机房防雷接地工程设计方案

  11月16日，由搜狐汽车与搜狐科技联合主办的第五届(2024)中国汽车与出行未来论坛在羊城举办。本届论坛以“抢先机”为主题，聚焦产业变革下汽车全产业链怎么样共同应对与协作的关键议题，旨在通过构建汽车价值链和出行生态，为企业打造相互融合促进的平台，共同赢得未来的发展空间。

  会上，芯砺智能创始人兼CEO张宏宇发表题为“Chiplet技术赋能智能汽车的集成与创新”的主题演讲。张宏宇表示，后摩尔时代高算力芯片面临三重困局，并提出了解决方案——Chiplet（芯粒），先“分”后“合”。

  张宏宇强调，作为一家成立两年、从0-1的公司，芯砺智能具备独创的Chiplet互连技术，突破对先进工艺的依赖，实现高性能、低成本和高可靠性的平衡。

  大家好，感谢主办方的邀请！今天我的演讲围绕的是芯片行业新的创新点——Chiplet。

  Chiplet是一种互联、集成的技术。某一种意义上来讲，这个技术不是特别新。过去十多年里，它其实在服务器行业已得到了十分普遍的应用。因为在服务器领域，大家更早碰到了算力的瓶颈。

  前面的嘉宾讲了很多传感器。如果说把造车比作一个人的话，那新的传感器的出现，是帮助这个人眼睛看得更准、更亮、更远。但眼睛看到了之后需要脑子就处理，就需要算力。随着现在汽车越来越智能化，也就需要慢慢的变大的算力。所以当汽车算力开始飞速增长的时候，就碰到了十多年前类似于在服务器领域碰到的问题，就是算力上涨的速度太快了，以至于芯片如果按照原来传统的设计方法就跟不上了。所以说出现了现在一个新的话题：Chiplet技术怎么样赋能汽车产业、快速增加汽车芯片的算力？

  芯砺智能是2021年11月17日成立的，到明天正好成立两周年。Chiplet技术最早是台积电开始做的。台积电是制造企业为何需要做这件事？因为它的客户要这样的一个东西，最早的客户就是赛力斯。

  我刚回国的时候就跟很多投资人说，我们面临汽车智能化的挑战，我们要真正提供给车厂可用、用得起的算力，这个行业才能加快速度进行发展。算力是我们这些算法、应用的经济基础，如果算力太贵了，应用也不会发展得太快，如果要让算力变得性价比更高、更可用、更好，Chiplet用其实能发挥很大的作用。当时很多投资人问我，有没有人把Chiplet这个技术运用过在车里？我说没有，我们是第一个把Chiplet的技术用到了车载领域的公司。

  创新是有风险的，但我们对风险有很明确的了解。Chiplet用在车里一定是有风险的，风险在啥地方？我们怎么样规避这个风险？怎么样让这么好的技术能够在汽车产业落地，助力汽车智能化的发展？

  人工智能时代，汽车应用端终端，无论是智能座舱还是智能驾驶，是规模非常大的市场。比如智能驾驶方面，从技术端来讲需要更加多的算力才能提升真正的所谓的使用者真实的体验。另一个需要我们来关注的是AIGC生成式的AI会迅速提升我们在智能座舱方面的用户体验。

  异构计算是需要很多不同的算力，产生了车载处理器算力的刚需。以高通为例，高通在不断推陈出新。现在很多汽车厂商是搭载的是高通8155，现在新推出的最新一代8295的座舱芯片、5纳米制程的算力是在成倍提升，到了更新的一代，比如今年刚推出的8775系列，包括高端一点的8797、4纳米制程的产品，算力有非常大的提升。

  自动驾驶是相同，比如英伟达、Mobileye，他们产品的算力在指数型增长。这是刚才说的应用在汽车上所带来的对芯片的挑战，或者是说一个机会，因为机遇和挑战总是并存的。

