2023什么最火,？無疑是以ChatGPT為代表的AGI （通用人工智能）了,，甚至被稱之為第四次工業(yè)革命的推動者。比爾·蓋茨說,，“ChatGPT像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明一樣重要,，將會改變世界?！?/p>
加速爆發(fā)的AI無處不在
AI芯片和AI服務(wù)器 – 掀起大規(guī)模建設(shè)熱潮
ChatGPT的強(qiáng)大讓很多人看到了AI所帶來的無限可能,，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛入場，掀起了建設(shè)大模型建設(shè)的熱潮,，一座座數(shù)據(jù)中心拔地而起,，高算力顯卡被炒到了天價，仍然一卡難求,。相關(guān)媒體數(shù)據(jù)顯示,，2023年全球最大的社交網(wǎng)絡(luò)公司購買了多達(dá)15萬塊NVIDIA GPU，而其它IT知名巨頭可能只拿到了5萬塊左右,。新年之初扎克伯格發(fā)文稱,，計劃年底前向英偉達(dá)再購買35萬個H100 GPU芯片,，從而使該公司的GPU總量達(dá)到約60萬個,。
AI PC – 未來每個人擁有一個專屬自己的AI PC
IDC預(yù)測,， AI PC在中國PC市場中新機(jī)的裝配比例將在未來幾年中快速攀升，將在2024年暴增到55%,，在2027年達(dá)到85%,。2024年將成為AI PC元年。
2023年底,，聯(lián)想集團(tuán)與IDC聯(lián)合發(fā)布了首份《AI PC產(chǎn)業(yè)（中國）白皮書》,。出于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的考慮，以及更高效率,、更低成本響應(yīng)用戶需求的考慮,，人們既希望獲得公共大模型強(qiáng)大的通用服務(wù)，又希望AI能夠真正理解自己,、提供專屬個人的服務(wù),，并且能夠充分保障個人數(shù)據(jù)和隱私安全。未來,，每個個體都可以擁有一個專屬于自己的AI PC,，運行屬于自己的“個人大模型”。
AI手機(jī) – AI+手機(jī)成為行業(yè)共識,，未來有望將手機(jī)行業(yè)帶入第三階段
AI大模型的火熱,，也讓手機(jī)廠商看到了在軟件體驗上實現(xiàn)革新的可能。一方面,，AI的進(jìn)化有望提升智能手機(jī)的使用體驗,，另一方面跳出硬件互“卷”的怪圈，尋求新的競爭點,，現(xiàn)在“AI+手機(jī)”這一概念已經(jīng)成為了行業(yè)共識,。隨著三星新一代旗艦S24系列的正式發(fā)布，喊出“開啟移動AI新時代”的口號,，在新機(jī)中引入視頻AI處理,、AI聊天機(jī)器人、影像畫面處理,、通話實時翻譯等多項AI功能,，AI手機(jī)正式成為國內(nèi)外手機(jī)廠商共同的“進(jìn)化趨勢”。此前,，國內(nèi)手機(jī)的兩場發(fā)布會以及幾家公司的自演模型,，都非常默契地鎖定了AI能力在新手機(jī)和新系統(tǒng)上的落地。業(yè)界大佬稱,，2024 年是 AI 手機(jī)元年,，未來五年AI 對手機(jī)行業(yè)的影響,，完全可以比肩當(dāng)年智能手機(jī)替代功能機(jī)。AI 手機(jī)也將成為繼功能機(jī),、智能手機(jī)之后,，手機(jī)行業(yè)的第三階段。
AI賦能汽車 – 繼家庭和辦公場所外的第三空間
作為繼家庭和辦公場所之外的“第三空間”,，汽車正在變成一個新型智能終端,。ChatGPT到來了之后，車機(jī)關(guān)系也受到了更多的影響,。從整個參與的車企來看,，其發(fā)展大模型的方向和側(cè)重點并不相同。從功能上來看其主要可以分為以下兩類：
