什麼是「AI 晶片 」設計？

人工智慧晶片有數種類型，包括配備專用人工智慧核心的圖形處理器（GPU）、具備人工智慧增強功能的中央處理器（CPU）、客製化設計的特定應用積體電路（ASIC）、神經處理單元（NPU），以及其他專為人工智慧打造的架構。 每種晶片皆經過量身打造，旨在為不同的 AI 應用提供最佳的效能、能效及可擴展性，應用範圍涵蓋大規模資料中心部署，乃至對功耗要求嚴苛的邊緣裝置。

隨著人工智慧技術的快速演進，AI 晶片已成為自然語言處理、電腦視覺、先進物理與醫療模擬、自動駕駛車輛、機器人技術等領域創新的核心支柱。 其專用的架構能加速人工智慧模型的訓練與推論，使各產業皆能實現即時、智慧化的決策。設計這些晶片需要採取涵蓋矽晶片、封裝與軟體的整體性方法，充分運用先進的設計技術，在盡可能短的開發時間內達成效能與功耗目標，同時確保系統在整個生命週期中具備高水準的部署可靠性、可用性與可維修性（RAS）。

人工智慧晶片需求的急速增長，與生成式人工智慧及大型語言模型（LLMs）的爆炸性成長密切相關。過去十年間，人工智慧模型的規模與複雜度不斷增加，所需的運算能力與記憶體也比以往任何時候都更多。 諸如 GPT-5、DALL-E 3 和 Llama 4 等生成式 AI 模型，已在訓練與推論需求方面樹立了新的基準。這種運算需求的激增，不僅導致資料中心^{能源需求的}預估隨之飆^升¹，也促使業界亟需開發新的晶片架構，以支援這些突破性技術所需的龐大規模與速度，同時降低晶片的功耗。

運算核心與加速核心：AI晶片配備了大量並行運算或加速核心，例如張量核心或矩陣乘法器，能夠處理神經網路中常見的大規模數學運算。舉例來說，GPU 可能包含數千個針對並行處理進行優化的核心，而客製化 ASIC 和 NPU 則設計得更加專用化。

記憶體頻寬：AI 工作負載通常需要快速傳輸大量資料。AI 晶片通常整合高頻寬記憶體（HBM），以確保運算核心能快速存取資料，從而將瓶頸降至最低並將吞吐量最大化。

介面與網路：晶粒 至晶粒 的互連，可透過 UCIe 等技術在AI 晶片 封裝內部實現。 用於人工智慧晶片之間的高階互連協定（如 NVLink Fusion 和UALink ），以及晶片對晶片與網路通訊技術（如 PCIe 7.0/8.0、224G/448G 以太網、Ultra Ethernet 和 Compute Express Link (CXL)），皆被用於將人工智慧晶片相互連接並與系統元件相連，從而實現人工智慧工廠和資料中心等高效能環境中的快速資料交換。

• GPU：GPU 最初是為圖形渲染而設計，但由於其高度並行處理能力以及對深度學習運算的支持，現已成為人工智慧的核心。現代 GPU 配備了專用的 AI 核心，例如張量核心和矩陣核心，以提升 AI 效能。
• 客製化 AI 加速器：許多 超大規模雲端服務供應商與新創公司正致力開發客製化 ASIC，而傳統半導體企業則在打造專用處理器，以突破 AI 運算速度的極限，同時提升^碳效率²。
• NPU 與邊緣 AI 晶片：神經 處理單元（NPU）及其他邊緣 AI 晶片，均針對智慧型手機、物聯網裝置及自動駕駛車輛等低功耗環境中的高效推論進行了優化。
• FPGA： 現場可程式閘陣列（FPGA）是一種完全可程式化的晶片，顧名思義，可進行配置或重新配置。FPGA 可用於在硬體層面（而非軟體層面）加速某個演算法或人工智慧演算法的部分功能，從而節省功耗。  FPGA 透過硬體描述語言（HDL），例如 VHDL 或 Verilog 進行編程。由於 FPGA 屬於現成的矽元件，其非重複性工程（NRE）成本通常低於全客製化 ASIC。 然而，由於 FPGAs 的邏輯元件 (LEs)、邏輯單元 (LCs) 或查表 (LUTs) 均以固定增量提供，部分資源（閘極）可能閒置，導致功耗較高，且成本效益不如全客製化設計。  因此，對於產量較低且具特殊性的設計——在這些情況下，ASIC 的規模經濟效應無法發揮作用，或者需要具備可重新配置性——FPGA 通常是最合理的選擇。