  第一，算力的上涨的速度远超于了半导体工艺的发展。大家都知道摩尔定律，它是对半导体工业过去几十年发展规律的总结。每隔一年半，晶体管的数量可以翻一番。但现在AI时代，我们正真看到了模型的复杂度每隔3.5个月就翻一番。

  第二，随着工艺精进，研发投入成倍增长，先进工艺的研发投入是巨大的，几乎是天文数字。这对于芯片公司来讲，金钱上的压力是巨大的

  那面对这样一些问题，解决的方案实际上对于我们来说就是Chiplet，就是一个异构集成：拆成几颗小芯片，这样面积就减少了，良率就会提升了。当然要达成大算力的任务，我们还需要把它“合”起来，所以说先“分”后“合”，Chiplet就是“合”和“分”。

  过去十多年，Chiplet很好地让我们云端的计算能力不断继续发展，也是因为这样的发展才让我们今天看到人工智能大模型时代的来临。人工智能大模型时代来临以后，反过来又会促进促使Chiplet的技术不仅是在云端发展，还会进入到边缘端。我们正真看到在云端像英伟达、AMD在大量使用他们主流产品在Chiplet使用。

  市场份额来看，Chiplet应用在服务器/AI、网络等云端应用的比例占到了近60%，其次，最大的应用是汽车，占了13%，这是一个非常大的比例了。

  从国际上的趋势来讲，我们也不是唯一一家把Chiplet用来做车载芯片的公司了，比如奔驰已经在跟其他公司合作来定制开发他们下一代Chiplet的芯片产品等等。Chiplet一定会成为未来车载算力芯片中一个关键技术，甚至是最核心的技术。

  那风险有什么？其实它是有一定的风险的。服务器市场的需求，跟车的市场需求是不一样的，在服务器端追求的是绝对性能，对于成本相对来说没那么敏感，但汽车行业对成本是非常敏感的。

  今天在服务器端所用的Chiplet技术是很贵的，他们都依赖于台积电的先进封装工艺。这个技术是十多年前台积电开发出来，直到今天仍然只有台积电一家做得很好，因为这个技术非常难、成本非常高。所以我们两年前想到把Chiplet用来做车载市场的时候，我们第一步排除了先进封装，因为一是成本问题，二是可靠性达不到车规的要求，而且何时能过车规也没有一个时间表。

  简单讲一下我们公司的一些做法，Chiplet就是用小芯片搭积木。第一代产品叫做能力舱，会有基座的芯片，加上不同算力的模块、算力的小芯片。有了这三种不同的积木的模块之后，我们大家可以去灵活搭积木，去满足车企高端、中端、低端不同的需求，通过这一种方式用相对比较低的研发投入、很短的研发时间，能够完全满足多样化的市场需求。

  这里面我们有独创的Chiplet互连技术，能提供高带宽、低延迟的片间（die-to-die）互连总线，结合创新的嵌入式高性能计算平台芯片架构，用这样一种连接的方式绕开了先进封装，用传统的封装技术实现高性能的互联。

  做到这件事情给我们用户带来什么样的价值？这张图横坐标是不同车型对于智驾的需求，从低到高端；纵坐标是不同座舱的需求，也是从低到高端。假如没有这个Chiplet的方案，用传统的单芯片解决方案，你要用12种不同的芯片解决方案，这无论是对于车厂、最终用户还是芯片公司来讲都是巨大的负担。但我们公司用三颗不同的芯片搭积木，就能够在一定程度上帮助车厂实现线%系统成本的降本。

  第一，必须要依赖于异构集成，传统的单芯片越做越大、越做越贵，最后大家都买不起、用不起；

  第二，算法和发展的速度慢慢的变快，我们应该相对通用的计算架构，专用芯片架构跟不上节奏。

  第三，强大的生态伙伴。车载系统越来越复杂，单打独斗没有出路。一定是靠生态的整合，靠大家一起合作，众人拾柴火焰高。

  我们这样的产品明年会面市，希望用一年左右的时间能实现量产。希望这样的产品能真正让我们的客户实现价值的最大化！