人工智能

描述

     AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，AI芯片专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块, 其它非计算任务仍由CPU负责。

    人工智能AI在各个领域持续深入应用，人工智能技术与传统行业不断的融合，现如今，AI技术广泛应用与智能机器人、人脸识别、安防视频、智慧制造、金融建模、新材料发现、医学影像分析等领域，这意味着世界步入智能时代。

    而人工智能时代的科学研究和工程实践都极度依赖计算力的支持。AI加速卡使用AI加速计算芯片，为复杂的训练、推理计算提供强大的算力支撑。

    1、AI 芯片市场规模

    随著嵌入式AI芯片各种智能终端设备应用的增加，一般的处理器已经无法满足终端设备智能特性的需求，所以越来越多的芯片制造商侧重开发AI芯片，AI芯片初创公司越来越多，大量风投正涌入AI芯片市场，整个AI芯片市场正蓬勃发展。

     2 、AI 芯片分类

     从广义上讲，能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。

     目前通用的CPU、GPU、FPGA、DSP、ASIC等都能执行AI算法，只是执行效率差异较大。

     但狭义上讲一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。

     3 、AI芯片应用领域----云计算

     ◆  成熟的机器学习模型，要想应用在AI领域（如图像识别或机器翻译），设计过程极其复杂，一般推理计算密集度过高而无法应用在边缘设备上，在AI应用领域采用云计算是必须的。 ◆  数千人同时使用一个应用程序时，云服务器功能需要足够强大才能支撑复杂的运算。FPGA擅长处理低延迟和计算密集型任务，允许云服务公司修改FPGA，所以FPGA可以成为云服务器功能需求的选。很多传统芯片制造商，云服务供应商和初创公司正在使用FPGA解决方案。 ◆  基于深度学习云计算的CPU + FPGA混合芯片，具备两种处理器的优势，可提供计算能力，高内存带宽和低延迟的特性。   

      4 AI芯片应用领域----边缘计算

     ◆  终端设备物联网化，产生海量数据，在网络边缘，高性能处理处理数据，专用AI芯片协同学习推理，提取核心结构化数据，筛选有效信息并传输到云端，有效降低云的网络带宽和计算负载。 ◆  很多初创公司推出自家AI ASIC芯片用于无人机、机器人、VR和AR，自动驾驶等领域，大芯片制造商也在处理器中增加了AI功能。 ◆  AI的发展必然会带动芯片市场的变化。推演算法开发框架随时都在更新变化，边缘计算市场也是现在和将来大公司们和创业公司竞争激烈的区域。

      5 AI芯片PCIE信号完整性测试

     (1) PCIE信号量测测试项目： ➢ Transmitter measurements (CEM-TX) ➢ TX Preset Test ➢ TX Signal Quality Test

    ➢ Link Equalization Testing

    ➢ Receiver measurements (CEM-RX) ➢ Link Equalization Response Time ➢ Initial Tx Equalization Time      ➢ PLL bandwidth (CEM add-in card)

      (2) PCIE 5 CEM TX 使用设备及设置：

      备注：PCIE 5测试配置需要33GHz 以上的示波器

      (3) PCIE 5 CEM TX 眼图参数要求：

      TX Gold Suite 测试计划

     备注：其中Ln0所有项目都需要测试，其他LN可以选择性测试。

     (4) PCIE5 Test 测试夹具：

     (5) PCIE 5 Test 测试程序设置：

     (6)  PCIE 5 CEM RXTest 测试连接示意图:

     (7) PCIE 5 Debug  Transmitter(发送端)、Receiver（接收端）解决方案:

    6 AI芯片（加速卡）DDR接口信号完整性测试 

    (1)  LPDDR5特点如下：

    ◆  速率：3200~ 6400 Mbps

    ◆  电压摆幅：低至0.3V

    ◆  WCK时钟 ：引入了WCK时钟。差分时钟CK是命令，地址的工作时钟，而数据接口使用差分时钟WCK， 用于写数据捕获和读数据输出。WCK可以以CK频率的两倍或四倍运行。RDQS是用于在读操作期间选通数据的差分输出时钟信号。

     ◆  CA bus：DDR(SDR in LP4x)

     ◆  链接ECC：支持用于读取和写入操作的链接ECC功能以恢复数据。在写操作期间，RDQS（读数据选通）信号 将用作奇偶校验信号。

    ◆  DSM ：深度睡眠模式（DSM）用于将IDD电流降低40％

    ◆  DFE: 当WCK高于800 MHz时，可以启用DQ RX反馈均衡(DFE)功能,以补偿信道特性，提升Rx Margin  

    (2)  LPDDR5测试项目：

     (3) SDLA模型设置–写入路径（CPU->DRAM）：

      目前，用于主存的DDR SDRAM系列的芯片已经演进到了DDR5了，启威测实验室DDR测试能力包括:DDR2、DDR3、DDR4。

      Test, Debug and Validate LPDDR5 & DDR5

    (4) LPDDR5和DDR5解决方案：

     (5) LPDDR5和DDR5测试、调试和验证方案：

    启威测信号完整性实验室为你提供：

    AI芯片（加速卡）PCIE接口信号完整测试

    AI芯片（加速卡）DDR接口信号完整性测试

    AI芯片（加速卡）电源完整性PI测试