ASIC芯片技术分类及特点杂谈

在集成电路界ASIC被认为是一种为专门目的而设计的集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC的特点是面向特定用户的需求，ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。

集成电路(integrated circuit)是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构；其中所有元件在结构上已组成一个整体，使电子元件向着微小型化、低功耗、智能化和高可靠性方面迈进了一大步。集成电路发明于上世纪70年代，发明者为杰克·基尔比[基于锗(Ge)的集成电路]和罗伯特·诺伊思[基于硅(Si)的集成电路]。

集成电路规模越大，组建系统时就越难以针对特殊要求加以改变为解决这些问题。所以就出现了以用户参加设计为特征的专用集成电路 (ASIC)，它能实现整机系统的优化设计，性能优越，保密性强。专用集成电路可以把分别承担一些功能的数个，数十个，甚至上百个通用中，小规模集成电路的功能集成在一块芯片上，进而可将整个系统集成在一块芯片上，实现系统的需要。它使整机电路优化，元件数减少，布线缩短，体积和重量减小，提高系统可靠性。

芯片特点

CPU 等传统芯片通过读取、执行外部程序代码指令而生成结果，相对而言，ASIC 芯片读取原始输入数据信号，并经内部逻辑电路运算后直接生成输出信号。

(1) 优点：

相对CPU、GPU、FPGA 等类型芯片，ASIC 芯片在专用系统应用方面具备多元优势，具体表现在如下几方面。

① 面积优势：ASIC 芯片在设计时避免冗余逻辑单元、处理单元、寄存器、存储单元等架构，以纯粹数字逻辑电路形式构建，有利于缩小芯片面积。应对小面积芯片，同等规格晶圆可被切割出更多数量芯片，有助于企业降低晶圆成本。

② 能耗优势：ASIC 芯片单位算力能耗相对CPU、GPU、FPGA 较低，如GPU 每算力平均约消耗0.4 瓦电力，ASIC 单位算力平均消耗约0.2 瓦电力，更能满足新型智能家电对能耗的限制。

③ 集成优势：因采用定制化设计，ASIC 芯片系统、电路、工艺高度一体化，有助于客户获得高性能集成电路。

④ 价格优势：受到体积小、运行速度高、功耗低等特点影响，ASIC 芯片价格远低于CPU、GPU、FPGA 芯片。当前全球市场ASIC 芯片平均价格约为3 美元，远期若达到量产规模，ASIC 芯片价格有望保持持续下降态势。

(2) 缺点：

① ASIC 芯片定制化程度较高，设计开发周期长，成品需要做物理设计和可靠性验证，面市时间较慢。

② ASIC 芯片对算法依赖性较高，人工智能算法高速更新迭代，导致ASIC 芯片更新频率较高。

③ 因ASIC 芯片定制化程度较高，研发周期相对漫长，扩大了ASIC 成品被市场淘汰的风险。

ASIC定制

ASIC分为全定制和半定制。全定制设计需要设计者完成所有电路的设计，因此需要大量人力物力，灵活性好但开发效率低下。如果设计较为理想，全定制能够比半定制的ASIC芯片运行速度更快。半定制使用库里的标准逻辑单元(Standard Cell)，设计时可以从标准逻辑单元库中选择SSI(门电路)、MSI(如加法器、比较器等)、数据通路(如ALU、存储器、总线等)、存储器甚至系统级模块(如乘法器、微控制器等)和IP核，这些逻辑单元已经布局完毕，而且设计得较为可靠，设计者可以较方便地完成系统设计。现代ASIC常包含整个32-bit处理器,类似ROM、RAM、EEPROM、Flash的存储单元和其他模块。这样的ASIC常被称为SoC(片上系统)。

FPGA是ASIC的近亲，一般通过原理图、VHDL对数字系统建模，运用EDA软件仿真、综合，生成基于一些标准库的网络表，配置到芯片即可使用。它与ASIC的区别是用户不需要介入芯片的布局布线和工艺问题，而且可以随时改变其逻辑功能，使用灵活。

在定制化芯片领域，FPGA（现场可编程门阵列）是一直可编程的半定制芯片，而传统ASIC则通常被称为全定制芯片。

全定制设计

全定制ASIC是利用集成电路的最基本设计方法（不使用现有库单元），对集成电路中所有的元器件进行精工细作的设计方法。全定制设计可以实现最小面积，最佳布线布局、最优功耗速度积，得到最好的电特性。该方法尤其适宜于模拟电路，数模混合电路以及对速度、功耗、管芯面积、其它器件特性（如线性度、对称性、电流容量、耐压等）有特殊要求的场合；或者在没有现成元件库的场合。特点：精工细作，设计要求高、周期长，设计成本昂贵。

