#嵌入式系統 #微處理器MPU #微控制器MCU #專用晶片ASIC #數位訊號處理器DSP #現場可編程邏輯閘陣列FPGA #工業物聯網IIoT
【嵌入式系統=智能互聯】
什麼是嵌入式系統?市調機構看好汽車行業將成為嵌入式運算市場的主要動能——混合動力電動汽車 (HEV) 和純電動車 (EV) 興起,帶領智能系統控制不斷擴張,全自動駕駛尤需運行多個複雜的人工智慧 (AI) 軟體和系統。隨著物聯網 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT) 出現,嵌入式技術已成智能生態迅速拓展的推動者。
嵌入式設備通常由系統單晶片 (SoC) 與現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA) 等「與硬體集成的軟體」提供動力,以便開發人員針對特定功能進行編程積體電路 (IC) 和其他韌體版本,意謂軟體和硬體已然密不可分。簡單、大批量消費市場的嵌入式系統多由 99% 硬體+ 1% 軟體所組成,但飛機、汽車或高度可靠的工控應用,則以高度專業化、小批量為主;若測試及應用程式繁複,軟體所佔嵌入式系統成本的比例甚或可高達 95%!
嵌入式系統雖是非常成熟的技術,但新一代功能強大的處理器不斷發展,使嵌入式系統幾與「智能互聯」畫上等號,而「智能邊緣設備」(Edge AI) 將促使整個嵌入式系統顯著增長。在分眾市場分面,數十年來,消費電子一直是嵌入式系統的主要市場,但物聯網的出現將賦予它們全新意義——新型感測器和軟體等嵌入式智能已成為主要元素。醫療保健則是嵌入式系統開發最快的應用之一,例如,手持式/可攜式治療設備及用於監測生命體徵的設備。
此外,智能建築和智慧城市的來臨,將使嵌入式系統擴展預測性和規範性,基於 AI 和機器學習 (ML) 實現完全自主和自我修復,前三大 Edge AI 產品分別為:智慧手機、智慧音箱與 AR/VR/MR 等抬頭顯示設備 (HUD)。其中,成長最快速的產品是消費型與企業用機器人及安全監控攝影機。技術挑戰在於:發展低能耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構電路設計、演算法等。預期未來 IoT 裝置所使用的控制晶片,皆將內含 AI 加速晶片。
AI 創新能量蓬勃,演算法每幾個月就有大躍進,如何讓電子器件的開發環境與其無縫接軌,成為影響採用意願的要素之一。於是,各家處理器供應商無不絞盡腦汁在整合開發環境 (IDE)、打包軟體套件、創造韌體差異、各式開發板,乃至與雲端服務供應商 (CSP) 的合作上,目標是為各有專長的工程師形塑「工具鏈」、鋪設一條康莊大道,讓底層基本核心、韌體、中介軟體 (Middleware) 和最上層的應用軟體毫無隔閡。我們日前所介紹的「Microchip MPLAB」系列就是一例。
另為擴大應用,近年 FPGA 在本質上也有了變化:一是整合應特定用途的處理器做異構運算,二是軟核 (軟體為基礎的 IP 內核) 崛起,三是完善開發環境,四是與雲端平台結盟……。
延伸閱讀:
《智能邊緣引領「嵌入式系統」騰飛》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/1111/43273.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#工研院產科國際所 #台灣AI晶片聯盟AITA #微芯科技Microchip #MPLAB #CryptoAuthentication #PolarFire #美高森美Microsemi #賽靈思Xilinx #Zynq UltraScale+RFSoC #芯科科技SiliconLabs #ThunderboardSense 2
