大模型时代芯片行业重构逻辑
📚 共计 30 章节
01
大模型算力需求爆发
从GPT-3到GPT-4，算力需求增长曲线与芯片瓶颈分析。
算力
GPT
瓶颈
02
GPU的霸主地位与隐忧
NVIDIA CUDA生态护城河，以及H100/B200架构深度解析。
GPU
CUDA
H100
03
AI专用芯片（ASIC）崛起
Google TPU、AWS Trainium、Groq LPU的设计哲学与取舍。
ASIC
TPU
Trainium
04
存算一体技术
打破冯·诺依曼瓶颈，SRAM/ReRAM/忆阻器在AI推理中的应用。
存算一体
忆阻器
ReRAM
05
Chiplet与先进封装
从单片SoC到异构集成，UCIe标准与CoWoS/SiBridge技术。
Chiplet
UCIe
CoWoS
06
光互连与硅光子
芯片间通信的带宽瓶颈，以及光互连在AI集群中的前景。
硅光子
光互连
带宽
07
RISC-V在AI时代的机遇
开源指令集架构如何切入AI加速器市场。
RISC-V
开源
加速器
08
HBM高带宽内存
HBM3/HBM4技术演进，以及内存墙问题的缓解方案。
HBM
内存墙
带宽
09
AI芯片的功耗挑战
从热设计功耗（TDP）到液冷散热，以及绿色计算趋势。
功耗
液冷
绿色计算
10
晶圆代工格局重塑
台积电、三星、英特尔在先进制程上的三强争霸。
代工
台积电
三星
11
先进制程的物理极限
3nm/2nm/1nm的挑战，以及GAA-FET与CFET技术。
GAA-FET
CFET
物理极限
12
EDA工具的AI化
AI辅助芯片设计，从布局布线到自动化架构搜索。
EDA
AI辅助
布局布线
13
大模型训练的网络架构
InfiniBand vs RoCEv2，以及NVIDIA NVLink/NVSwitch生态。
InfiniBand
NVLink
RoCEv2
14
推理芯片的差异化竞争
低延迟、高吞吐、边缘部署的不同优化路径。
推理
低延迟
边缘
15
AI芯片的软件栈
编译器（TVM/MLIR）、运行时（TensorRT/OpenVINO）与算子库。
TVM
TensorRT
MLIR
16
稀疏化与量化技术
如何通过剪枝、蒸馏、INT4/INT8量化降低芯片算力需求。
量化
稀疏
INT8
17
芯片设计的开源运动
OpenROAD、Chipyard等开源工具链对行业的影响。
开源
OpenROAD
Chipyard
18
地缘政治与芯片供应链
美国芯片法案、日本Rapidus、中国国产替代的博弈。
地缘
供应链
国产替代
19
AI芯片的测试与验证
从仿真到流片，以及DFT（可测试性设计）的挑战。
DFT
验证
流片
20
芯片行业的人才争夺战
架构师、后端工程师、AI算法工程师的薪资与技能图谱。
人才
薪资
技能
21
边缘AI芯片
从手机SoC到IoT设备，高通、联发科、地平线的布局。
边缘
高通
地平线
22
量子计算与AI的交叉
量子退火与变分量子算法在特定AI任务上的潜力。
量子
变分
退火
23
类脑计算
脉冲神经网络（SNN）与神经形态芯片（Intel Loihi、IBM TrueNorth）。
类脑
SNN
Loihi
24
AI芯片的可靠性设计
软错误、老化效应，以及车规级芯片的特殊要求。
可靠性
车规
老化
25
Chiplet的互联标准
BoW、OpenHBI、UCIe的对比与生态演进。
BoW
OpenHBI
UCIe
26
大模型的多卡并行策略
数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行的硬件适配。
并行
流水线
张量
27
AI芯片的资本市场
一级市场融资热点、二级市场龙头估值逻辑。
融资
估值
龙头
28
芯片设计中的敏捷开发
Chisel/HLS等高级语言设计方法学。
Chisel
HLS
敏捷
29
AI芯片的基准测试
MLPerf、SPEC、EEMBC等标准对行业的影响。
MLPerf
SPEC
EEMBC
30
未来展望：下一个十年
从Scaling Law到Test-Time Compute，芯片行业的下一个十年。
Scaling Law
Test-Time
展望