kāi)啟移動(dòng)AI新時(shí)代”的口號，在新機中引入視頻AI處理、AI聊天機器人、影像畫(huà)面處理、通話(huà)實(shí)時(shí)翻譯等多項AI功能，AI手機正式成為國內外手機廠(chǎng)商共同的“進(jìn)化趨勢”。此前，國內手機的兩場(chǎng)發(fā)布會(huì )以及幾家公司的自演模型，都非常默契地鎖定了AI能力在新手機和新系統上的落地。業(yè)界大佬稱(chēng)，2024 年是 AI 手機元年，未來(lái)五年AI 對手機行業(yè)的影響，完全可以比肩當年智能手機替代功能機。AI 手機也將成為繼功能機、智能手機之后，手機行業(yè)的第三階段。
AI賦能汽車(chē) – 繼家庭和辦公場(chǎng)所外的第三空間
作為繼家庭和辦公場(chǎng)所之外的“第三空間”，汽車(chē)正在變成一個(gè)新型智能終端。ChatGPT到來(lái)了之后，車(chē)機關(guān)系也受到了更多的影響。從整個(gè)參與的車(chē)企來(lái)看，其發(fā)展大模型的方向和側重點(diǎn)并不相同。從功能上來(lái)看其主要可以分為以下兩類(lèi)：
? 一類(lèi)是用于人工智能交流對話(huà)領(lǐng)域，多數應用在智能座艙上。車(chē)載大模型語(yǔ)音助手，可以處理完整的對話(huà)，如追問(wèn)，并能保持對前后文的理解，形成較為良好的語(yǔ)音交互體驗。駕駛員未來(lái)有望通過(guò)車(chē)載系統完成預訂餐廳、預訂電影票等任務(wù)，極大地豐富智能汽車(chē)與人之間的交互體驗。
? 另一類(lèi)是聚焦智能駕駛的大模型應用。幫助解決認知決策問(wèn)題，最終實(shí)現端到端的自動(dòng)駕駛；或者擺脫對高清地圖的依賴(lài)，讓汽車(chē)做到更接近人類(lèi)司機的駕駛表現。
事實(shí)上，AI 已經(jīng)無(wú)處不在。在CES 2024上，我們看到了眼花繚亂的AI產(chǎn)品。AI步行鞋幫助人們實(shí)現2.5倍步行速度，AI地毯實(shí)時(shí)收集寵物健康和環(huán)境數據，AI智能腰帶幫助盲人進(jìn)行環(huán)境監測和路線(xiàn)導航，AI 枕頭幫助用戶(hù)解決打鼾問(wèn)題，AI牙刷檢測刷牙習慣和牙齒健康并實(shí)時(shí)給出語(yǔ)音建議，AI鏡子會(huì )告訴你當前的精神狀態(tài)并提供個(gè)性化建議。2月中，Open AI在文本模型ChatGPT、圖像模型Dall-E大殺四方后，又祭出爆炸性的大殺器 - 視頻模型Sora。Sora可以根據一段描述性文字生成長(cháng)達一分鐘的視頻。無(wú)論多天馬行空的想法，AI 都可以給你表達出來(lái)，長(cháng)達60秒。業(yè)內分析指出，這將對于廣告業(yè)、電影預告片、短視頻行業(yè)帶來(lái)巨大的顛覆。
AI背后的強大算力和通信芯片需要更低的工作電壓
Sora也好，ChatGPT也好，大模型訓練的背后是由高算力芯片所組成的大規模運算網(wǎng)絡(luò )。Meta等巨頭一出手就是幾十萬(wàn)個(gè)高算力芯片，近千億的投資來(lái)建設數據中心。而作為終端的AI產(chǎn)品，比如AI PC、AI 手機、AI汽車(chē)、AI智能家居，依賴(lài)的就是終端產(chǎn)品內的算力芯片。
晶體管是芯片的基礎組成單元，晶體管的數量越多，芯片的性能越強。各大芯片設計廠(chǎng)家和晶圓廠(chǎng)，就是想方設法在有限的空間里，通過(guò)更小的工藝尺寸(如3nm)，來(lái)堆積更多的晶體管。
晶體管工作的時(shí)候需要變化的電壓，代表邏輯1和邏輯0，進(jìn)而實(shí)現計算或控制。由于開(kāi)關(guān)損耗、短路功耗和漏電功耗的存在，晶體管在工作的時(shí)候會(huì )消耗掉電源功率，產(chǎn)生熱量。晶體管數量越來(lái)越龐大之后，散熱這個(gè)很現實(shí)的問(wèn)題就擺在芯片和系統設計師的面前。處理器芯片每平方厘米的面積上，就能產(chǎn)生300瓦的峰值功率，算下是150瓦/平方厘米，已經(jīng)超過(guò)了典型的核反應堆的功率密度了?，F在的數據中心很多都已經(jīng)使用浸沒(méi)式液冷來(lái)進(jìn)行散熱，把服務(wù)器和算力芯片浸沒(méi)在絕緣的、導熱性良好的液體里面，通過(guò)液體的流動(dòng)快速帶走熱量，比傳統的風(fēng)扇散熱效率更高，但這還遠遠不夠。