一類是用于人工智能交流對話領(lǐng)域,，多數(shù)應(yīng)用在智能座艙上,。車載大模型語音助手，可以處理完整的對話,，如追問,，并能保持對前后文的理解，形成較為良好的語音交互體驗,。駕駛員未來有望通過車載系統(tǒng)完成預(yù)訂餐廳,、預(yù)訂電影票等任務(wù)，極大地豐富智能汽車與人之間的交互體驗,。
另一類是聚焦智能駕駛的大模型應(yīng)用,。幫助解決認(rèn)知決策問題，最終實現(xiàn)端到端的自動駕駛,；或者擺脫對高清地圖的依賴,，讓汽車做到更接近人類司機(jī)的駕駛表現(xiàn)。
事實上,，AI 已經(jīng)無處不在,。在CES 2024上，我們看到了眼花繚亂的AI產(chǎn)品,。AI步行鞋幫助人們實現(xiàn)2.5倍步行速度,，AI地毯實時收集寵物健康和環(huán)境數(shù)據(jù)，AI智能腰帶幫助盲人進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測和路線導(dǎo)航,，AI 枕頭幫助用戶解決打鼾問題,，AI牙刷檢測刷牙習(xí)慣和牙齒健康并實時給出語音建議，AI鏡子會告訴你當(dāng)前的精神狀態(tài)并提供個性化建議,。2月中,，Open AI在文本模型ChatGPT、圖像模型Dall-E大殺四方后,，又祭出爆炸性的大殺器 - 視頻模型Sora,。Sora可以根據(jù)一段描述性文字生成長達(dá)一分鐘的視頻,。無論多天馬行空的想法，AI 都可以給你表達(dá)出來,，長達(dá)60秒,。業(yè)內(nèi)分析指出，這將對于廣告業(yè),、電影預(yù)告片,、短視頻行業(yè)帶來巨大的顛覆。
AI背后的強(qiáng)大算力和通信芯片需要更低的工作電壓
Sora也好,，ChatGPT也好，大模型訓(xùn)練的背后是由高算力芯片所組成的大規(guī)模運算網(wǎng)絡(luò),。Meta等巨頭一出手就是幾十萬個高算力芯片,，近千億的投資來建設(shè)數(shù)據(jù)中心。而作為終端的AI產(chǎn)品,，比如AI PC,、AI 手機(jī)、AI汽車,、AI智能家居,，依賴的就是終端產(chǎn)品內(nèi)的算力芯片。
晶體管是芯片的基礎(chǔ)組成單元,，晶體管的數(shù)量越多,，芯片的性能越強(qiáng)。各大芯片設(shè)計廠家和晶圓廠,，就是想方設(shè)法在有限的空間里,，通過更小的工藝尺寸（如3nm），來堆積更多的晶體管,。
晶體管工作的時候需要變化的電壓,，代表邏輯1和邏輯0，進(jìn)而實現(xiàn)計算或控制,。由于開關(guān)損耗,、短路功耗和漏電功耗的存在，晶體管在工作的時候會消耗掉電源功率,，產(chǎn)生熱量,。晶體管數(shù)量越來越龐大之后，散熱這個很現(xiàn)實的問題就擺在芯片和系統(tǒng)設(shè)計師的面前,。處理器芯片每平方厘米的面積上,，就能產(chǎn)生300瓦的峰值功率，算下是150瓦/平方厘米,，已經(jīng)超過了典型的核反應(yīng)堆的功率密度了?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心很多都已經(jīng)使用浸沒式液冷來進(jìn)行散熱,，把服務(wù)器和算力芯片浸沒在絕緣的、導(dǎo)熱性良好的液體里面,，通過液體的流動快速帶走熱量,，比傳統(tǒng)的風(fēng)扇散熱效率更高，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,。
圖1: 典型的8 x GPU算力系統(tǒng)（圖片來源NVIDIA）