fpga用途 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的最佳貼文
譚新強:半導體既是投資亮點 亦是中美關係最關鍵一環
3年前我曾寫了多篇關於半導體的文章,提出了不少當時尚算頗新鮮和具爭議性的觀點,亦因此帶來頗大迴響。到了今天,雖不可說我的觀察和預測全中,但大部分都確兌現了,更幾乎成為了中國高科技發展藍圖。
核心觀點是世界正從以石油為中心的年代(Age of Oil),逐漸轉移到以AI+5G為中心的數據年代(Age of Data)。這個改變當然極具顛覆性,對全球經濟以至地緣政治都有非常巨大和深遠的影響。石油生產的中心點是中東,加上因頁岩油/氣革命而再次冒起的美國,在新的數據年代,中東的地緣政治重要性可能將有所降低,起而代之的可能將是生產全球大部分晶片的東北亞,包括韓國、台灣和日本,當然美國亦擁有不少核心半導體技術和知識產權。這轉變既可是推動經濟發展的好事,但當然亦可是帶來更多地緣政治紛爭的壞事。
3年前我大膽提出了有關高科技發展的4個不等號,假如我是對的,不單止對投資決定有重要性,對中國發展方向,以至中美關係,都有巨大影響。現在正是好時機來重溫一次,印證我的預測是否正確。
1) 硬件>軟件。3年前大膽提出這個不等號,簡直有點大逆不道。在之前的10年,誰不知道是軟件的天下,美國出現了FAAM/NG等科技龍頭,中國則產生了BAT,到了今天,當然更出現了字節跳動(抖音),拼多多和美團(3690)等厲害公司。
我的觀點是前瞻性的,原因是如要推動AI+5G革命,首先需要很多新種類的晶片和硬件,數量上亦需要大大提升。例如到了今天,很多人都知道5G需要比4G多6至10倍的蜂窩和基站數量,當然對各種晶片、線路板和天線等零件,也必有相應的需求增長。物聯網(IoT)發展亦將需要大量不同種類的感應器(Sensors)。
新的硬件基建完成後,當然會有很多不同的應用發展出來,但就未必是4G年代消費者主導的應用如遊戲和電商等。反而極有可能,最重要(或最早)的應用將由國家和大企業層面主導,包括監控、國防和工業物聯網等。
台積電 唯一掌控EUV光刻技術供應商
除AI+5G需要推動新一代的硬件發展,摩爾定律逐漸走至盡頭,也令到如何繼續推動硬件技術發展更重要,經濟學上的供求情况亦起了重要改變。每一代晶片技術的發展必定更難,需時更長,以及投資成本必更高。
從7nm起,光刻技術必須改用EUV,最主要設備供應商不再是Applied Material,而是荷蘭的ASML。到現時為止,全球唯一能成功掌控EUV製造技巧,只有台積電。三星都只在努力中,英特爾(Intel)連10nm都仍未做好。台積電更已開始邁向發展5nm技術,真厲害!
近日台積電的股價勢如破竹,不斷創新高,帶動台灣加權指數逼近30年前創下的12,400歷史高位。近日三星股價也非常不錯,設備商如ASML和Applied Material等也經常創新高(中國在搶購)。
其實今年代表美國半導體企業的SMH指數表現非常好,升了52%,猶遠勝代表龍頭軟件公司的FANG+指數的27%升幅(圖見《明報》財經網)。
2) GPU>CPU。3年前提出此點時,AI概念如日方中,炒得最熱的股票是Nvidia,股價在3年內升了8倍。當時股價才100美元出頭,後來升至280美元,才出現大幅調整,腰斬一半跌回到140美元,但今年又再重新出發,逐漸升至210美元。
無人駕駛發展遜預期 需更複雜晶片
