大家都知道之前爆出Hw的昇腾良品率只有20%，因为良品率问题，国产芯片被英伟达多次抢单，那么真实的良品率是多少？今天跟大家谈谈。
![]()
昇腾910B是华为海思2018年推出的一款高性能人工智能处理器芯片，
外媒爆出在国产工艺上只有20%良品率。
01/
昇腾-910B
“参数对标A100”
昇腾910B采用了先进的7nm工艺制程昇腾910B：具有32个处理核心，支持FP16、INT8、INT4等多种精度。其半精度(FP16)计算能力高达320TFLOPS，整数精度(INT8)计算能力更是达到了640TOPS，且功耗仅为310W。搭载64GB HBM显存，互联带宽约为400G/S。也就是说性能方面基本上对标A100，基本上的可以替代英伟达GPU芯片。
![]()
02/
昇腾-910B
“面积”
从网上找到的国产芯片截图，之前我在公众号上有发过，大家可以看下。
![]()
芯片面积是31.25*14.6mm core面积是1.9 mm x 3 mm = 5.7 mm
另外我在发一下我之前一篇文章发过的截图。大家来对比下。
![]()
昇腾910B：24个AI core，每个core的频率为1.8GHz。
昇腾910A：32个AI core，每个core的频率为1.1GHz。
有人在网上给了一个假设，从910A到910B的面积扩大了1.4倍。当前估算的良率为97%，意味着大约3%的AI core可能是坏的。如果能接受每个die中有1个AI core是坏的，那么良率可以提升到接近100%。这个算法对不对？AI老师帮大家来分析下。
![]()
以上图片均来自于网络，真实性有待确认。
![]()
事实上面积扩大了1.4倍，core数量从32减少到24，这表明每个core的面积（或复杂度）可能有所增加，或者存在其他设计上的变化（如增加了缓存、改进了互联等）。
芯片设计中通常会考虑到冗余性，以应对制造过程中的缺陷或故障。这意味着即使部分core是坏的，整个芯片仍然可以正常工作，只要剩余的core数量足够满足性能要求。
虽然冗余性设计可以在一定程度上提高芯片的容错能力，但良品率仍然会受到多种因素的影响，包括制造工艺的稳定性、设计的复杂度、以及测试和筛选的严格程度等。在实际生产中，需要通过不断优化设计和制造工艺，以及加强质量控制和测试手段，来提高芯片的良品率。
![]()
03/
昇腾-910B
“理论上良品率”
![]()
这只是一个基于假设的估算值。
当前估算的良率为97%，意味着大约每100个die中有3个会有至少一个AI core是坏的。
如果设计允许每个die中有1个AI core是坏的而不影响整体性能，那么理论上良率可以提升到接近100%。这是因为在实际应用中，只要剩余的core数量足够，单个core的故障通常是可以容忍的。
04/
昇腾-910B
“真实的良品率”
AI区域和非AI core区域并不是互斥的，因为它们是芯片上的不同部分，而不是两种互斥的情况。一个芯片可以同时包含AI区域和非AI core区域。
正确的计算应该是 P(芯片没有defect∣非AIcore区域)×0.6。
但事实上在这复杂的GPU芯片架构中，有多样化的功能单元，例如视频处理引擎、内存控制器、网络片上系统（NoC）还有处理器（CPU）等，而AI核心虽可能占据半壁江山（约60%），却并非孤军奋战。这片微缩的硅基世界里，每个单元都承载着独特的使命，，一旦失衡，便可能让整个芯片成为废品，看似每个单元微不足道的缺陷，可能隐匿于非AI核心区域的每一个角落，最终会影响着的成品率。
![]()
所以那些之前有说良品率20%不可信，同样70%也不能相信，大家一定要有自己的判断。
国产其他几家GPU的良品率可以参考昇腾，目前国内一片wafer是可以平铺90到120颗这样，正常台积电良品率是可以做出70到90颗，我们一般是可以做出30颗。但相信我们的良品率会随着工艺与设计方双向配合，共筑工艺与设计双赢之路。
