低電壓測(cè)試,AI技術(shù)熱潮背后算力核心的重要支撐
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本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202402/455748.htm2023什么最火?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(yè)革命的推動(dòng)者。比爾·蓋茨說,“ChatGPT像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明一樣重要,將會(huì)改變世界。”
加速爆發(fā)的AI無處不在
AI芯片和AI服務(wù)器–掀起大規(guī)模建設(shè)熱潮
ChatGPT的強(qiáng)大讓很多人看到了AI所帶來的無限可能,國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛入場(chǎng),掀起了建設(shè)大模型建設(shè)的熱潮,一座座數(shù)據(jù)中心拔地而起,高算力顯卡被炒到了天價(jià),仍然一卡難求。相關(guān)媒體數(shù)據(jù)顯示,2023年全球最大的社交網(wǎng)絡(luò)公司購買了多達(dá)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(fā)文稱,計(jì)劃年底前向英偉達(dá)再購買35萬個(gè)H100 GPU芯片,從而使該公司的GPU總量達(dá)到約60萬個(gè)。
AI PC–未來每個(gè)人擁有一個(gè)專屬自己的AI PC
IDC預(yù)測(cè), AI PC在中國(guó)PC市場(chǎng)中新機(jī)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(dá)到85%。2024年將成為AI PC元年。
2023年底,聯(lián)想集團(tuán)與IDC聯(lián)合發(fā)布了首份《AI PC產(chǎn)業(yè)(中國(guó))白皮書》。出于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的考慮,以及更高效率、更低成本響應(yīng)用戶需求的考慮,人們既希望獲得公共大模型強(qiáng)大的通用服務(wù),又希望AI能夠真正理解自己、提供專屬個(gè)人的服務(wù),并且能夠充分保障個(gè)人數(shù)據(jù)和隱私安全。未來,每個(gè)個(gè)體都可以擁有一個(gè)專屬于自己的AI PC,運(yùn)行屬于自己的“個(gè)人大模型”。
AI手機(jī)–AI+手機(jī)成為行業(yè)共識(shí),未來有望將手機(jī)行業(yè)帶入第三階段
AI大模型的火熱,也讓手機(jī)廠商看到了在軟件體驗(yàn)上實(shí)現(xiàn)革新的可能。一方面,AI的進(jìn)化有望提升智能手機(jī)的使用體驗(yàn),另一方面跳出硬件互“卷”的怪圈,尋求新的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn),現(xiàn)在“AI+手機(jī)”這一概念已經(jīng)成為了行業(yè)共識(shí)。隨著三星新一代旗艦S24系列的正式發(fā)布,喊出“開啟移動(dòng)AI新時(shí)代”的口號(hào),在新機(jī)中引入視頻AI處理、AI聊天機(jī)器人、影像畫面處理、通話實(shí)時(shí)翻譯等多項(xiàng)AI功能,AI手機(jī)正式成為國(guó)內(nèi)外手機(jī)廠商共同的“進(jìn)化趨勢(shì)”。此前,國(guó)內(nèi)手機(jī)的兩場(chǎng)發(fā)布會(huì)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(jī)和新系統(tǒng)上的落地。業(yè)界大佬稱,2024 年是 AI 手機(jī)元年,未來五年AI 對(duì)手機(jī)行業(yè)的影響,完全可以比肩當(dāng)年智能手機(jī)替代功能機(jī)。AI 手機(jī)也將成為繼功能機(jī)、智能手機(jī)之后,手機(jī)行業(yè)的第三階段。
AI賦能汽車–繼家庭和辦公場(chǎng)所外的第三空間
作為繼家庭和辦公場(chǎng)所之外的“第三空間”,汽車正在變成一個(gè)新型智能終端。ChatGPT到來了之后,車機(jī)關(guān)系也受到了更多的影響。從整個(gè)參與的車企來看,其發(fā)展大模型的方向和側(cè)重點(diǎn)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(duì)話領(lǐng)域,多數(shù)應(yīng)用在智能座艙上。車載大模型語音助手,可以處理完整的對(duì)話,如追問,并能保持對(duì)前后文的理解,形成較為良好的語音交互體驗(yàn)。駕駛員未來有望通過車載系統(tǒng)完成預(yù)訂餐廳、預(yù)訂電影票等任務(wù),極大地豐富智能汽車與人之間的交互體驗(yàn)。
● 另一類是聚焦智能駕駛的大模型應(yīng)用。幫助解決認(rèn)知決策問題,最終實(shí)現(xiàn)端到端的自動(dòng)駕駛;或者擺脫對(duì)高清地圖的依賴,讓汽車做到更接近人類司機(jī)的駕駛表現(xiàn)。
事實(shí)上,AI 已經(jīng)無處不在。在CES 2024上,我們看到了眼花繚亂的AI產(chǎn)品。AI步行鞋幫助人們實(shí)現(xiàn)2.5倍步行速度,AI地毯實(shí)時(shí)收集寵物健康和環(huán)境數(shù)據(jù),AI智能腰帶幫助盲人進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)和路線導(dǎo)航,AI 枕頭幫助用戶解決打鼾問題,AI牙刷檢測(cè)刷牙習(xí)慣和牙齒健康并實(shí)時(shí)給出語音建議,AI鏡子會(huì)告訴你當(dāng)前的精神狀態(tài)并提供個(gè)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(jù)一段描述性文字生成長(zhǎng)達(dá)一分鐘的視頻。無論多天馬行空的想法,AI 都可以給你表達(dá)出來,長(zhǎng)達(dá)60秒。業(yè)內(nèi)分析指出,這將對(duì)于廣告業(yè)、電影預(yù)告片、短視頻行業(yè)帶來巨大的顛覆。
