AI人工智能芯片的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢和AI人工智能芯片封裝清洗介紹

一、AI人工智能芯片概述 

AI人工智能芯片是專門為處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)而設(shè)計的模塊。這種芯片可以是通用芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC），或者是類腦芯片。它們在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的運算量巨大的訓(xùn)練環(huán)節(jié)中，以及在涉及大量矩陣運算的推斷環(huán)節(jié)中，都能發(fā)揮重要作用。

二、AI人工智能芯片的技術(shù)架構(gòu)

1.- 通用芯片（GPU）：GPU是單指令、多數(shù)據(jù)處理，采用數(shù)量眾多的計算單元和超長的流水線，主要處理圖像領(lǐng)域的運算加速。它不能單獨使用，必須由CPU進行調(diào)用，下達指令才能工作。但是，GPU在處理大數(shù)據(jù)計算時表現(xiàn)出色。

- 半定制化芯片（FPGA）：FPGA適用于多指令，單數(shù)據(jù)流的分析，與GPU相反，因此常用于預(yù)測階段，如云端。FPGA具有低能耗、高性能以及可編程等特性，但是在實際應(yīng)用需求還未成規(guī)模，且算法需要不斷迭代、改進的情況下，利用FPGA的可重構(gòu)特性來實現(xiàn)半定制的AI芯片是最佳選擇。

2.- 全定制化芯片（ASIC）：ASIC是面向特定應(yīng)用需求而定制的芯片，一旦流片，其功能無法更改。因此，必須要有量的保證，且應(yīng)用需求穩(wěn)定，不會發(fā)生大的變化。專用的AI芯片應(yīng)該是未來的發(fā)展趨勢，無論是在云端還是在邊緣側(cè)，隨著應(yīng)用的逐漸落地，應(yīng)用場景和各種專用功能會愈加清晰，市場需求也會越來越多。

- 類腦芯片：類腦芯片架構(gòu)是一款模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的新型芯片編程架構(gòu)，這一系統(tǒng)可以模擬人腦功能進行感知方式、行為方式和思維方式。

三、AI人工智能芯片的發(fā)展與應(yīng)用

AI人工智能芯片的發(fā)展與人工智能的發(fā)展進程密切相關(guān)。在2007年前，由于人工智能相關(guān)的算法對計算能力的需求一般，處理的數(shù)據(jù)量相對較少，因而對芯片的算力需求較低。通用的CPU芯片完全能夠滿足這一時期人工智能的算力需求。然而，隨著相關(guān)算法的進步以及數(shù)據(jù)資源的快速積累，人工智能對于計算能力的需求快速增長，同時也促進了AI芯片的發(fā)展。從2015年開始，業(yè)界對AI芯片的研發(fā)呈現(xiàn)出快速增長的局面。

 四、AI人工智能芯片的市場情況

AI人工智能芯片的市場規(guī)模在近年來有了顯著的增長。根據(jù)Gartner統(tǒng)計，AI芯片在2017年的市場規(guī)模約為46億美元，而到2020年，預(yù)計將會達到148億美元，年均復(fù)合增長率為47%。預(yù)計在未來10年，人工智能和深度學(xué)習(xí)將成為提升硅片需求的主要因素，2025年，在AI的推動下，全球硅片營收將超過600億美元，接近全球半導(dǎo)體銷售額的20%。

 五、AI人工智能芯片的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

盡管AI人工智能芯片的發(fā)展迅速，但它也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，類腦芯片的研究是非常艱難的，IBM、高通、英特爾等公司的芯片策略都是用硬件來模仿人腦的神經(jīng)突觸。然而，真正的人工智能芯片未來發(fā)展的方向是類腦芯片。這意味著，在未來，AI人工智能芯片的研究將更加注重模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以此來實現(xiàn)更高效、更智能的人工智能計算。

六、AI人工智能芯片封裝技術(shù)概述

 AI人工智能芯片封裝技術(shù)是半導(dǎo)體制造行業(yè)中一個關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，它對于芯片的性能、功耗以及成本有著重要影響。在后摩爾時代，AI芯片的算力提升和功耗降低越來越依賴于具有硅通孔、微凸點、異構(gòu)集成、Chiplet等技術(shù)特點的先進封裝技術(shù)。AI芯片封裝技術(shù)主要包括扇出型（FO）封裝技術(shù)、2.5D/3D封裝技術(shù)和Chiplet技術(shù)。

