Chiplet与AIGC技术趋势深度解析
AIGC爆发对算力提出极高要求，大模型推动超大规模异构计算发展。Chiplet通过芯粒化设计突破光罩限制，混合工艺提升性能并降低成本，成为高性能计算跨越瓶颈的关键技术，有效满足大模型训练与推理的算力需求。
2023年3月29日，国际集成电路展览会暨研讨会（IIC Shanghai）在上海国际会议中心隆重开幕。奇异摩尔作为受邀企业，在首日举办的EDA/IP与IC设计论坛上发表了题为《基于Chiplet的超大规模异构计算平台，助力AIGC逐浪狂飙》的主题演讲，与现场嘉宾和观众共同深入探讨了Chiplet与AIGC两大技术热点。本文基于该演讲内容，为您系统梳理关于Chiplet与超大规模计算的技术教程。
一、AIGC爆发与算力需求的巨变
近年来，AIGC迅速成为行业焦点，各类应用如微软Copilot和Midjourney等纷纷涌现。随着AIGC技术的飞速进步，对算力的需求达到了前所未有的高度。
1. AI发展史回顾：从决策式到生成式大模型
纵观AI发展历程，十余年间，AI从决策式、小模型计算逐步演进至当前的大模型时代。AI对我们生产方式和使用方式的影响日益显著，并深刻改变了企业的商业模式。生成式AI的模型类型与应用场景持续扩展，市场上已涌现众多优秀应用，产业迭代速度明显超越了市场的接纳节奏。
2. AI快速迭代背后的核心驱动力：大模型带来能力突变
AI的能力准确率已超越人类基准线，而这种准确率的持续提升离不开更大规模的模型和更强大的算力。因此，AI对算力的依赖程度将不断加深。
3. “算力依赖”的四个层面
- 算法：相对成熟，但仍在持续演进。
- 数据：随着算法推进，数据量呈指数级增长。
- 工程：面临更大挑战——如何以更少的人工干预、更低的算力成本实现更高效率？
- 算力：亟需持续突破物理极限。
AI的迭代速度极快，每一代所需的模型数量和算力规模相比上一代都有数倍甚至数倍的提升，远超当前算力供给的增长曲线，这给行业带来了全新的课题与挑战。
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