台積電市值衝破7兆元的背後!小晶片系統扛大任,突破摩爾定律障礙
台積電市值衝破7兆元的背後!小晶片系統扛大任,突破摩爾定律障礙

台積電正在投入5奈米及3奈米先進製程,但在先進封裝技術上也持續推進,小晶片(Chiplet)系統封裝正成為台積電主要客戶所重用的技術。

Chiplet(小晶片)系統級封裝技術被視為減緩摩爾定律失效的對策,台積電剛宣布與ARM(安謀)合作第一款以CoWaS(基板上晶圓上封裝)解決方案,獲得矽晶驗證的7奈米小晶片系統產品,包括AMD(超微)跟聯發科也都是Chiplet先進封裝技術的座上賓。

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雙小晶片系統平面圖
圖/ TSMC

搭上5G及客戶新品熱潮,台積電股價在27日衝上272元歷史新高,市值更站上7.05兆元新高。雖然不是第一次(2017及2018年均有紀錄),台積電又再度超越英特爾市值2255.8億美元(約新台幣6.97兆元)。

台積電表示,跟ARM合作的小晶片系統於2018年12月完成產品設計定案,並於2019年4月成功量產。台積電表示,這款概念性驗證的小晶片系統成功地展現在7奈米FinFET(鰭式場效電晶體)製程及4GHz Arm 核心的支援下,打造的高效能運算系統單晶片(SoC)關鍵技術。

編按:台積電跟ARM合作的小晶片系統,建置在CoWoS中介層上,由兩個7奈米生產的小晶片組成,每一小晶片包含四個Arm Cortex- A72 處理器及一個晶片內建跨核心網狀互連匯流排,小晶片內互連的功耗效益達 0.56pJ/bit、頻寬密度為 1.6Tb/s/mm2、0.3 伏 LIPINCON 介面速度達 8GT/s,且頻寬速率為320GB/s。

樂高堆疊,小裸晶片組成系統單晶片

Chiplet近年成為半導體界爆紅關鍵字,傳統系統單晶片做法是每一個元件放在單一裸晶上,造成功能越多,矽晶片尺寸越大。Chiplet的做法是將大尺寸的多核心設計分散到個別微小裸晶片,比方處理器、類比元件、儲存器等,再用立體堆疊的方式,以封裝技術做成一顆晶片,類似樂高積木概念。

這樣一來,廠商有更好的靈活性,生產良率提高,且成本降低。只是,小晶片系統中的各小晶片必須能夠透過密集、高速、高頻寬的連結,才能確保最佳的效能水準,因此台積電開發的LIPINCONTM技術,讓小晶片間資料傳輸速率達 8Gb/s/pin,並且擁有優異的功耗效益。

AMD全新Ryzen 9 3900X桌上型處理器,擁有高達12核心24執行緒.jpg
AMD執行長蘇姿丰看好Chiplet小晶片系統技術能讓摩爾定律續命。
圖/ AMD

Chiplet封裝,聯發科、AMD也採用

不只ARM宣布使用台積電Chiplet小晶片系統技術,聯發科也在9月台積電技術論壇宣布,已採用台積電Chiplet技術量產資料中心用途高效能ASIC晶片。

AMD更是今年跟台積電合作7奈米先進製程量產EPYC伺服器處理器,看好以Chiplet小晶片系統級封裝、創新晶片架構、異質整合達到摩爾定律所預期的半導體效能提升效果。

AMD執行長蘇姿丰坦言,摩爾定律仍然有效,但推進的速度趨緩。過去半導體業靠先進製程微縮,讓晶片體積不變,但電晶體密度倍數提升,如今發展逐漸面臨瓶頸,必須靠Chiplet封裝、異質整合等技術協助智能微縮下,效能還能提升。(提前發表!聯發科5G單晶片「大翻盤」年底量產,斥資上億研發基地曝光)

中美角力新戰場,忙於建立I/O標準

小晶片系統效能關鍵在微小晶片之間的溝通介面傳輸效率及功耗,不僅台積電積極發展Chiplet技術,美國國防高等研究計畫署(DARPA)也推動電子產業振興計畫(ERI),希望主導小晶片系統的I/O標準。中國半導體業者也積極期望在物聯網產業應用上,利用小晶片系統加快傳輸效率,並建立自有I/O標準,突然,Chiplet已成為中美角力新戰場。

半導體_semiconductor
摩爾定律是否能持續,一直是業界關心話題。
圖/ shutterstock

台經院研究員劉佩真表示,微縮製程就是利用縮小晶片的特徵尺寸,將晶片體積越縮越小、但功能越放越多;但在晶片微縮成本越來越高下,可以透過異質整合如2.5D/3D、fan-out(扇出)和系統級封裝來完成。目前小晶片的目標應用場域包括雲端、邊緣運算、軍事和航空領域等。(面對死對頭三星,台積電未來十年能否坐穩晶圓代工龍頭就靠它)

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電 #英特爾
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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