由于单元库和功能模块电路越加成熟，全定制设计的方法渐渐被半定制方法所取代。在IC设计中，整个电路均采用全定制设计的现象越来越少。全定制设计要求：全定制设计要考虑工艺条件，根据电路的复杂和难度决定器件工艺类型、布线层数、材料参数、工艺方法、极限参数、成品率等因素。需要经验和技巧，掌握各种设计规则和方法,一般由专业微电子IC设计人员完成；常规设计可以借鉴以往的设计，部分器件需要根据电特性单独设计；布局、布线、排版组合等均需要反复斟酌调整，按最佳尺寸、最合理布局、最短连线、最便捷引脚等设计原则设计版图。版图设计与工艺相关，要充分了解工艺规范，根据工艺参数和工艺要求合理设计版图和工艺。

半定制设计方法

半定制设计方法又分成基于标准单元的设计方法和基于门阵列的设计方法。

基于标准单元的设计方法是：将预先设计好的称为标准单元的逻辑单元，如与门，或门，多路开关，触发器等，按照某种特定的规则排列，与预先设计好的大型单元一起组成ASIC。基于标准单元的ASIC又称为CBIC(CellbasedIC)。

基于门阵列的设计方法是在预先制定的具有晶体管阵列的基片或母片上通过掩膜互连的方法完成专用集成电路设计。半定制相比于全定制，可以缩短开发周期，降低开发成本和风险。

ASIC芯片分类介绍及特点分析

AI ASIC领域：谷歌、Intel、三星、IBM技术路径有何不同？

头部厂商纷纷切入AI ASIC领域，技术路径不同。谷歌15年发布第一代TPU（ASIC）产品，TPU产品持续迭代升级；英特尔19年收购人工智能芯片公司Habana Labs，22年发布AI ASIC芯片Gaudi 2，性能表现出色；IBM研究院22年底发布AI ASIC芯片AIU，有望23年上市；三星第一代AIASIC芯片Warboy NPU芯片已于近日量产。头部厂商纷纷切入 AI ASIC领域，看好ASIC在人工智能领域的长期成长性。

谷歌：谷歌为AI ASIC芯片的先驱，于15年发布第一代TPU（ASIC）产品，大幅提升AI推理的性能；17年发布TPU v2，在芯片设计层面，进行大规模架构更新，使其同时具备AI推理和AI训练的能力；谷歌TPU产品持续迭代升级，21年发布TPU v4，采用7nm工艺，峰值算力达275TFLOPS，性能表现全球领先。英特尔：19年底收购以色列人工智能芯片公司Habana Labs，22年发布Gaudi 2 ASIC芯片。从架构来看，Gaudi架构拥有双计算引擎（MME和TPC），可以实现MME和TPC并行计算，大幅提升计算效率；同时，其将RDMA技术应用于芯片互联，大幅提升AI集群的并行处理能力；从性能来看，Gaudi 2在ResNET-50、BERT、BERT Phase-1、BERT Phase-2模型的训练吞吐量优于英伟达A100，性能表现优异。头部厂商纷纷切入AI ASIC领域，技术路径不同。本文内容来自“GPT-5后NLP大模型逐步走向收敛，ASIC将大有可为”，详细介绍谷歌——全球AI ASIC先驱，TPU产品持续迭代，以及英特尔——收购Habana Lab，Gaudi 2性能表现出色。ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点。AI芯片指专门用于运行人工智能算法且做了优化设计的芯片，为满足不同场景下的人工智能应用需求，AI芯片逐渐表现出专用性、多样性的特点。根据设计需求，AI芯片主要分为中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等，相比于其他AI芯片，ASIC具有性能高、体积小、功率低等特点。CPU->GPU->ASIC，ASIC成为AI芯片重要分支。1）CPU阶段：尚未出现突破性的AI算法，且能获取的数据较为有限，传统CPU可满足算力要求；2）GPU阶段：2006年英伟达发布CUDA架构，第一次让GPU具备了可编程性，GPU开始大规模应用于AI领域；3）ASIC阶段：2016年，Google发布TPU芯片（ASIC类），ASIC克服了GPU价格昂贵、功耗高的缺点，ASIC芯片开始逐步应用于AI领域，成为AI芯片的重要分支。