ISSCC技术创新看这里：三星首创内嵌AI芯片HBM，谷歌雷达5米识人芯东西（ID：aichip001）作者|

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芯东西（ID：aichip001）作者|温淑编辑|Panken
芯东西2月19日报道，目前，一年一度的国际固态电路会议（ISSCC2021）正在进行中（2021年2月13日到22日），这是ISSCC会议首次以全线上形式举办。作为已有近70年历史的集成电路设计领域盛会， ISSCC亦被众多产学界玩家视为发布和展示其领先芯片技术的权威舞台，本届大会也不例外。
本届会议上， IBM、三星等公司展示了其在AI芯片领域的最新进展；谷歌、德州仪器等公司分享各自在雷达芯片中使用的创新技术；英特尔、荷兰代尔夫特理工大学等则展示其在量子芯片研发方面的最新尝试……
芯东西收集并汇总本届ISSCC期间，共计9家企业或机构在AI芯片、雷达芯片、量子芯片等技术领域中，发布或展示的产品，分享各领域最前沿芯片技术玩家的“绝技” 。

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▲ISSCC2021期间芯片领域新进展汇总
一、AI芯片：产学界玩家齐现身，五款AI芯片竞技
在ISSCC2021会议上， IBM、三星两家公司，南洋理工大学、哥伦比亚大学两大学府的研究团队，分别分享了各自在AI芯片领域的最新进展。
其中， IBM、三星分别从提高AI芯片能效和性能着手，两大学府则分别着力提升AI芯片对图像、声音的识别能力。
1、IBM：芯片能效比高过NVIDIAA100
IBM在ISSCC2021大会上发表了据称是“全球首款”采用7nm制程工艺的高能效、低精度训练/推理AI芯片，该芯片集成四核心，面积为19.6平方毫米，可达到80%以上的训练利用率和60%以上的推理利用率，而通常情况下， GPU的利用率在30%以下。
相比同样采用7nm制程工艺的NVIDIAA100GPU ， IBM新款AI芯片具备能效优势。具体来说， NVIDIAA100GPU在int4精度下的能效比为3.12TOPS/W；而IBM新款AI芯片在同等精度下的能效比为8.9TOPS/W 。
这背后， IBM为其新款AI芯片采用了超低精度混合8位浮点格式（HFP8 ， hybridFP8）。这是IBM于2019年发布的一种高度优化设计，允许AI芯片在低精度下完成训练任务和不同AI模型的推理任务，同时避免质量损失。
此外， IBM新款高能效AI芯片添加了电源管理功能，可减缓芯片计算过程中的功率消耗。

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▲IBM新款高能效AI芯片示意图（图源：IBM）
2、三星：发布业界首款内嵌AI芯片的高带宽内存
在ISSCC2021上，三星发布了一款高带宽内存处理器（HBM-PIM ， high-bandwidthmemory,processing-in-memory），这是业界首款内嵌AI芯片的高带宽内存，可用于加速数据中心、高性能计算应用、人工智能应用。
三星指出，当他们用现有的HBM2Aquabolt系统测试新技术时，发现系统性能翻了一番、能源消耗降低了70% 。
【ISSCC技术创新看这里：三星首创内嵌AI芯片HBM，谷歌雷达5米识人】目前，三星还在与AI解决方案合作伙伴对HBM-PIM技术进行测试，并期待在2021年上半年看到对HBM-PIM技术的测试结果。
原理方面，该处理器集成了一个以300MHz频率运行的PCU（ProgramControlUnit ，程序控制部件）。该PCU由主机CPU采用常规内存命令控制，可以直接在DRAM单元中执行FP6运算。
此外，当系统运行的应用程序不是为HBM-PIM编写的时候， HBM-PIM可以作为常规RAM运行。
3、三星：5nmAI芯片跑CNN模型能效比达13.6TOPS/W
除发布高带宽内存处理器外，三星还分享了其5nm三核心AI芯片的技术细节，该芯片面积为5.46平方毫米，额定电压在550～900mV之间，时钟频率在332MHz～1.2GHz之间。
性能方面，在相当于多线程CPU操作的吞吐量优先级模式下，该芯片在332MHz下的每秒推理数为194；在1.196GHz下，该芯片的每秒推理数为623 。
能效方面，在0.6V电压下，该芯片对CNN模型Inception-V3的运行结果显示，其能耗为每焦耳的推理数为1190 ，能效比为13.6TOPS/W 。
据三星方面分享，其5nm三核心AI芯片的每个核心中，都集成了2个子核心（卷积引擎）、1个矢量处理器单元，以及一兆字节的暂存器。其中，每个子核心都具备权重–特征映射（weight-featuremap）。每个周期中，该芯片可以执行16维向量的64个点积。
4、南洋理工大学&哥伦比亚大学：分享动作/声音识别芯片绝技
新加坡南洋理工大学和美国哥伦比亚大学在ISSCC2021会议上展示的芯片均采用65nm制程。