相較於傳統處理器，AI 晶片具備多項關鍵優勢，使其成為現代 AI 部署不可或缺的元件：

• 卓越效能：專為特定用途設計的架構，使 AI 晶片能夠比 CPU 或通用 GPU 更快速地處理複雜模型與海量資料集。
• 能源效率：AI 晶片經過優化，可將功耗降至最低，因此無論是大型資料中心還是對功耗要求嚴苛的邊緣裝置，都是理想的選擇。
• 可擴展性：先進的介面與網路功能，使 AI 晶片能夠部署於大型叢集，以支援最大規模 AI 模型的訓練與推論。
• 靈活性：許多 AI 晶片支援廣泛的 AI 框架和模型類型，使其適用於各式各樣的應用場景——從自然語言處理和電腦視覺，到推薦系統和機器人技術。
• 降低總擁有成本（TCO）：提升的 效能與能源效率有助於組織降低營運成本，並最大化人工智慧基礎設施的投資報酬率。
• 未來就緒性：AI 晶片旨在支援人工智慧領域的最新進展，確保系統能跟上該領域的快速創新步伐。

要開發出成功的人工智慧晶片，必須在整個矽晶片開發流程及生命週期中，仔細考量各項技術與策略因素。隨著人工智慧工作負載的複雜度與規模不斷增加，在設計週期日益緊湊的情況下，工程團隊必須克服獨特的设计、驗證與製造挑戰，以確保首次矽晶片試製成功，並建立競爭優勢。

• 架構探索：早期架構探索至關重要。團隊必須在運算、記憶體和互連資源之間取得平衡，以滿足嚴苛的 AI 模型需求，同時針對效能、功耗與面積（PPA）進行優化。選擇合適的製程技術、高效分區 工作負載，並善用先進封裝技術（例如2.5D 和3D 整合 ），是打造可擴展、高效能 AI 晶片的基礎。
• 矽晶片、封裝與軟體的並行開發：要加速 人工智慧晶片的上市時間，必須採取並行開發模式，讓矽晶片設計、先進封裝與軟體堆疊開發同步進行。 透過同步優化硬體與軟體（包括驅動程式、韌體及 AI 框架），並同時整合封裝與互連的考量因素，開發團隊能更早地識別並解決系統層級的挑戰。這種並行開發模式確保當首片晶片出爐時，封裝與軟體已準備就緒，可立即進行啟動與驗證，從而大幅縮短整體開發週期。
• IP 整合與重複利用：運用經矽片驗證的 IP 模組來實現高速介面、記憶體控制器、安全性及 AI 加速功能，不僅能加速開發進程、降低風險，更能確保互通性。經過預先驗證的 IP 亦能支援快速適應不斷演進的介面標準與 AI 工作負載。
• 先進封裝：現代 人工智慧晶片越來越依賴先進的封裝技術，例如2.5D 和3D 整合 ，將多個 小晶片 (小晶片 (Chiplet)) 或晶片整合至單一封裝中。這些技術不僅能提供更高的頻寬與更低的延遲，更能靈活整合頂尖的運算、記憶體及 I/O 製程技術。然而，先進封裝技術也為供電與熱管理帶來了新的挑戰。 在設計週期的早期階段進行精確的電源與熱模擬，對於防止過熱、確保可靠運作以及優化整體系統效能至關重要。透過在初期就解決這些挑戰，工程團隊才能充分運用先進封裝技術，以實現次世代 AI 工作負載所需的效能、能源效率與可擴展性。
• 早期軟體開發：為特定 AI 工作負載打造軟體定義矽晶片，需在「AI 晶片 」設計流程的早期階段即啟動軟體開發，以優化效能與功耗，並在矽晶片到貨後迅速完成系統上線。 透過利用虛擬原型、仿真及原型開發平台，在開發驅動程式與韌體的同時，並行進行硬體工作負載測試，軟體團隊便能在首片晶片問世前便著手進行整合與優化，找出架構瓶頸、優化效能與功耗、降低整體專案風險，並確保晶片一經交付即可執行生產級工作負載。
• 驗證與確認：全面的驗證至關重要，其中包含硬體輔助驗證（HAV），藉此加速 RTL 驗證與系統層級確認，以盡早發現邊界案例的錯誤。在晶片前原型上執行真實世界的 AI 工作負載與軟體堆疊，有助於確保功能正確性、效能及互通性。
• 資安解決方案：隨著 AI 晶片逐漸成為關鍵基礎設施與應用程式的核心，從晶片、軟體到系統堆疊的各個層面，皆需具備強健的資安解決方案。AI 工作負載帶來了獨特的安全威脅，例如訓練資料庫中毒——即透過注入對抗性資料來破壞模型行為——以及推論模型篡改或竊取，其中未經授權存取或篡改已部署的 AI 模型，可能危及系統完整性或智慧財產權。 要應對這些風險，需要採取多層次的安全策略：在晶片層級整合安全開機、硬體信任根及加密加速器；在記憶體中及運算過程中保護模型資料與權重；並支援安全配置與更新機制。先進的安全 IP 、即時監控及生命週期管理工具，可協助AI 晶片 開發人員偵測、預防並因應新興威脅，確保可信賴的運作，並從開發到部署全程保護敏感的 AI 資產。
• 製造與測試設計（DFM/DFT）： 必須從一開始就考量可製造性 與可測試性。採用穩健的 DFM/DFT 方法論，可提升良率、可靠性及產品上市時間，這對於先進製程節點及多晶粒 設計而言尤為重要。
• 協作與生態系統：成功的「 AI 晶片 」計畫取決於架構、設計、驗證、封裝及軟體團隊之間的緊密協作。善用由 EDA 工具、IP 供應商、晶圓代工廠、封裝合作夥伴及設計服務所構成的強大生態系統，不僅能加速開發進程，更能降低量產過程中的風險。

