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記憶體

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晶心新RISC-V處理器支援向量延伸架構

晶心科技日前宣布推出AndesCore 27系列處理器核心,成為RISC-V指令集架構中支援向量延伸架構(RISC-V V-extension)的處理器。同時,晶心也重新設計記憶體存取子系統,加速存取的頻寬以及效率。目前已提供最早的授權者使用,預計2020年第一季正式開放對外授權。 晶心科技總經理林志明表示,27系列處理器的問世表示晶心科技與RISC-V技術又達到一個重要的里程碑,RISC-V向量延伸架構超越當前可授權的RISC-V處理器核心技術,把RISC-V帶入當今市場。客戶對於該研發團隊的信心,使晶心科技實現此具有挑戰性的願景。從訂定規格到交付設計,團隊僅花不到9個月。 對於許多新興應用的問世,如AI、AR/VR、計算機視覺、加解密技術和多媒體應用等,需要對大量矩陣數據進行複雜的計算。不像其他進階SIMD架構只能提供被控制架構所限制相對狹窄的性能,RISC-V向量延伸架構設計一組功能強大的指令集,支援可縮放的數據寬度,靈活的微架構設計,並為記憶體子系統保留系統層次的優化空間。藉由AndesCore 27系列處理器,晶心為RISC-V產業界提供高效能和靈活性,帶領RISC-V架構進入可延伸性計算效能(Scalable Performance)的領域。
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意法新推EEPROM儲存晶片使小裝置處理大數據

意法半導體(ST)推出新一代記憶體晶片,集前所未有的儲存容量、讀寫速度,以及可靠性於一身。新產品讓每天使用的裝置能夠做更多的事情,且讓生活和工作更豐富。 意法半導體記憶體事業部總經理Benoit Rodrigues表示,ST是世界公認的串列EEPROM晶片廠商。串列記憶體被廣泛用於消費、工業和汽車相關設備系統,該公司將繼續推動技術創新。首款4Mbit EEPROM元件採用ST CMOS技術生產,該技術目前是先進110nm EEPROM製程。 意法半導體新4Mbit記憶體容量的EEPROM可讓小型裝置收集更多的資料,透過串列SPI匯流排保存在記憶體內。有了這款記憶體,智慧電表等儀表設備能夠提升資料記錄量,以有效管理能源網路,提供更人性化的計費方式;攜帶式醫療裝置可以更密集地記錄患者資料,提昇醫療護理品質;智慧型穿戴裝置等消費性產品可支援更多功能和更高精確度;在這些應用中,低功耗記憶體還有助於延長電池的續航時間。高容量記憶體可讓網路交換機等各種工業控制和通訊基礎建設等應用帶來更多益處。 意法半導體的M95M04 EEPROM記憶體兼具高儲存容量與出色效能,適用於精打細算且有預算限制的專案。其擴大意法半導體享譽市場可靠、持久耐用之10億次全記憶體讀寫週期的記憶體產品家族。新品能夠在5ms內寫入512位元組,提供低延遲的快速系統操作。
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半導體業大者恆大 2019資本支出集中率再攀高