圖2: Chiplet封裝示意圖,，存儲單元可以多層堆疊而算力單元只能平鋪
散熱和工藝尺寸一樣，是制約晶體管的密度和規(guī)模增加的難題之一,。解決散熱的其中一個方案,，就是從源頭想辦法，降低電壓,。使用更低的工作電壓,，將每一顆晶體管的功耗降下來，就可以堆疊更多的晶體管,。早期算力芯片工作電壓是5V,，慢慢演化到3.3V，1.8V,，1.5V,，如今，算力芯片和高速接口芯片的工作電壓基本都在1V左右,，甚至更低,。這就對電源設(shè)計和測量提出了更高的要求。
低電壓條件下電源紋波和噪聲的測試挑戰(zhàn)與解決方案
電源是算力芯片的能量來源,，是邏輯狀態(tài)的參考基準(zhǔn),。如果電源的紋波和噪聲過大，會給高速變化的邏輯信號上產(chǎn)生大量抖動,，進(jìn)而產(chǎn)生誤碼（注： 誤碼即錯誤的碼元,， 將邏輯1當(dāng)成邏輯0, 或者將0當(dāng)成1），影響芯片的性能,，甚至導(dǎo)致芯片無法正常工作,。高速信號驗證中非常重要的隨機(jī)抖動和低頻的周期性抖動，就是由于電源的噪聲和紋波所引入的,。
圖3: 電源紋波和噪聲
電源的紋波和噪聲測量,，一直都是電源工程師們最關(guān)注的問題之一。算力芯片更低的工作電壓,，導(dǎo)致電源留給紋波和噪聲的裕度變得更小了,，給設(shè)計和測試都帶來了難題。設(shè)計上,，算力芯片普遍采用POL的降壓方式,，將DC-DC變壓器盡可能靠近負(fù)載端,，可以有效避免傳輸鏈路上引入的外部干擾。測試上,，使用更高精度,、更低底噪的示波器，和專用的電源紋波探頭,，降低測量系統(tǒng)引入的噪聲,，才能更準(zhǔn)確地測量電源紋波和噪聲。
泰克的MSO6B系列示波器的底噪性能非常優(yōu)異,，底噪的有效值在20MHZ帶寬下低至8.68uV,，1G帶寬下低至51.5uV，是測量電源紋波和噪聲的最佳選擇,。如果電源電壓是1V,，示波器的底噪稍微高一點，裕量還有很大空間,，是可行的嗎？這里需要了解兩個問題：
1.儀器的底噪指標(biāo)用的都是有效值,。而電源紋波和噪聲的測量規(guī)范,，一般都是用峰峰值。峰峰值和測量樣本數(shù)相關(guān),，測量的樣本數(shù)越多,，峰峰值越大，我們可以近似的認(rèn)為峰峰值是有效值的10倍以上,。
2.電源工程師測量底噪和紋波都會使用探頭,，而探頭會引入額外的底噪。為什么一定要用探頭呢,？有幾個方面的原因,，一是探頭使用便捷，二是探頭提供較高的輸入阻抗,，對待測電路的影響小,，三是探頭提供較大的偏置電壓，可以在測量噪聲和紋波的同時,，觀察到電源直流電壓的變化,。尤其當(dāng)芯片的負(fù)載處于動態(tài)變化時，電源的直流電壓也會隨之改變,。
示波器加上探頭,，再去測量一下底噪的峰峰值，你會發(fā)現(xiàn)原來底噪并不小,。手上有示波器和探頭的工程師不妨試試看,，將示波器接上探頭,，不接任何待測信號。在示波器上打開峰峰值測量,，測量結(jié)果就是系統(tǒng)底噪,。
常規(guī)的示波器和探頭，系統(tǒng)底噪峰峰值在5 mV以上,。而有些算力芯片和通信芯片,，要求電源噪聲的峰峰值必須小于3 mV。測量系統(tǒng)的底噪都這么大,，測量結(jié)果怎么可能Pass呢,！
為了更準(zhǔn)確的測量電源紋波和噪聲，泰克推出了專用的電源軌探頭TPR系列,，20MHZ帶寬下的底噪的峰峰值（注意是峰峰值） 低至 300uV,，即便在4GHZ的全帶寬下，底噪的峰峰值依然只有1.3 mV,。而且TPR探頭還支持高達(dá)60V的偏置電壓,，多種多樣的探頭附件，不僅測得準(zhǔn),，用起來還很方便,。
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