AI芯片何去何从
AI芯片何去何从 – 光刻胶涂胶机 – 超声喷涂仪 – 驰飞超声波喷涂
虽然困难重重，但人工智能是大势所趋，AI芯片也是必然需求。对于相关从业者而言，需要考量的就是，未来的AI芯片会走向何方。
针对这个问题，这很大程度依赖于AI算法的演进。当前CNN和transformer两种算法架构并存，单从硬件上看这是两种运算类型，前者是卷积运算，后者是矩阵乘法，对硬件设计要求不同。
处理卷积运算时，专用硬件有发挥空间，或者说有创新机会；但处理矩阵乘法运算时，是否一定要用专用硬件都是未知数，因为通用处理器应对此类运算已经足够成熟。
同时，在数据中心(IDC)市场，GPU架构已经是事实标准，其他架构难以撼动，特别是专用硬件在云计算领域基本上没有机会。在端侧市场，如果transformer最终胜出，那么不排除出现直接将算法硬件化的芯片，这与我们近年来提出了DSA(domain specific accelerator)概念也是相符的。
近年来火热的存内计算概念在AI市场的机遇，这些年比较火的存内计算和神经形态计算(neuromophic processing)都可以划归在模拟计算领域(analog computing)。其中，存内计算首先在AI领域出现源自三个原因：第一，访存问题，也即存储墙问题；第二，量化精度进入int8时代；第三，AI本质是近似计算。三者是存内计算在AI领域出现的条件。
但是这里有一个问题就是，与模拟计算整体配套的软件开发环境并不成熟，换句话说虽然硬件上是模拟计算，或者非冯诺依曼架构，但软件还被迫与冯氏架构兼容，否则开发者无法使用，其实这是一个很严重的问题。说的通俗一点，像存内计算或者神经形态计算这种模拟计算应该有属于自己的软件开发流程和方法学，但现在还没有，何时能有，并不清晰。
在现在这个过渡时期，模拟计算或者存内计算优势比较有限，证据之一就是这类芯片中存在大量的ADC/DAC用于数模转换。但这些ADC/DAC对芯片整体指标的影响是显而易见的。
杭州驰飞是超声镀膜系统开发商和制造商，产品主要应用于燃料电池质子交换膜喷涂、薄膜太阳能电池、钙钛矿、微电子、半导体、 纳米新材料、玻璃镀膜、 生物医疗、纺织品等领域。利用我们积累的行业市场经验，我们可以为您提供更适合您的产品、服务和解决方案，可以有效地应用于您的行业领域。
超声喷涂系统可以使用先进的喷涂技术来精确控制流速、镀膜速度和沉积量。低速喷涂成型将雾化喷涂定义为精确，可控的图案，在生产非常薄且均匀的涂层时避免过度喷涂。事实证明，使用超声波技术进行喷涂是在3D微结构上沉积光致抗蚀剂的可靠且有效的方法，从而减少了由于过多的金属暴露于蚀刻剂而导致的设备故障。
超声波喷涂系统已被证明适用于需要均匀、可重复的光致抗蚀剂或聚酰亚胺薄膜涂层的各种应用。杭州驰飞的喷涂系统可以控制从亚微米到100微米以上的厚度，并且可以涂覆任何形状或尺寸。它是其他涂层技术（例如旋涂和传统喷涂）的可行替代方案。