產業研究機構IC Insights發表主要半導體公司2019年和2020年的資本支出預測,2019年排名前五位的公司(三星、英特爾、台積電、SK海力士和美光)在半導體產業資本支出中所占的比重將達到68%的歷史新高,超過2013年和2018年創下的67%高點。回顧1994年,前五名支出僅占產業總支出的25%,因此大公司增加其資本支出比重的趨勢一直沒有減弱,再次證明半導體產業大者恆大的走向。 2019年排名前五位的半導體廠商資本支出所占的比重將達到68%的歷史新高。 三星和台積電2019年第四季與整年度資本支出顯示,兩家公司在年初時的支出都相對較低,然後在第二季支出增加到了較為適度的水平。此外,兩家公司在第三技法說會中都宣布,計劃將第四季的資本支出增加到創紀錄的水準。 台積電計劃將2019年第四季的資本支出較第三季增加64%至51.47億美元。這將是該公司季度支出的歷史新高,比2014年第一季度的37.99億美元的歷史記錄高出36%。台積電TSMC 7奈米(nm)製程的需求非常強勁,預計該製程將占2019年第四季營收的33%。目前,其大部分投資將針對7奈米和5奈米技術的的新增產能。 另一家半導體大廠三星則宣布了計劃在2019年四季創下其半導體支出的單季新高記錄,該季大部分資本支出專用於建立記憶體設備,以滿足中長期需求。三星2019年第四季資本支出預計達79億美元,與第三季相比,成長81%。比該公司在2017年第四季的單季最高支出68.77億美元高出15%。 對於2019年全年,三星的半導體資本支出預計為199億美元,較2018年的支出下降8%。然而,該公司2017、2018和2019年的半導體集團資本支出總額預計為658億美元,較同期第二大支出的英特爾多53%。此外,三星在2017~2019年的658億美元半導體資本支出將是同期所有中國本土半導體廠商總支出308億美元的兩倍多。無論是台積電或三星半導體,想要在產業中保持領先從來就不是件簡單的事,包括更多資本與研發都是必要的投資。
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MIC:2019年全球半導體產值衰退8.7% 2020年後緩步回升

全球半導體產業,歷經2017與2018年,由記憶體市場需求井噴帶動的連續兩年兩位數成長的榮景宣告結束,2019年產業全面修正,根據半導體貿易統計群組織(WSTS)與資策會MIC的預測,2019年全球半導體產業產值為4279億美元,較2018年衰退8.7%,2020年將成長至4373億美元,成長2.2%,呈現緩步回升的態勢。 2017年線上高畫質影音帶動資料中心(Data Center)的大幅成長,記憶體需求包括DRAM與NAND Flash跟著水漲船高,缺貨情況湧現也推升記憶體價格,全球主要記憶體廠業績倍數成長;其後又有許多充滿話題的新興科技如人工智慧(AI)、區塊鏈、自駕車、虛擬貨幣、5G等,持續帶動產業需求,造就半導體產業連續兩年兩位數成長的榮景,2017年產業成長率達21.6%,2018年在高基期環境下再度成長13.7%。 不過,熱絡的情況2019年急速降溫,上半年記憶體需求不再激情,DRAM與NAND Flash價格大幅滑落,再加上美中貿易戰影響,終端庫存過高,也拖累全年半導體產業的整體表現。資策會MIC預估,經濟成長趨緩等因素將延續到2020年,終端消費者的消費意願因經濟情勢不確定而下滑,使得廠商下單趨於保守,訂單能見度低,將影響2020年半導體產業整體表現,展望未來,產業將呈現緩步復甦,2020年成長2.2%,2021年以後產業規模預期可以恢復到2018年的水準。  
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AI衍生大量儲存/運算需求 記憶體速度/密度/頻寬再進化

