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ASIC（Application Specific Integrated Circuit）芯片是一种专用集成电路。它是从根本上设计和制造的专有应用芯片，以满足用户对特定电子系统的需求。其算力和计算效率可以根据算法需求进行定制。固定算法优化设计的产物。 ASIC芯片模块可广泛应用于人工智能设备、虚拟货币挖矿设备、耗材打印设备、军事国防设备等智能终端。
在硬件层面，ASIC芯片由基础硅材料、磷化镓、砷化镓、氮化镓等材料组成。在物理结构层面，ASIC芯片模块由外部存储单元、电源管理器、音频和图像处理器、网络电路等IP核组成。同一芯片模块可以配备一颗或多颗具有相同或不同功能的ASIC芯片，以满足一种或多种特定需求。
ASIC 芯片分类
(1)根据定制程度不同，ASIC芯片可分为全定制ASIC芯片、半定制ASIC芯片和可编程ASIC芯片。
全定制ASIC 芯片
全定制ASIC芯片是定制化程度最高的芯片之一。研发人员根据不同的电路结构设计不同功能的逻辑单元，并在芯片板上构建模拟电路、存储单元和机械结构。逻辑单元通过掩膜连接，ASIC芯片掩膜也高度定制化。
全定制ASIC芯片设计成本较高，单位芯片模块平均设计时间超过9周。这种类型的芯片通常用于高级应用。
与半定制ASIC芯片相比，全定制ASIC芯片在性能和功耗方面都表现出色。对于相同的功能，相同的工艺下，全定制ASIC芯片的平均算力输出是半定制ASIC芯片的8倍左右。采用24纳米工艺的全定制ASIC芯片，性能优越。基于采用5nm工艺的半定制ASIC芯片。
半定制ASIC 芯片
组成半定制ASIC芯片的逻辑单元大部分取自标准逻辑单元库，也有一些是根据具体需求定制的。与完全定制的ASIC芯片设计相比，成本更低，灵活性更高。
根据标准逻辑单元和定制逻辑单元数量匹配模式的不同，半定制ASIC芯片又可以细分为门阵列芯片和标准单元芯片。
a、 门阵列芯片门阵列ASIC芯片包括通道门阵列、无通道门阵列和结构化门阵列。在门阵列ASIC芯片结构中，硅片上预定的晶体管位置不能改变。设计者大多通过改变芯片底部的金属层来调整逻辑单元互连结构。
通道门阵列ASIC芯片：该类芯片的晶体管位置高度固定，设计者可以在晶体管行之间预先定义的空白处进行电路布局；
无通道门阵列ASIC芯片：在无通道结构中，晶体管行之间没有电路布局空间，设计者通常在门阵列单元上方进行布线；
结构化门阵列ASIC芯片：这种结构由基本门阵列行和嵌入块组成。嵌入式模块增加了电路布局的灵活性，但限制了芯片尺寸。在这种结构下，线路布局面积的利用效率更高，设计成本更低，周转时间更短。
b、 标准单元这种类型的ASIC 芯片由从标准单元库中选择的逻辑单元组成。设计者可以根据算法需求安排标准单元。除了标准单元之外，标准单元ASIC 芯片架构中还可以使用微控制器和微处理器等固定模块。
可编程ASIC 芯片
从广义上讲，可编程ASIC芯片可以分为FPGA芯片和PLD芯片。在实际生产过程中，将FPGA芯片归类为与ASIC芯片不同的研究机构和公司不断增多，因此本报告仅将PLD（Programmable Logic Device）视为可编程ASIC芯片的一个子类。
PLD又称可编程逻辑器件，结构上包括基本逻辑单元矩阵、触发器、锁存器等，其互连部分作为单个模块存在。设计人员对PLD 进行编程以满足部分定制的应用要求。
（2）ASIC芯片根据终端功能不同可分为TPU芯片、BPU芯片和NPU芯片。
TPU是专用于机器学习的张量处理器。例如，2016年5月，谷歌开发了
Tensorflow平台的可编程AI加速器，其内部指令集可以在Tensorflow程序变更或算法更新时运行。
BPU即大脑处理器，是地平线科技提出的一种嵌入式人工智能处理器架构。
NPU是神经网络处理器，在电路层面模拟人类神经元和突触，利用深度学习指令集直接处理大规模电子神经元和突触数据。
传统芯片如
ASIC芯片特点
CPU通过读取并执行外部程序代码指令来生成结果。相比之下，ASIC芯片读取原始输入数据信号，并在内部逻辑电路运算后直接生成输出信号。
(1) 优点：与CPU、GPU、FPGA等类型芯片相比，ASIC芯片在特殊系统应用中具有多重优势，具体体现在以下几个方面。
面积优势：ASIC芯片在设计时避免了冗余的逻辑单元、处理单元、寄存器、存储单元等结构，以纯数字逻辑电路的形式构建，有利于减小芯片面积。对于小面积芯片，相同规格的晶圆可以切割出更多数量的芯片，有助于企业降低晶圆成本。
能耗优势：ASIC芯片单位算力能耗低于CPU、GPU、FPGA。例如，GPU平均单位算力耗电量约为0.4瓦，ASIC平均单位算力耗电量约为0.2瓦，更适合新型智能家电。能源消耗的限制。
集成优势：由于采用定制化设计，ASIC芯片系统、电路、工艺高度集成，帮助客户获得高性能集成电路。
价格优势：由于ASIC芯片具有体积小、运行速度高、功耗低等特点，其价格远低于CPU、GPU、FPGA芯片。目前全球市场ASIC芯片平均价格约为3美元。如果长期达到量产，ASIC芯片价格预计将继续下降。
(2) 缺点：ASIC芯片定制化程度高，设计开发周期长。成品需要物理设计和可靠性验证，上市时间缓慢。
ASIC芯片对算法的依赖程度较高。人工智能算法高速更新迭代，导致ASIC芯片更新频率更高。
由于ASIC芯片定制化程度较高，研发周期相对较长，增加了ASIC成品被市场淘汰的风险。
ASIC 芯片产品介绍
谷歌于2016年推出TPU，谷歌2017版AlphaGo物理处理器内嵌4颗TPU，可支持谷歌云TPU平台和机器学习超级计算机。
IBM通过模拟大脑结构，于2014年8月推出了28纳米工艺的第二代TrueNorth芯片，可应用于实时视频处理。
Intel于2017年推出Xeon系列ASIC芯片，该系列芯片可以作为独立处理器，无需额外的主机处理器和辅助处理器，可应用于机器深度学习。
斯坦福大学推出基于新型神经拟态计算架构的ASIC芯片。计算速度是普通计算机的9000倍，可以模拟约100万个大脑神经元和数十亿个突触连接。
新兴科技公司正在将ASIC芯片的应用拓展到安防、辅助驾驶、传统家电、智能医疗等领域。
中国ASIC芯片产品销量的持续增长基于包括但不限于以下因素：
边缘计算领域将成为深度学习专用ASIC芯片的主要营收领域。
移动通信设备、头戴式显示设备（AR、VR、MR）、平板电脑、无人机、智能家居设备等消费电子产品将成为ASIC芯片产品的集中应用领域。
基于图形架构的深度学习处理器盛行，ASIC更适合图形架构的计算环境。
预计2022年左右，能够同时进行训练和推理的人工智能终端设备将更加普及，ASIC芯片将大量引入此类设备。
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用户评论
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