圖1: 典型的8 x GPU算力系統（圖片來(lái)源NVIDIA）
圖2: Chiplet封裝示意圖，存儲單元可以多層堆疊而算力單元只能平鋪
散熱和工藝尺寸一樣，是制約晶體管的密度和規模增加的難題之一。解決散熱的其中一個(gè)方案，就是從源頭想辦法，降低電壓。使用更低的工作電壓，將每一顆晶體管的功耗降下來(lái)，就可以堆疊更多的晶體管。早期算力芯片工作電壓是5V，慢慢演化到3.3V，1.8V，1.5V，如今，算力芯片和高速接口芯片的工作電壓基本都在1V左右，甚至更低。這就對電源設計和測量提出了更高的要求。
低電壓條件下電源紋波和噪聲的測試挑戰與解決方案
電源是算力芯片的能量來(lái)源，是邏輯狀態(tài)的參考基準。如果電源的紋波和噪聲過(guò)大，會(huì )給高速變化的邏輯信號上產(chǎn)生大量抖動(dòng)，進(jìn)而產(chǎn)生誤碼(注: 誤碼即錯誤的碼元, 將邏輯1當成邏輯0, 或者將0當成1)，影響芯片的性能，甚至導致芯片無(wú)法正常工作。高速信號驗證中非常重要的隨機抖動(dòng)和低頻的周期性抖動(dòng)，就是由于電源的噪聲和紋波所引入的。
圖3: 電源紋波和噪聲
電源的紋波和噪聲測量，一直都是電源工程師們最關(guān)注的問(wèn)題之一。算力芯片更低的工作電壓，導致電源留給紋波和噪聲的裕度變得更小了，給設計和測試都帶來(lái)了難題。設計上，算力芯片普遍采用POL的降壓方式，將DC-DC變壓器盡可能靠近負載端，可以有效避免傳輸鏈路上引入的外部干擾。測試上，使用更高精度、更低底噪的示波器，和專(zhuān)用的電源紋波探頭，降低測量系統引入的噪聲，才能更準確地測量電源紋波和噪聲。
泰克的MSO6B系列示波器的底噪性能非常優(yōu)異，底噪的有效值在20MHZ帶寬下低至8.68uV，1G帶寬下低至51.5uV，是測量電源紋波和噪聲的最佳選擇。如果電源電壓是1V，示波器的底噪稍微高一點(diǎn)，裕量還有很大空間，是可行的嗎？這里需要了解兩個(gè)問(wèn)題:
1.儀器的底噪指標用的都是有效值。而電源紋波和噪聲的測量規范，一般都是用峰峰值。峰峰值和測量樣本數相關(guān)，測量的樣本數越多，峰峰值越大，我們可以近似的認為峰峰值是有效值的10倍以上。
2.電源工程師測量底噪和紋波都會(huì )使用探頭，而探頭會(huì )引入額外的底噪。為什么一定要用探頭呢？有幾個(gè)方面的原因，一是探頭使用便捷，二是探頭提供較高的輸入阻抗，對待測電路的影響小，三是探頭提供較大的偏置電壓，可以在測量噪聲和紋波的同時(shí)，觀(guān)察到電源直流電壓的變化。尤其當芯片的負載處于動(dòng)態(tài)變化時(shí)，電源的直流電壓也會(huì )隨之改變。
示波器加上探頭，再去測量一下底噪的峰峰值，你會(huì )發(fā)現原來(lái)底噪并不小。手上有示波器和探頭的工程師不妨試試看，將示波器接上探頭，不接任何待測信號。在示波器上打開(kāi)峰峰值測量，測量結果就是系統底噪。
常規的示波器和探頭，系統底噪峰峰值在5 mV以上。而有些算力芯片和通信芯片，要求電源噪聲的峰峰值必須小于3 mV。測量系統的底噪都這么大，測量結果怎么可能Pass呢！
為了更準確的測量電源紋波和噪聲，泰克推出了專(zhuān)用的電源軌探頭TPR系列，20MHZ帶寬下的底噪的峰峰值(注意是峰峰值) 低至 300uV，即便在4GHZ的全帶寬下，底噪的峰峰值依然只有1.3 mV。而且TPR探頭還支持高達60V的偏置電壓，多種多樣的探頭附件，不僅測得準，用起來(lái)還很方便。
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