Чип Artificial Intelligence, также известный как искусственный интеллект, или чип глубокого обучения, является специальной интегральной схемой, разработанной специально для выполнения алгоритмов машинного обучения и обработки массивных данных. Основными целями таких чипов являются ускорение задач ии, таких как распознавание изображений, распознавание голоса, обработка природных языков и рекомендуемые системы, которые обычно требуют больших вычислительных способностей и параллельных вычислительных способностей.

Чипы ии обычно имеют следующие характеристики:

1. Высокопроизводительные вычисления: они содержат большое количество операционных единиц (например, нейронные процессоры нейронных сетей), которые могут выполнять большое количество матричных операций, лежащих в основе многих алгоритмов Ай, таких как спиральные нейронные сети (CNN) и циклические нейронные сети (RNN).

2. высокая параллель: чипы AI обычно поддерживают многоярусную, многопотоковую и даже распределённую обработку, с тем чтобы быстро производить параллельные вычисления при обработке большого количества данных.

3. Конструкция с низким энергопотреблением: поскольку приложения AI часто работают на облаках или встроенных устройствах AT89C2051-24SU, низкая энергоёмкость имеет решающее значение для продления полета батареи и достижения зелёных вычислений.

4. Программируемость и гибкость: процессоры AI обычно программируемы и позволяют разработчикам изменять архитектуру или конфигурации оборудования в соответствии с реальной задачей, с тем чтобы приспособиться к изменениям в различных прикладных сценах.

5. Настраивание: чип, предназначенный для конкретных алгоритмов ии или оптимизации миссии, как, например, для Google Tensor Processing Unit, было создано для тенсорфло для глубокого обучения на дому.

С помощью специализированной архитектуры и оптимизации технологии, чипы AI могут обеспечить более высокую производительность, позволяя приложению AI выполнять сложные вычислительные задачи в относительно короткий промежуток времени, тем самым стимулируя широкое применение технологии ии в коммерческих, медицинских, автопилотируемых областях.

Перед лицом быстрого развития и спроса на чипы искусственного интеллекта продвинутая технология упаковки как ключевое место в повышении производительности, интенсивности и эффективности энергии сталкивается с несколькими ключевыми проблемами:

Во-первых, минимальный размер упаковки и целостность сигнала:

Закон 1. Мура приближается к пределу: поскольку узлы системы сжимаются, технология инкапсуляции должна быть синхронизирована с сужением, чтобы достичь нано-и даже атомных уровней. Для этого требуется, чтобы технология инкапсуляции преодолела существующие физические ограничения и реализовала меньшие интервалы между проводами и более тонкие слои, гарантируя, что высокоскоростные передачи сигнала не утратили точность.

2. Задержки сигнала и проблемы с рассеиванием: по мере повышения плотности упаковки, расстояние передачи сигнала сокращается, но высокочастотные сигналы могут вызвать проблемы с отражением, помех и накоплением тепла. Решение этих проблем потребует разработки новых взаимосвязанных технологий, таких как двухмерная или трехмерная компоновка герметизации, а также оптимизации систем управления теплом.

3. Выбор инкрустированных материалов: для высокоскоростной, высокотемпературной рабочей среды, инкрустированный материал должен иметь хорошие электрические свойства, теплопроводность и механическую стабильность. Поиск новых материалов для высокоплотной упаковки является большой проблемой.

Во-вторых, надежность и долговечность:

1. Долговечность упаковки: микроскопические конструкции более уязвимы к напряженным повреждениям, таким как трещины или переломы, вызванные различием коэффициентов теплового расширения. Разработка технологии упаковки, которая может выдержать суровые условия окружающей среды, является основной проблемой.

Влияние инкапсуляции на устройство внутри упаковки: передовая упаковка может изменить надежность и продолжительность жизни инкапсулятора и требует комплексной оценки вклада в целостность чипа.

В-третьих, целесообразность производства себестоимости и количества:

1. Экономичность сложных технологий: продвинутая инкапсуляция включает в себя несколько технологических шагов, которые стоят дорого. Снижение потребления материалов, технологических отходов и инвестиций в оборудование в процессе упаковки является ключом к снижению затрат.

2. Уровень качества и автоматизация: высокоплотная упаковка требует очень высокой точности и уровня автоматизации производственного оборудования, а повышение качества производства для поддержки массового производства является проблемой.

Интеграция 4. экосистемы: прогресс в области инкапсуляции требует скоординированных инноваций в цепочке поставок в целом, в Том числе тесной связи между производством кристаллических кружков, запечатыванием и системной разработкой.

Одним словом, продвинутые технологии инжинирования чипов искусственного интеллекта сталкиваются с сложными проблемами по многим параметрам: размеру, производительности, надежности, стоимости и т.д. Решение этих проблем требует тесного сотрудничества в междисциплинарных исследованиях, технологических инновациях и цепочке промышленности.

SAC-RL100-M11T