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【探索前沿 測試為先】低電壓測試,AI技術熱潮背后算力核心的重要支撐

2024-02-29
來源:泰克科技
關鍵詞: 泰克 AI AGI

  2023什么最火?無疑是以ChatGPT為代表的AGI (通用人工智能)了,甚至被稱之為第四次工業革命的推動者。比爾·蓋茨說,“ChatGPT像互聯網發明一樣重要,將會改變世界。”

  加速爆發的AI無處不在

  AI芯片和AI服務器 – 掀起大規模建設熱潮

  ChatGPT的強大讓很多人看到了AI所帶來的無限可能,國內外互聯網公司紛紛入場,掀起了建設大模型建設的熱潮,一座座數據中心拔地而起,高算力顯卡被炒到了天價,仍然一卡難求。相關媒體數據顯示,2023年全球最大的社交網絡公司購買了多達15萬塊NVIDIA GPU,而其它IT知名巨頭可能只拿到了5萬塊左右。新年之初扎克伯格發文稱,計劃年底前向英偉達再購買35萬個H100 GPU芯片,從而使該公司的GPU總量達到約60萬個。

  AI PC – 未來每個人擁有一個專屬自己的AI PC

  IDC預測, AI PC在中國PC市場中新機的裝配比例將在未來幾年中快速攀升,將在2024年暴增到55%,在2027年達到85%。2024年將成為AI PC元年。

  2023年底,聯想集團與IDC聯合發布了首份《AI PC產業(中國)白皮書》。出于數據安全和隱私保護的考慮,以及更高效率、更低成本響應用戶需求的考慮,人們既希望獲得公共大模型強大的通用服務,又希望AI能夠真正理解自己、提供專屬個人的服務,并且能夠充分保障個人數據和隱私安全。未來,每個個體都可以擁有一個專屬于自己的AI PC,運行屬于自己的“個人大模型”。

  AI手機 – AI+手機成為行業共識,未來有望將手機行業帶入第三階段

  AI大模型的火熱,也讓手機廠商看到了在軟件體驗上實現革新的可能。一方面,AI的進化有望提升智能手機的使用體驗,另一方面跳出硬件互“卷”的怪圈,尋求新的競爭點,現在“AI+手機”這一概念已經成為了行業共識。隨著三星新一代旗艦S24系列的正式發布,喊出“開啟移動AI新時代”的口號,在新機中引入視頻AI處理、AI聊天機器人、影像畫面處理、通話實時翻譯等多項AI功能,AI手機正式成為國內外手機廠商共同的“進化趨勢”。此前,國內手機的兩場發布會以及幾家公司的自演模型,都非常默契地鎖定了AI能力在新手機和新系統上的落地。業界大佬稱,2024 年是 AI 手機元年,未來五年AI 對手機行業的影響,完全可以比肩當年智能手機替代功能機。AI 手機也將成為繼功能機、智能手機之后,手機行業的第三階段。

  AI賦能汽車 – 繼家庭和辦公場所外的第三空間

  作為繼家庭和辦公場所之外的“第三空間”,汽車正在變成一個新型智能終端。ChatGPT到來了之后,車機關系也受到了更多的影響。從整個參與的車企來看,其發展大模型的方向和側重點并不相同。從功能上來看其主要可以分為以下兩類:

  • 一類是用于人工智能交流對話領域,多數應用在智能座艙上。車載大模型語音助手,可以處理完整的對話,如追問,并能保持對前后文的理解,形成較為良好的語音交互體驗。駕駛員未來有望通過車載系統完成預訂餐廳、預訂電影票等任務,極大地豐富智能汽車與人之間的交互體驗。

  • 另一類是聚焦智能駕駛的大模型應用。幫助解決認知決策問題,最終實現端到端的自動駕駛;或者擺脫對高清地圖的依賴,讓汽車做到更接近人類司機的駕駛表現。

  事實上,AI 已經無處不在。在CES 2024上,我們看到了眼花繚亂的AI產品。AI步行鞋幫助人們實現2.5倍步行速度,AI地毯實時收集寵物健康和環境數據,AI智能腰帶幫助盲人進行環境監測和路線導航,AI 枕頭幫助用戶解決打鼾問題,AI牙刷檢測刷牙習慣和牙齒健康并實時給出語音建議,AI鏡子會告訴你當前的精神狀態并提供個性化建議。2月中,Open AI在文本模型ChatGPT、圖像模型Dall-E大殺四方后,又祭出爆炸性的大殺器 - 視頻模型Sora。Sora可以根據一段描述性文字生成長達一分鐘的視頻。無論多天馬行空的想法,AI 都可以給你表達出來,長達60秒。業內分析指出,這將對于廣告業、電影預告片、短視頻行業帶來巨大的顛覆。

  AI背后的強大算力和通信芯片需要更低的工作電壓

  Sora也好,ChatGPT也好,大模型訓練的背后是由高算力芯片所組成的大規模運算網絡。Meta等巨頭一出手就是幾十萬個高算力芯片,近千億的投資來建設數據中心。而作為終端的AI產品,比如AI PC、AI 手機、AI汽車、AI智能家居,依賴的就是終端產品內的算力芯片。