 1.2.5D/3D封裝技術(shù)的應(yīng)用

 在2.5D/3D封裝技術(shù)中，芯片被垂直堆疊在一起，形成了三維結(jié)構(gòu)。這種封裝技術(shù)可以顯著提高芯片的密度和性能。例如，三星電子成功拿下了英偉達的2.5D封裝訂單，三星的先進封裝（AVP）團隊將為英偉達提供Interposer（中間層）和I-Cube，這是其自主研發(fā)的2.5D封裝技術(shù)。這種封裝技術(shù)可以將多個芯片，例如CPU、GPU、I/O接口、HBM等，水平放置于中間層上。臺積電將這種封裝技術(shù)稱為CoWoS，而三星則稱之為I-Cube。英偉達的A100和H100系列GPU以及英特爾的Gaudi系列都采用了這種封裝技術(shù)。

 2.供不應(yīng)求的狀況

 目前，AI芯片先進封裝的需求持續(xù)強勁，臺積電總裁魏哲家表示，臺積電今年持續(xù)擴充先進封裝產(chǎn)能，今年先進封裝產(chǎn)能規(guī)劃倍增，仍是供不應(yīng)求，預(yù)估2025年持續(xù)擴充產(chǎn)能。供不應(yīng)求的狀況可能延續(xù)到2025年。這是因為隨著先進制程工藝逐漸逼近物理極限，越來越多的半導(dǎo)體廠商開始將研發(fā)方向轉(zhuǎn)向先進封裝技術(shù)，以滿足電子產(chǎn)品對體積、功耗、可靠性等方面的不斷提高的要求。

 3.未來發(fā)展趨勢

 面向AI應(yīng)用，先進封裝技術(shù)的未來發(fā)展將更加注重提高芯片的性能和能源效率。隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，AI芯片行業(yè)也逐漸崛起，成為了一個備受關(guān)注的熱門領(lǐng)域。AI芯片的應(yīng)用范圍涵蓋了智能手機、智能家居、自動駕駛、工業(yè)自動化等多個領(lǐng)域，其市場需求持續(xù)增長。因此，人工智能芯片行業(yè)具有巨大的市場潛力和發(fā)展空間。

 四、AI人工智能芯片封裝清洗：

合明科技研發(fā)的水基清洗劑配合合適的清洗工藝能為芯片封裝前提供潔凈的界面條件。

水基清洗的工藝和設(shè)備配置選擇對清洗精密器件尤其重要，一旦選定，就會作為一個長期的使用和運行方式。水基清洗劑必須滿足清洗、漂洗、干燥的全工藝流程。

污染物有多種，可歸納為離子型和非離子型兩大類。離子型污染物接觸到環(huán)境中的濕氣，通電后發(fā)生電化學(xué)遷移，形成樹枝狀結(jié)構(gòu)體，造成低電阻通路，破壞了電路板功能。非離子型污染物可穿透PC B 的絕緣層，在PCB板表層下生長枝晶。除了離子型和非離子型污染物，還有粒狀污染物，例如焊料球、焊料槽內(nèi)的浮點、灰塵、塵埃等，這些污染物會導(dǎo)致焊點質(zhì)量降低、焊接時焊點拉尖、產(chǎn)生氣孔、短路等等多種不良現(xiàn)象。

這么多污染物，到底哪些才是最備受關(guān)注的呢？助焊劑或錫膏普遍應(yīng)用于回流焊和波峰焊工藝中，它們主要由溶劑、潤濕劑、樹脂、緩蝕劑和活化劑等多種成分，焊后必然存在熱改性生成物，這些物質(zhì)在所有污染物中的占據(jù)主導(dǎo)，從產(chǎn)品失效情況來而言，焊后殘余物是影響產(chǎn)品質(zhì)量最主要的影響因素，離子型殘留物易引起電遷移使絕緣電阻下降，松香樹脂殘留物易吸附灰塵或雜質(zhì)引發(fā)接觸電阻增大，嚴(yán)重者導(dǎo)致開路失效，因此焊后必須進行嚴(yán)格的清洗，才能保障電路板的質(zhì)量。

合明科技運用自身原創(chuàng)的產(chǎn)品技術(shù)，滿足芯片封裝工藝制程清洗的高難度技術(shù)要求，打破國外廠商在行業(yè)中的壟斷地位，為芯片封裝材料全面國產(chǎn)自主提供強有力的支持。

推薦使用合明科技水基清洗劑產(chǎn)品。