透過採納這些考量因素，工程團隊能夠將首次晶圓流片成功的機率最大化，並推出具備差異化優勢的人工智慧晶片，以滿足市場對效能、能源效率及可靠性的期望。

隨著人工智慧正逐步改變各行各業，在半導體領域中，區分以下兩個關鍵概念至關重要：AI 晶片 設計與AI 驅動的晶片設計。

AI 晶片 設計重點在於打造驅動現代人工智慧的專用硬體。這些晶片——例如 GPU、NPU 以及客製化ASIC——旨在高效處理深度學習和生成式人工智慧等 AI 模型所需的複雜運算與海量資料。設計流程的核心在於架構創新：透過優化運算核心、記憶體頻寬及互連架構，為從資料中心到邊緣裝置等各類 AI 應用，提供最佳的效能、能源效率與可擴展性。

相較之下，人工智慧驅動的晶片設計是指在晶片開發流程中直接運用人工智慧。在此過程中，諸如強化學習 、生成式人工智慧及自主代理等人工智慧技術，被整合至電子設計自動化（EDA）工具中，用以自動化並優化晶片設計、驗證與測試。透過運用人工智慧快速探索 設計方案並處理重複性的工程任務，團隊能更快地取得更佳成果，讓工程師得以專注於創意發想與產品差異化。

簡而言之，AI 晶片 設計旨在開發用於人工智慧的晶片，而人工智慧驅動的晶片設計則是利用人工智慧來提升晶片開發的生產力與效率。

新思科技 是提供AI 晶片 開發綜合解決方案的領導者，協助半導體設計工程師、驗證工程師、封裝工程師、軟體開發人員及測試工程師，更快、更高效地將 cutting-邊緣 AI 晶片推向市場。

新思科技 AI 晶片 開發解決方案：

• AI 驅動的 EDA： 新思科技 將人工智慧與生成式 AI 協作輔助功能整合至電子設計自動化（EDA）工具中，協助設計團隊優化功耗、效能與面積（PPA），同時提升生產力並縮短AI 晶片 設計的上市時間。
• 經矽片驗證的 IP 解決方案：新思科技 提供廣泛的矽驗證 IP 解決方案產品組合，包括高速介面（HBM、PCIe、乙太網路）、記憶體控制器，以及針對尖端製程節點且支援多家代工廠的人工智慧優化處理核心，藉此降低開發風險並加速產品上市時程。
• 2.5D 以及 3D 多晶粒 封裝設計：源自 新思科技 可將高頻寬記憶體與運算及 I/O 模組 小晶片 (小晶片 (Chiplet)) 整合至多晶粒 封裝中，這對於滿足現代AI晶片的效能與頻寬需求至關重要。
• 硬體輔助驗證 (HAV)：來自 新思科技 可透過在仿真與原型硬體平台上執行真實工作負載，對複雜的人工智慧晶片進行快速的系統級驗證，加速錯誤偵測，並協助確保在矽片流片前，功能與效能均正確無誤。
• 具有代理能力的AI與工程自動化： 新思科技 正開創性地運用 AI 代理來自動化工程工作流程，進一步提升AI 晶片 設計的生產力與創新能力。

透過運用 新思科技的先進 EDA 工具、IP 解決方案、封裝設計與模擬技術，以及 HAV 和 Agentic AI 自動化技術，工程團隊能夠高效應對設計、驗證及製造下一代 AI 晶片所面臨的挑戰。