智慧製造2019.10.01

異質整合的AI物聯

飛飛

物聯網 硬體 創新

 

微縮體積是 AI 晶片持續追求的不變原則。因為微縮,電腦中資料處理所需系統功能的關鍵元件,從半個房間大小的電晶體時代,轉眼就成了不到數公分長的Microcontroller得以嵌入家電儀錶面板或是遙控器等隨身物件。而如今,異質整合將微縮體積的概念,淋漓盡致地發揮為硬幣大小的AI晶片之內。

 

Heterogeneous Integrations 異質整合 是目前AI 晶片於追求微縮體積的階段性進展。由於AIoT 物物相聯,串聯起資料流的硬體,不再是過往一致性的電腦專屬裝置,而是從雲端 Data Centre、感測裝置直到物件作動機台,以致自駕車、交通號誌、行人手機等移動裝置,還有監控攝影、入出門禁機制……歸納起來,其中包括類比、數位、RF 無線射頻、光學感測等各種不同的訊號源。HI 異質整合即在於單一晶片上整合納入上述的多元訊號源,也可包括不同的通訊協定機制。我們可以看作AI晶片納含更多不同功能與機制的異質元件;或者,也可以反向視為將這眾多異質元件「微縮體積」於單一晶片。

 

3D 架構的封裝為成就HI異質整合的關鍵,其核心概念及技術在於突破過往平面佈局的晶片架構,改為透過堆疊技術轉為3D立體架構;換言之,可讓AI晶片內納含的重要元件從平房換住樓層高房。

 

HI異質整合是晶片製程的突破性發展,在尋求不大幅破除目前所可達成的精微體積下,容納除了數位之外,更多的像是類比、光學等異質訊號。顯而易見,感測、通訊功能是其中最主要考量,也是IoT物聯概念中將過往IT 資訊源訊號,延伸為OT-CT-IT完整體系中,OT-CT- 前端資料流的多元訊號。我們可以說,如同SoC 將系統整合於單一晶片是追求微縮體積帶來的低延遲性、低耗能等種種伴隨效應,HI異質整合將異質訊號聚納於微縮體積,也是著眼於相同的目標追求。Sensor Fusion 將是處理感測所得資訊的重要關鍵,也是日後大數據決策的不可逆轉資料源,透過製程實質精進的微縮體積,內含光學、音訊、RF、溫/溼度等化學效應判讀等異質介面的訊號;還有各式各樣的通訊Protocol 的順利解讀及至後續處理,都將可透過HI異質整合的硬體實質推展,達成根基上精準性、效能性、耗能性的全面強健體質;不僅如此,還有像是:微縮體積也代表著元件之間的資料流、訊號流傳輸,能夠透過從外部傳輸轉為內部傳遞(Interconnect)及相關的傳輸路徑縮短,達成積極的頻寬增進等。

 

如此,在AI晶片設計上,從最具彈性的 FPGA 直到最具專屬性的 ASIC 都能在HI 異質整合的製程進展下,獲得根本上的助力,就像是站在巨人的肩膀上;像是:Heterogeneous FPGA,即可混合數個可程式的 logic blocks及固定規格的硬式區塊於同列,強化其彈性特點。再者,目前微縮體積技術進展的 System-in-Package/SiP 將過往分階段的多次步驟,轉變為一次性步驟於單一晶片上,不但有效降低這方面的成本,也可縮短 Time-to-Market的時間,像是多元件組合所造成後續的較複雜測試程序、所導致的較高不良率等都將透過封裝於單一晶片,導向簡易化整體上市流程及出貨所需時間。

 

目前HI異質整合的 AI晶片,首先應用於像是移動裝置、HPC高效能、智慧醫療裝置、穿戴式裝置等,訊號流較為密集、複雜,並以高度精準為優先考量;國防、太空產業也是首行應用產業。雖然目前看來,物聯網以日常活動空間為依據,衍生出如智慧製造、智慧城市、智慧零售等各個物聯網,然而彼此之間依然具備物物相聯的可能性;以智慧城市而言,自駕車便有可能於意外發生時,透過智慧路燈,聯結智慧醫療體系;智慧工廠也將透過物流聯結智慧零售,再延伸至智慧家庭等,因此AI晶片的異質整合導向所帶來的整體效能增進,實質上將為往後物聯網全面落實於我們生活所有環結後,更將顯其展現於處理異質性資料流的複雜性、速度方面,所具有的前瞻性優異特質。

 

物物相聯的概念中,本身即內涵異質整合的理念 ─ 打破電腦及其相關設備所建構的單一資料處理世界,轉變為以人類活動空間為主軸,將各個活動環境內的異質物件透過資料流串聯。由此看來,AI晶片製程走向異質整合導向,更顯回應物物相聯的中心理念;趣味觀之,可說是 AI晶片微縮世界的「物聯網」時代。除此之外,3D維度立體化也成了這股物聯網潮流中,另一個可一以貫之的想法;無論是3D立體攝影3D維度導向資料演算、3D列印……乃至異質整合中的3D封裝,都推進我們在資料處處上走向更具量化處理與相對更精準的方法,也更能協我們將虛幻的想法,建構出相對於我們現實所在3D維度世界之外,無數個 3D立體的虛擬世界

 

                                                                                                                                                                              

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