任何重要新技術發展都一樣,開頭大家過度興奮,對成效預期太早,但對長遠影響又往往估計太低。AI也一樣,3年前,很多人以為各種應用如無人駕駛、機器人家傭和AI醫生等,都在三兩年內就可實現。結果當然有點失望,最重要的延後是無人駕駛,大家逐漸發現仍有很多未解決的棘手問題,包括技術、法律和道德各方面。前天剛跟一家全球領先的AI公司開會,他們也承認無人駕駛的發展,最少比原來預期推遲5年以上。更重要的是那位公司高層的個人意見,是同意我的長期觀點,無人駕駛是一個AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智慧)問題,而並非一個較簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence,弱人工智能)問題!如屬實,就極可能不可單獨倚靠GPU進行以大量數據為基礎的深度學習(Deep Learning)。AGI的定義仍未準確掌握好,似乎必須擁有人類的所謂常識(Common Sense),即包含人類的本能、生活經驗、意欲,甚至偏見等,非常困難,且可能需要比現時技術更複雜100倍以上的全新晶片。
過去3年亦令我明白除GPU仍非常重要外,在AI+5G年代,很多其他晶片類型亦很重要,包括靈活的FPGA,各種專門的ASIC,和模擬(analog)晶片等等。
3年前最重要的GPU生產商為Nvidia,最重要的CPU生產商為Intel,現在都仍是,但AMD在7nm的GPU和CPU技術都領先全球,逐漸增加在兩個市場的佔有率,股價表現亦更佳。中國也開始設計自己的GPU,以華為旗下的海思為最領先。但Nvidia,AMD和海思都有一個共通點,他們都做設計,然後都交由台積電做代工。
另一需要留意的發展是量子計算(Quantum Computing)。早前Google宣布第一次成功達到「量子霸權」( Quantum Supremacy),他們的54-qubit Sycamore處理器,只需200秒時間就解答了一個傳統超級電腦需時1萬年運算的數學難題!IBM馬上跳出來說,他們的傳統超級電腦可能只需2.5日來解答此問題,並非1萬年。我不知道誰是誰非,但不太重要,Google的新聞是一個里程碑,但無論如何,距離有實際用途仍非常遠,據我理解,最少需要120-qubit以上。很多人討論的RSA解碼問題更需要4000-qubit以上。而每加一個qubit都困難重重,非線性推高error rate(錯誤率)。
整體來說,量子計算和通訊技術發展,絕對值得留意,中國也正在努力。但距離成功有實用價值,應仍是10年以上的事。
關注中美誰能拿下台積電
3) 製造>設計。從前大家可能有種錯覺,以為晶片設計「高大上」,比製造困難得多,需要更好的工程師。我不認為設計容易,但事實是製造更難,所需的投資當然多很多,根本不可同日而語。上文已指出,Nvidia、AMD和海思等的晶片設計技術都不錯,但都沒有自己的製造產能,需要交給台積電做代工。台積電的製造技術領先全球,市佔率高逾60%。中芯和華虹受限於美國生產設備的出口限制,最少落後兩至三代。
所以大家最需要關注的是美國會否和能否真的如近日《金融時報》報道,對台灣當局施加壓力,限制或甚至阻止台積電繼續接華為和其他大陸公司的單。除此,美國亦正在給台積電壓力,在美國設廠,最想當然是同時從大陸撤廠。
3年前我已解釋過,如美國真的用上這一招,情况就仿如1941年美國終止跟日本的石油貿易,間接導致日本決定轟炸珍珠港,同時佔領香港、新加坡和菲律賓等地,目的就是保護石油供應。
中國現在倚賴進口晶片的程度更高於石油,佔比高達九成,價值超過2500億美元。你可以想像中國有幾大發展自己晶片製造業的需要和決心。直到現在,台積電仍很有義氣,絕未退縮拒接華為的單,更宣稱對美國IP的倚賴度是零。即使如此,他們仍必倚賴從美國進口的生產設備。所以如台積電真的被迫停止跟大陸做生意,這必令到兩岸關係變得異常緊張,甚至構成「解放」台灣的誘因。但令到事情更複雜的是,即使大陸成功拿下台積電,估計亦只能繼續生產若干時間,不到半年必須得到美國設備商如Applied Material的維修保養。但即使最後需要停產,可能仍會先拿下來,因為控制了台積電,亦即等如控制了Nvidia、AMD和Qualcomm等等多家美國半導體公司的命脈。我只能希望大家不用走到戰爭這一步。
