未來已來丨一窺電子顯微鏡如何影響AI算力提升

早在2022年，OpenAI發(fā)布基于大語言模型的ChatGPT，就轟動全球，自此之后，各類AI大模型如同雨后春筍般涌現(xiàn)。訓(xùn)練這些大模型需要阿伏伽德羅常數(shù)級的算力，以訓(xùn)練GPT-4為例，需要215億petaFLOP，1 peta是10的15次方，即2.15 x 10²⁵次浮點運算。阿伏伽德羅常數(shù)只有6.02x10²³。

為了滿足對芯片算力的需求，邏輯芯片的線寬不斷縮小，器件結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。從平面柵到鰭柵（FinFET），再到全環(huán)繞柵（GAA）。NVIDIA H100芯片就是廣泛應(yīng)用的AI訓(xùn)練芯片的產(chǎn)品，其先進邏輯芯片，采用的就是先進的GAA的晶體管結(jié)構(gòu)。

H100為何價格居高不下，并且一片難求，其原因就在于，當(dāng)先進邏輯芯片的工藝節(jié)點不斷發(fā)展演進，芯片的良率越來越成為制約產(chǎn)能和成本的因素。今年上半年，某晶圓大廠就曾爆出其GAA產(chǎn)品良率不到20%，遠遠低于保持其產(chǎn)品的競爭力的70%良率臨界值。

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