© THE END
转载请联系本公众号获得授权
昇腾910B是华为海思2018年推出的一款高性能人工智能处理器芯片，
外媒爆出在国产工艺上只有20%良品率。
01/
昇腾-910B
“参数对标A100”
昇腾910B采用了先进的7nm工艺制程昇腾910B：具有32个处理核心，支持FP16、INT8、INT4等多种精度。其半精度(FP16)计算能力高达320TFLOPS，整数精度(INT8)计算能力更是达到了640TOPS，且功耗仅为310W。搭载64GB HBM显存，互联带宽约为400G/S。也就是说性能方面基本上对标A100，基本上的可以替代英伟达GPU芯片。
02/
昇腾-910B
“面积”
从网上找到的国产芯片截图，之前我在公众号上有发过，大家可以看下。
芯片面积是31.25*14.6mm core面积是1.9 mm x 3 mm = 5.7 mm
另外我在发一下我之前一篇文章发过的截图。大家来对比下。
昇腾910B：24个AI core，每个core的频率为1.8GHz。
昇腾910A：32个AI core，每个core的频率为1.1GHz。
有人在网上给了一个假设，从910A到910B的面积扩大了1.4倍。当前估算的良率为97%，意味着大约3%的AI core可能是坏的。如果能接受每个die中有1个AI core是坏的，那么良率可以提升到接近100%。这个算法对不对？AI老师帮大家来分析下。
以上图片均来自于网络，真实性有待确认。
事实上面积扩大了1.4倍，core数量从32减少到24，这表明每个core的面积（或复杂度）可能有所增加，或者存在其他设计上的变化（如增加了缓存、改进了互联等）。
芯片设计中通常会考虑到冗余性，以应对制造过程中的缺陷或故障。这意味着即使部分core是坏的，整个芯片仍然可以正常工作，只要剩余的core数量足够满足性能要求。
虽然冗余性设计可以在一定程度上提高芯片的容错能力，但良品率仍然会受到多种因素的影响，包括制造工艺的稳定性、设计的复杂度、以及测试和筛选的严格程度等。在实际生产中，需要通过不断优化设计和制造工艺，以及加强质量控制和测试手段，来提高芯片的良品率。
03/
昇腾-910B
“理论上良品率”
这只是一个基于假设的估算值。
当前估算的良率为97%，意味着大约每100个die中有3个会有至少一个AI core是坏的。
如果设计允许每个die中有1个AI core是坏的而不影响整体性能，那么理论上良率可以提升到接近100%。这是因为在实际应用中，只要剩余的core数量足够，单个core的故障通常是可以容忍的。
04/
昇腾-910B
“真实的良品率”
AI区域和非AI core区域并不是互斥的，因为它们是芯片上的不同部分，而不是两种互斥的情况。一个芯片可以同时包含AI区域和非AI core区域。
正确的计算应该是 P(芯片没有defect∣非AIcore区域)×0.6。
但事实上在这复杂的GPU芯片架构中，有多样化的功能单元，例如视频处理引擎、内存控制器、网络片上系统（NoC）还有处理器（CPU）等，而AI核心虽可能占据半壁江山（约60%），却并非孤军奋战。这片微缩的硅基世界里，每个单元都承载着独特的使命，，一旦失衡，便可能让整个芯片成为废品，看似每个单元微不足道的缺陷，可能隐匿于非AI核心区域的每一个角落，最终会影响着的成品率。
所以那些之前有说良品率20%不可信，同样70%也不能相信，大家一定要有自己的判断。
国产其他几家GPU的良品率可以参考昇腾，目前国内一片wafer是可以平铺90到120颗这样，正常台积电良品率是可以做出70到90颗，我们一般是可以做出30颗。但相信我们的良品率会随着工艺与设计方双向配合，共筑工艺与设计双赢之路。
© THE END
转载请联系本公众号获得授权