人工智慧(AI)革命不僅僅是工業系統的自然發展,更是資料經濟中為突破瓶頸的必要改變:針對無法儲存並及時處理龐大資料量以產出得以輔佐決策資訊的困境,這是必要的解方,而這一切都源自於大量擷取及收集的工業生產數據。 過去工業系統在進行各層級決策時仰賴專家協助,也相當倚賴資料處理速度與頻寬技術的進步,而未來人工智慧架構內建的平行處理將更著重記憶與儲存之設計與表現,改變幅度之大前所未見。從邊緣到資料中心所採用的感測器及人工智慧系統都為了因應全新需求必須不斷調整改變,而這也將是資料經濟中推動競爭力的關鍵所在。 隨著人工智慧與機器學習技術持續演進,這樣的發展對於解決方案提供者亦形成挑戰,大幅改變其對需求及使用場景的期待。因此,為了因應不斷改變的需求並幫助未來智慧系統的發展,記憶體與儲存硬體的設計必須將人工智慧也納入考量。 本文將探討現今與未來人工智慧的價值及限制。記憶體與儲存系統將如何提升人工智慧效能,以加速新資料經濟的成長,是目前需迫切關注與討論的議題。 AI系統可根據即時資料快速決策 囿於今日資料處理系統的侷限,目前仍有龐大資料未獲AI運用。不過,更多資料量正被以更快的速度、更低的延遲及更高的解析度被擷取下來。相較於以過往的理論與近似法來處理複雜系統,現在已能利用實際資料集來訓練AI與機器學習的演算法。 在AI系統的全新功能下,今日AI已不仰仗一大批經高度訓練的專家耗費漫長的開發時間進行分析,而可透過經驗累積不斷改進的有機學習系統。除此之外,AI系統經設計後可根據即時資料快速做出決策,並在看似毫不相干的龐雜資訊中找到彼此關聯。 針對龐大的資訊量以及各層級對資料處理的需求,在現今資訊多元的社會中,導入具備廣泛功能的AI系統成了唯一可能的解決方案。因此,必須在邊緣裝置部署AI,以便處理並決定資料價值,接著再將預先處理的資訊傳送至雲端,或將原始資料傳送到更大且功能更強的雲端AI做進一步處理與儲存。對邊緣裝置來說,延遲是關鍵考量,而雲端則更倚賴平行運算、大量儲存及處理龐大資料的能力。 相較於過去的資料處理科技,在新的AI使用案例中,記憶體與儲存的影響力更大。資料處理在早期有瓶頸,因此更著重CPU處理量,時至今日,記憶體的速度與頻寬、資料儲存的速度與資料量則成了採用AI及推動更複雜機器學習運算法和智慧型系統的限制因素(圖1)。 圖1 AI/機器學習訓練中記憶體與儲存之重要性。 AI推動記憶體/儲存加速發展 多元且不斷演進的AI應用在許多方面都推動了記憶體與儲存的需求,包括AI訓練階段、邊緣處理、雲端AI執行等。影響記憶體效能的關鍵因素包括頻寬、密度、延遲、功率與成本。每一個AI應用都需在這幾項要素中取得平衡,也會受到使用的記憶體與儲存裝置影響。 AI訓練需具快速讀取吞吐量的大量儲存支援,更快的儲存讀取速度可加速訓練時間,而更龐大的訓練資料集亦可藉由更高的儲存密度被使用,這些要素最終都將影響AI系統的正確性與效用。此外,高頻寬、高密度的記憶體也能改善訓練時間,並在訓練期間採用更大的分析模型,以提升精準運算及AI的正確性。在訓練中採用更龐大的資料集、龐大的資料量、更強的儲存與記憶體密度、吞吐量等,都會直接影響AI處理結果的真實性,以及在細微差異情境中執行決策的能力。 另一方面,針對AI推論的需求,以及AI於資訊/決策過程中的階層,也會影響記憶體與儲存的要求。對於自駕車、通訊、安全和其他邊緣應用等即時應用,功率和延遲相較於頻寬及吞吐量更為重要。電池充電與行動裝置能支援記憶體與儲存的容量與功率都較小,這類應用也和雲端或AI訓練不一樣,對於邊緣的高效能儲存需求也較低。 智慧邊緣應用勢必得在成本與表現上妥協,儘管高成本與效能的記憶體可能無法迎合大眾市場對於AI應用的需求,但雲端AI與關鍵的AI基礎架構可能需要搭配更高效能的記憶體與儲存。 