  晶體管是芯片的基礎組成單元,晶體管的數量越多,芯片的性能越強。各大芯片設計廠家和晶圓廠,就是想方設法在有限的空間里,通過更小的工藝尺寸(如3nm),來堆積更多的晶體管。

  晶體管工作的時候需要變化的電壓,代表邏輯1和邏輯0,進而實現計算或控制。由于開關損耗、短路功耗和漏電功耗的存在,晶體管在工作的時候會消耗掉電源功率,產生熱量。晶體管數量越來越龐大之后,散熱這個很現實的問題就擺在芯片和系統設計師的面前。處理器芯片每平方厘米的面積上,就能產生300瓦的峰值功率,算下是150瓦/平方厘米,已經超過了典型的核反應堆的功率密度了?,F在的數據中心很多都已經使用浸沒式液冷來進行散熱,把服務器和算力芯片浸沒在絕緣的、導熱性良好的液體里面,通過液體的流動快速帶走熱量,比傳統的風扇散熱效率更高,但這還遠遠不夠。

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  圖1:  典型的8 x GPU算力系統(圖片來源NVIDIA)

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  圖2: Chiplet封裝示意圖,存儲單元可以多層堆疊而算力單元只能平鋪

  散熱和工藝尺寸一樣,是制約晶體管的密度和規模增加的難題之一。解決散熱的其中一個方案,就是從源頭想辦法,降低電壓。使用更低的工作電壓,將每一顆晶體管的功耗降下來,就可以堆疊更多的晶體管。早期算力芯片工作電壓是5V,慢慢演化到3.3V,1.8V,1.5V,如今,算力芯片和高速接口芯片的工作電壓基本都在1V左右,甚至更低。這就對電源設計和測量提出了更高的要求。

  低電壓條件下電源紋波和噪聲的測試挑戰與解決方案

  電源是算力芯片的能量來源,是邏輯狀態的參考基準。如果電源的紋波和噪聲過大,會給高速變化的邏輯信號上產生大量抖動,進而產生誤碼(注: 誤碼即錯誤的碼元, 將邏輯1當成邏輯0, 或者將0當成1),影響芯片的性能,甚至導致芯片無法正常工作。高速信號驗證中非常重要的隨機抖動和低頻的周期性抖動,就是由于電源的噪聲和紋波所引入的。

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  圖3: 電源紋波和噪聲

  電源的紋波和噪聲測量,一直都是電源工程師們最關注的問題之一。算力芯片更低的工作電壓,導致電源留給紋波和噪聲的裕度變得更小了,給設計和測試都帶來了難題。設計上,算力芯片普遍采用POL的降壓方式,將DC-DC變壓器盡可能靠近負載端,可以有效避免傳輸鏈路上引入的外部干擾。測試上,使用更高精度、更低底噪的示波器,和專用的電源紋波探頭,降低測量系統引入的噪聲,才能更準確地測量電源紋波和噪聲。

  泰克的MSO6B系列示波器的底噪性能非常優異,底噪的有效值在20MHZ帶寬下低至8.68uV,1G帶寬下低至51.5uV,是測量電源紋波和噪聲的最佳選擇。如果電源電壓是1V,示波器的底噪稍微高一點,裕量還有很大空間,是可行的嗎?這里需要了解兩個問題:

  1.儀器的底噪指標用的都是有效值。而電源紋波和噪聲的測量規范,一般都是用峰峰值。峰峰值和測量樣本數相關,測量的樣本數越多,峰峰值越大,我們可以近似的認為峰峰值是有效值的10倍以上。

  2.電源工程師測量底噪和紋波都會使用探頭,而探頭會引入額外的底噪。為什么一定要用探頭呢?有幾個方面的原因,一是探頭使用便捷,二是探頭提供較高的輸入阻抗,對待測電路的影響小,三是探頭提供較大的偏置電壓,可以在測量噪聲和紋波的同時,觀察到電源直流電壓的變化。尤其當芯片的負載處于動態變化時,電源的直流電壓也會隨之改變。

  示波器加上探頭,再去測量一下底噪的峰峰值,你會發現原來底噪并不小。手上有示波器和探頭的工程師不妨試試看,將示波器接上探頭,不接任何待測信號。在示波器上打開峰峰值測量,測量結果就是系統底噪。

  常規的示波器和探頭,系統底噪峰峰值在5 mV以上。而有些算力芯片和通信芯片,要求電源噪聲的峰峰值必須小于3 mV。測量系統的底噪都這么大,測量結果怎么可能Pass呢!

  為了更準確的測量電源紋波和噪聲,泰克推出了專用的電源軌探頭TPR系列,20MHZ帶寬下的底噪的峰峰值(注意是峰峰值) 低至 300uV,即便在4GHZ的全帶寬下,底噪的峰峰值依然只有1.3 mV。而且TPR探頭還支持高達60V的偏置電壓,多種多樣的探頭附件,不僅測得準,用起來還很方便。




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