AI背后的強(qiáng)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(xùn)練的背后是由高算力芯片所組成的大規(guī)模運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)。Meta等巨頭一出手就是幾十萬個(gè)高算力芯片,近千億的投資來建設(shè)數(shù)據(jù)中心。而作為終端的AI產(chǎn)品,比如AI PC、AI 手機(jī)、AI汽車、AI智能家居,依賴的就是終端產(chǎn)品內(nèi)的算力芯片。
晶體管是芯片的基礎(chǔ)組成單元,晶體管的數(shù)量越多,芯片的性能越強(qiáng)。各大芯片設(shè)計(jì)廠家和晶圓廠,就是想方設(shè)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(shí)候需要變化的電壓,代表邏輯1和邏輯0,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計(jì)算或控制。由于開關(guān)損耗、短路功耗和漏電功耗的存在,晶體管在工作的時(shí)候會(huì)消耗掉電源功率,產(chǎn)生熱量。晶體管數(shù)量越來越龐大之后,散熱這個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問題就擺在芯片和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師的面前。處理器芯片每平方厘米的面積上,就能產(chǎn)生300瓦的峰值功率,算下是150瓦/平方厘米,已經(jīng)超過了典型的核反應(yīng)堆的功率密度了?,F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心很多都已經(jīng)使用浸沒式液冷來進(jìn)行散熱,把服務(wù)器和算力芯片浸沒在絕緣的、導(dǎo)熱性良好的液體里面,通過液體的流動(dòng)快速帶走熱量,比傳統(tǒng)的風(fēng)扇散熱效率更高,但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
圖1 典型的8 x GPU算力系統(tǒng)(圖片來源NVIDIA)
圖2 Chiplet封裝示意圖,存儲(chǔ)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(guī)模增加的難題之一。解決散熱的其中一個(gè)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(duì)電源設(shè)計(jì)和測(cè)量提出了更高的要求。
低電壓條件下電源紋波和噪聲的測(cè)試挑戰(zhàn)與解決方案
電源是算力芯片的能量來源,是邏輯狀態(tài)的參考基準(zhǔn)。如果電源的紋波和噪聲過大,會(huì)給高速變化的邏輯信號(hào)上產(chǎn)生大量抖動(dòng),進(jìn)而產(chǎn)生誤碼(注: 誤碼即錯(cuò)誤的碼元, 將邏輯1當(dāng)成邏輯0, 或者將0當(dāng)成1),影響芯片的性能,甚至導(dǎo)致芯片無法正常工作。高速信號(hào)驗(yàn)證中非常重要的隨機(jī)抖動(dòng)和低頻的周期性抖動(dòng),就是由于電源的噪聲和紋波所引入的。
圖3 電源紋波和噪聲
電源的紋波和噪聲測(cè)量,一直都是電源工程師們最關(guān)注的問題之一。算力芯片更低的工作電壓,導(dǎo)致電源留給紋波和噪聲的裕度變得更小了,給設(shè)計(jì)和測(cè)試都帶來了難題。設(shè)計(jì)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(fù)載端,可以有效避免傳輸鏈路上引入的外部干擾。測(cè)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(cè)量系統(tǒng)引入的噪聲,才能更準(zhǔn)確地測(cè)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(yōu)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(cè)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(diǎn),裕量還有很大空間,是可行的嗎?這里需要了解兩個(gè)問題:
1. 儀器的底噪指標(biāo)用的都是有效值。而電源紋波和噪聲的測(cè)量規(guī)范,一般都是用峰峰值。峰峰值和測(cè)量樣本數(shù)相關(guān),測(cè)量的樣本數(shù)越多,峰峰值越大,我們可以近似的認(rèn)為峰峰值是有效值的10倍以上。
2. 電源工程師測(cè)量底噪和紋波都會(huì)使用探頭,而探頭會(huì)引入額外的底噪。為什么一定要用探頭呢?有幾個(gè)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(duì)待測(cè)電路的影響小,三是探頭提供較大的偏置電壓,可以在測(cè)量噪聲和紋波的同時(shí),觀察到電源直流電壓的變化。尤其當(dāng)芯片的負(fù)載處于動(dòng)態(tài)變化時(shí),電源的直流電壓也會(huì)隨之改變。
示波器加上探頭,再去測(cè)量一下底噪的峰峰值,你會(huì)發(fā)現(xiàn)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(cè)信號(hào)。在示波器上打開峰峰值測(cè)量,測(cè)量結(jié)果就是系統(tǒng)底噪。
常規(guī)的示波器和探頭,系統(tǒng)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(cè)量系統(tǒng)的底噪都這么大,測(cè)量結(jié)果怎么可能Pass呢!
為了更準(zhǔn)確的測(cè)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(dá)60V的偏置電壓,多種多樣的探頭附件,不僅測(cè)得準(zhǔn),用起來還很方便。
評(píng)論