隨著AI逐漸成熟,記憶體與儲存解決方案將有機會優化。這個產業不管是從資料中心、雲端、或是智慧邊緣運算和智慧端點裝置,各領域的AI部署都將會出現轉變。通常在資料中心進行的AI運算會因「資料重力」而轉往資料來源的AI應用,提供不同的記憶體與儲存服務(圖2)。 圖2 不同任務需要不同的記憶體與儲存方案。 先進記憶體架構為AI開創新機會 目前,記憶體架構正出現一場革命性的改變,各種架構將協助未來AI應用的發展。 如DDR4等動態隨機存取記憶體(DRAM)是資料中心與伺服器應用的主力。為了採用更大量的數據,從DDR4轉換至DDR5將為效能及密度帶來前所未見、更大幅度的改變。可以預見未來多數的資料中心將會使用DDR5記憶體,其中有不少將會執行AI與通訊應用。主因是DDR5的效能預計將更勝DDR4。未來DDR5的優勢包括: DDR通道從12道提升到16道,進而提升記憶體晶片密度(從64GB提升至128GB)。 .工作頻率與匯流排效率提升。 .記憶體群組增加。 .更新機制改善。 .有助於在更高階工作模式中表現穩定的輔助功能。 從LPDDR4轉換到LPDDR5的過程也類似DDR5的轉換,目的在提升記憶體頻寬的同時,降低執行時間使用功率,並採用可減少總功耗的功能。DDR5主要使用在資料中心與個人電腦,LPDDR5則著重於邊緣AI應用與行動裝置等對於體積、成本、功率有嚴苛要求的領域。由於LPDDR5卓越的表現及功率優勢,未來可望突破傳統產業與應用,進一步擴大至其他應用範圍。 GDDR記憶體與DDR記憶體的不同在於圖像應用需要更強大的平行運算及更低的延遲,而非記憶體密度。GDDR5出現已近10年,直到現在才輪到GDDR6上場,而GDDR6規格已完備,將成為AI近期主力。標準的GDDR6速度高達16Gb/s,每晶片頻寬達72Gb/s。GDDR5/5X的電壓為1.5V,GDDR6的操作電壓則降低至1.3V。此外,GDDR6同時配有2通道,記憶體大小是GDDR5的兩倍。相較於GDDR5,GDDR6提供表現更強大的解決方案,鎖定需低延遲與高頻寬的AI應用。因此,GDDR6將更可能運用在AI硬體,並整合到要求延遲低但成本彈性較高的關鍵系統中。 高頻寬記憶體(High Bandwidth Memory, HBM)和混合記憶體立方體(Hybrid Memory Cube, HMC)是為了克服2D DRAM技術的記憶體頻寬瓶頸而研發出的3D DRAM 技術。HBM晶片採用堆疊式DRAM晶片,具備額外I/Q連接埠,根據堆疊式晶片的數量同步增加記憶體頻寬。 記憶體頻寬增加後,更接近處理核心(通常是GPU或FPGA),相較於2D記憶體技術能進一步減少整體延遲。與2D DRAM解決方案相比,HBM記憶體的功耗與2D足跡也更小。 最新一代的HBM(HBM2)在記憶體速度、頻寬、密度等表現都更優異。HBM3也大致相同,但其最高記憶體容量則遜於GDDR5/5x/6。此外,由於HBM晶片有獨特的製造過程並額外採用矽,其成本比其他DRAM技術都更高。 需要更多近記憶體頻寬、速度、低延遲以及少量化足跡的AI應用未來可望採用HBM2/HBM3記憶體。這類應用包括複雜的AI訓練及要求極致效能的關鍵推論應用。 人工智慧解決方案過去聚焦於運算能力,如今我們則了解到在人工智慧系統的設計必須同時兼顧記憶體與儲存的面向。針對可能限制未來人工智慧應用的頻寬、延遲、密度、功率、成本等瓶頸,新一代的記憶體與儲存科技將扮演關鍵要角。 (本文作者為美光運算與網路業務部門資源副總暨總經理)
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2021年12吋晶圓廠設備投資將突破600億美元

