事件：AI芯片行业变天，博通市值突破1万亿美金。12月17日消息，美股AI网络芯片公司博通（Broadcom，NASDAQ: AVGO）近期发布财报后股价飙升，连续两个交易日累计涨38%，收于250美元/股，公司市值已突破万亿美元大关（最新市值为1.17万亿美元），成为全球第九家市值超过1万亿美元的公司，同时也是全球第三家市值超越1万亿的半导体公司。博通CEO陈福阳日前表示，该公司正与3个大客户一起开发ASIC（专用集成电路）AI芯片。他估算，到2027年，市场对定制款AI芯片ASIC（专用集成电路）的需求规模将达600亿-900亿美元。#半导体突然飙升！中芯国际涨超10%#$中芯国际(SH688981)$$光迅科技(SZ002281)$$瑞斯康达(SH603803)$
经过多年的迭代升级，2024年谷歌发布了第六代TPU芯片Trillium，计算性能较上代产品提升4.7倍，内存带宽提升1倍，能耗优化67%。谷歌并未对外销售TPU芯片，但TechInsights预计2023年谷歌自用的TPU芯片已经达到200万颗，仅次于英伟达的市场规模。在AI ASCI芯片领域，英特尔也成为重要的参与者。
在AI ASIC需求快速增长的背景下，以博通、Marvell为代表的公司迎来了业绩爆发期。根据博通发布的财报数据，公司2024财年AI收入大增2.2倍至122亿美元。博通正与三个大型客户开发AI芯片，预计2025年AI芯片业务收入达到150亿-200亿美元。 随着AI技术的发展及端侧AI需求的快速增长，ASIC将在AI推理、AI消费电子产品方面扮演着重要的角色。
一、AI芯知多少
作为一种AI芯片，TPU是专用集成电路（ASIC）的代表。主流AI芯片架构包括GPGPU、ASIC和FPGA，一般认为GPGPU为改善CPU效率而生，而TPU可以进一步改善GPGPU未优化完全的部分，三者是从通用到专用不断演进的过程。
目前AI芯片通常采用GPU与ASIC架构。目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能执行Al算法，只是执行效率差异较大。但狭义上讲一般将Al芯片定义为“专门针对A算法做了特殊加速设计的芯片”。Al芯片可以分为GPU、FPGA和ASIC架构，根据场景可以分为云端和端侧。
CPU和GPU在架构组成上都包括3个部分：运算单元（ALU）、控制单元（Control）、缓存单元（Cache）。从结构上看，在CPU中，缓存单元占50%，控制单元占25%，运算单元占25%；而在GPU中，运算单元占90%比重，缓存、控制各占5%；由此可见，CPU运算能力更加均衡，GPU更适合做大量运算。
GPU通过将复杂的数学任务拆解成简单的小任务，并利用其多流处理器来并行处理，从而高效地执行图形渲染、数值分析和AI推理。
通常GPU核心可分为三种：CUDACore、TensorCore、RTCore。每个CUDA核心含有一个ALU(整数单元)和一个浮点单元，并且提供了对于单精度和双精度浮点数的FMA指令。
如果将GPU处理器比作玩具工厂，CUDA核心就是其中的流水线。流水线越多，生产的玩具就越多，虽然“玩具工厂”的性能可能会越好，但也受限于每个流水线的生产效率、生产设备的架构、生产存储资源能力等。反应在GPU上，还需考虑显卡架构、时钟速度、内存带宽、内存速度、VRAM等因素。
和其他芯片相比，AI芯片重点增强了运行AI算法的能力。目前主流AI芯片为GPU和ASIC。国际上，Nvidia的H200TensorCoreGPU以其卓越的计算性能和能效比领先市场，而Google的第六代TPUTrilliumASIC芯片则以其专为机器学习优化的设计提供高速数据处理。在国内，寒武纪的思元370芯片（ASIC）凭借其先进的计算处理能力在智能计算领域占据重要地位，已与主流互联网厂商开展深入适配；海光信息的DCU系列基于GPGPU架构，以其类“CUDA”通用并行计算架构较好地适配、适应国际主流商业计算软件和Al软件。
算力的通常计量单位：
不同场景对应算力精度表示不同：
稀疏算力和稠密算力：
AI芯片的硬件重点性能指标：计算能力（浮点运算能力）、显存、功耗、卡间互联、显存带宽。
ASIC-AI芯片:TPU布局及性能对比。与传统CPU、GPU架构不同，TPU的MXU设计采用了脉动阵列(systolicarray)架构，数据流动呈现出周期性的脉冲模式，类似于心脏跳动的供血方式。
CPU与GPU在每次运算中需要从多个寄存器中进行存取；而TPU的脉动阵列将多个运算逻辑单元(ALU)串联在一起，复用从一个寄存器中读取的结果。
TPU在性能功耗比、集群算力利用率上相较于GPGPU有较大优势。主要由于：
（1）芯片层面：TPU专为矩阵乘法而设计，脉动阵列、低精度等设定均适用于AI算法，能够处理大量数据以及复杂的神经网络；
（2）集群层面：谷歌自研光学芯片Palomar，构建集群互连优势；TPU与TensorFlow良好适配，软件与硬件相得益彰，能够发挥出11＞2的效果。站在当下回望，我们发现，TPU具备的优势其实最终都形成了AI芯片共同的趋势，在优化方向上大同小异，而谷歌的强大在于“前瞻”。
TPU（张量处理单元）属于ASIC的一种，是谷歌专门为加速深层神经网络运算能力而研发的一款芯片，为机器学习领域而定制。
TPUv1依赖于通过PCle(高速串行总线)接口与主机进行通信；它还可以直接访问自己的DDR3存储。
矩阵乘法单元：256x256大小的矩阵乘法单元，顶部输入256个权重值，左侧是256个input值。
DDR3DRAM/WeightFIFO：权重存储通过DDR3-2133接口连接到TPUv1的DDR3RAM芯片中，权重通过PCle从主机的内存预加载，然后传输到权重FIFO存储器中，供矩阵乘法单元使用。
统一缓存区/脉动数据设置：应用激活函数的结果存储在统一缓冲区存储器中，然后作为输入反馈矩阵乘法单元，以计算下一层所需的值。
TPU的运算资源包括：
•矩阵乘法单元(MXU):65536个8位乘法和加法单元，运行矩阵计算。
•统一缓冲(UB):作为寄存器工作的24MB容量SRAM。
•激活单元(AU):硬件连接的激活函数。
本文作者可以追加内容哦 !