4) 記憶體>邏輯。這一點最具爭議,因為在過去,DRAM和NAND都只屬沒有議價能力、周期性極強的大宗商品,所以這行業的公司股票都不值錢,整個周期的平均PE低至6至7倍,可能比鋼鐵股更低。但我認為在數據年代,需求將有持續性增長,但隨着摩爾定律放緩,投資成本增加,生產商數目減少,盈利波動或將減低,所以市場給予的估值將可逐漸提升。
過去一年半正是這套理論的最好考驗。因為全球手機銷量飽和,5G又未到,巨型數據中心的建造亦開始放緩,所以記憶體又再進入一個頗深的調整周期。DRAM和NAND價格都一如過往,跌約一半,但這次確有兩點非常重要的不同。第一是即使到了這周期谷底,連過去經營得較差的Micron,都沒有虧本,NAND邊際利潤跌到零,DRAM更仍然賺錢。三星的盈利情况則更好。第二,投資者的反應也稍有不同。在過去周期,再以Micron為例,從前股價一般跌60%至90%,這一次只跌了約40%,而且反彈得較快。投資者似乎都相信數據年代已來臨,這次只是一個小調整,甚至是「最後一次」?我相信周期必繼續存在,但波動可能較細,而長期則有一個更明顯的結構性數據大爆炸,需要更多記憶體來記載下來。AI學習將變得較聰明,需要的數據量可能縮小,但不等如不繼續收集大量數據。5G的提速亦必須倚賴更多DRAM,高質視頻亦需要更多NAND來存儲下來。
中國進軍半導體製造業 憂價格將暴跌
我的4個不等號都有理據,亦在投資市場中逐步體現出來。但這些大趨勢仍面對兩大挑戰。
第一,中國必將努力打進半導體製造業市場。邏輯晶片的製造技術水平最高,中國在短期內較難追上來。所以中國正集中在記憶體製造方面。在較簡單,用在蘋果airpods的NOR閃存,A股的兆易創新已領先全球。NAND方面,長江存儲已少量生產64層晶片,明年上半年開始量產,更計劃明年底開始生產128層,現時三星的技術,即是將只落後約18個月。有人預期到明年底,中國將佔有5%市場份額。DRAM方面,中國的合肥協鑫仍較落後,剛開始製造PC規格晶片,要求較高的移動端DRAM仍沒有。我認為中國仍落後最少3至5年。
對投資者來說,較擔心的是當中國成功佔取約20%市場,就將對價格有極大影響力。最怕的是如光伏市場,因為政府資助的扭曲,太陽能板變成供過於求,價格暴跌,結果誰都賺不了錢。
第二個更重要的擔憂仍是中美的立體貿易、科技、軍備和意識形態戰。中國是全球半導體市場的50%,如美國禁運GPU、 CPU、記憶體晶片,必對整個市場有巨大影響。如採用更極端的政策,如禁運生產設備,或迫使台積電停止接大陸的訂單,這就不止對半導體市場,甚至全球經濟有極大影響,此舉已接近直接跟中國宣戰了。
(中環資產持有三星、facebook、亞馬遜、Apple、微軟公司、Netflix、Google、阿里巴巴、騰訊、美團、Applied Material、ASML、台積電、Nvidia、AMD、中芯、Qualcomm、Micron、兆易創新的財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
fpga用途 在 李忠孝 Facebook 的精選貼文
【上周紐時報導,台積電接受客戶下單生產的都是商用晶片,但軍事用途其實不少,從飛機、無人機、人造衛星到無線通信都有。舉例來說,加州晶片大廠賽靈思(Xilinx)設計的FPGA(現場可程式化邏輯閘陣列,Field Programmable Gate Array)晶片,就獲得美國國防工業大廠洛克希德馬丁公司大量採購,運用在美國新世代主力戰鬥機F-35上,而賽靈思許多產品都是下單給台積電生產。】
真要去美國設廠的話,美國政府願意多支付相關成本嗎? 不然鐵賠錢的啊~
fpga用途 在 [問卦] 有FPGA的八卦嗎? 的推薦與評價
11 F 推a11111a4210: cpu gpu 做出來用途就確定了fpga可以編輯 10/27 21:28. 瞭解了感謝※ 編輯: cary4A240022 (110.135.213.95 日本), ... ... <看更多>