根據國際半導體產業協會(SEMI)的數據,在2019年經濟衰退後的2020年,12吋晶圓廠設備支出將在2020年緩慢恢復,並在2021年創下新的歷史高點,達到600億美元,僅在2022年再次小幅衰退並在2023年再創歷史最高點。 晶圓廠設備投資超過五年前景的主要增加將受記憶體(主要是NAND),代工/邏輯和功率半導體驅動。儘管歐洲/中東和東南亞預計在2019年至2023年之間也會出現健康的正向成長,但韓國將成為台灣和中國之後最主要的12吋晶圓廠設備市場。 預計運營中的半導體晶圓廠/產線數量將從2019年的136個增加到2023年的172個,成長超過30%,並且當加計包含較低概率的晶圓廠/產線時,其數量將攀升至接近200個。  
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2019上半年半導體營收 台灣表現相對亮眼

產業研究機構IC Insights發表2019年上半年前15大半導體廠營收表現與整體產業成長趨勢,英特爾取代三星成為2019年第一季半導體供應商。三星在2017年和2018年藉著記憶體的大幅成長取得龍頭寶座,但隨著DRAM和NAND的需求緊縮,2019年三星將讓出第一名的位置。與上半年相比,排名前15位的半導體公司銷售額在上半年衰退18%,三大記憶體供應商,三星、SK海力士和美光,在每家公司年度衰退都超過33%的情況下,再次印證記憶體產業的景氣循環特性。 IC Insights表示,上半年全球前15大半導體廠除了日商索尼(Sony)之外,都較去年同期下滑,上半年半導體業營收排名,以英特爾的320億美元居冠,三星以267億美元居次,台積電148億美元排名第三,海力士116億美元為第四,美光102億美元居第五。 上半年排名前15的廠商包括一家純晶圓代工廠台積電(TSMC)和四家無晶圓廠公司。如果台積電被排除在排名之外,中國的IC設計公司海思(HiSilicon)(35億美元)將排在第15位。與上半年相比,海思的上半年銷售額成長了25%。然而,由於海思集團超過90%的IC銷售是對華為的內部轉移,華為在美國政府的“黑名單”可能會在今年下半年壓抑海思半導體的銷售成長率。 台廠當中,以台積電排名第三最佳。台積電上半年合併營收新台幣4,597.03億元,比去年同期下滑4.5%,主要受到晶圓14廠光阻劑汙染及客戶庫存調整影響,若排除相關干擾,台積電表現可望更好。近日台積電提出本季營收展望,以美元計價達91億至92億美元,季增18%,看好第4季仍持續成長,全年合併營收有機會仍維持上升走勢,續創歷史新高。 聯發科第2季單季合併營收新台幣615.67億元,季增16.7%,順利達標,且毛利率達41.9%,獲利較首季大增約九成,每股純益(EPS)4.11元;上半年合併營收1,142.89億元,首度躋身前15大半導體廠商。  
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美光開始量產採用1z奈米技術節DRAM

美光科技宣布DRAM擴充的進展,成為首家開始使用1z nm製程技術量產16Gb DDR4產品的記憶體公司。 美光科技技術開發執行副總裁Scott DeBoer表示,現今擴充DRAM條件變得更加複雜,開發和量產業界最小尺寸的DRAM節點展現了美光世界級的工程和製造能力。率先進入市場讓美光擁有競爭優勢,我們將繼續為廣泛的終端客戶應用提供高價值解決方案。 與上一代1y nm節點相比,美光的1z nm 16Gb DDR4產品顯著提高位元密度、大幅增進效能並降低成本。同時,它也促進美光持續改善其運算DRAM(DDR4)、行動DRAM(LPDDR4)和圖形DRAM(GDDR6)產品系列的相對效能和功耗。對於包括人工智慧、自動駕駛車輛、5G、行動裝置、圖形、遊戲、網路基礎設施和伺服器等應用而言,功率和效能之間的優化平衡是關鍵的差異化因素。 美光透過量產16Gb DDR4記憶體解決方案,開始將技術移轉至1z nm。使用更小的節點進行生產帶來多項優勢,包括功耗較上一代8Gb DDR4產品降低約 40%。美光全面的1z nm DDR4產品組合也滿足資料中心對更高效能、更高容量和更低功耗,日益增長的需求。 此外,美光也宣佈公司已開始批量出貨基於UFS規範多晶片封裝(uMCP4)的業界最高容量單片16Gb低功率雙倍資料速率4X (LPDDR4X)DRAM。美光的1z nm LPDDR4X和uMCP4滿足了行動裝置製造商尋求更低功率和更小封裝,以設計具有吸引人的規格尺寸和長電池壽命的裝置需求。
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華邦高容量可堆疊式記憶體支援NXP處理器

華邦電子宣布其首創之SpiStack NOR+NAND可堆疊式記憶體甫獲恩智浦半導體FRWY-LS1012A開發板採用,以搭配該公司Layerscape® LS1012A 系列之通信處理器。 恩智浦半導體已將華邦電子之W25M161AW SpiStack 產品納入其新推出的FRWY-LS1012A 開發板設計中,其主要用以開發LS1012A處理器應用。開發板的開機代碼可儲存並運行於W25M161AW 提供的16Mb Serial NOR Flash,而Linux作業系統則是儲存在1Gb Serial NAND 上。 由華邦電子所開發的SpiStack可堆疊式記憶體,是基於標準WSON 封裝(8 pins,8 mm×6 mm)下,利用單一chip select訊號能夠讓其中的Serial NOR Flash用於快速開機,而Serial NAND Flash則可以滿足高容量之儲存空間。 恩智浦應用處理器產品行銷總監Jeff Steinheider評論,W25M161AW...
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記憶體產業等待下個「超級循環」 SSD晶片/模組廠多方布局

記憶體儲存產業在歷經2017~2018年飛躍式成長,帶動所謂的「超級循環」後,2019年產業景氣出現轉折,面對產業景氣循環,多年以來,記憶體產業鏈的廠商多半練就面對景氣大幅波動的本事。因此,在景氣轉折的時候就是準備與練功的時機,將技術與產品持續提升,在下一波景氣來臨的時候,可以收穫最多的報酬。 慧榮布局SSD儲存控制解決方案 快閃記憶體控制晶片廠商慧榮科技(Silicon Motion)於台北國際電腦展(Computex 2019)發表新款USB外接式固態硬碟(SSD)控制晶片解決方案,採用單晶片USB 3.2 Gen1介面。該公司產品企劃部協理邱慧甄(圖1)表示,目前巿場上可攜式SSD均採用橋接晶片設計,將SATA或PCIe介面轉接為USB介面。SM3282為單晶片USB 3.2 Gen 1介面設計,提供完整的單晶片硬體及軟體解決方案,並支援UASP協定。SM3282採用雙通道設計,支援96層QLC NAND Flash,容量最高可達2TB,且採用低功耗設計,毋須外部電源IC即可自行運作,降低物料(BOM)成本。 圖1 慧榮科技產品企劃部協理邱慧甄表示,SM3282為單晶片USB 3.2 Gen 1介面設計,提供完整的單晶片硬體及軟體解決方案,並支援UASP協定。 邱慧甄說明,該款SSD控制晶片的主要功能包括:高速連續讀寫傳輸速度超過400MB/s,支援USB Type A與Type C連接埠,可相容Windows 10、Mac OS 10.x和Linux kernel v2.4作業系統,單晶片解決方案實現高性能、低功耗,最優化系統成本,並內建3.3V/2.5V/1.8V/1.2V穩壓器,支援LED顯示讀寫狀態,68-pin QFN封裝。 另外,針對企業級的SSD應用,慧榮也推出SATA SSD控制晶片解決方案SM2271,該公司產品企劃部專案經理黃莨展(圖2)指出,該解決方案提供完整的ASIC及Turnkey韌體,支援容量最高可達16TB,滿足企業及資料中心應用所需的大容量、高效能、穩定的需求。一般企業用SSD介面趨勢是往PCI-e發展,但是SATA介面強調的高性價比還是有一定的市場需求。 圖2 慧榮科技產品企劃部專案經理黃莨展指出,一般企業用SSD介面朝PCI-e發展,但SATA強調的高性價比還是有一定的市場需求。 SM2271是一款八通道高效能企業級SATA SSD控制晶片解決方案,支援最3D...
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