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瘋狂比特幣,國內挖礦晶片廠接近20家

比特幣和區塊鏈在近年來的火熱, 極大帶動了比特幣的挖礦熱潮, 也催生了一堆比特幣ASIC晶片和礦機生產廠商, 當中更以中國廠商表現最為領先。

據介紹, 全球90%的比特幣礦機都是由中國廠商生產, 當中尤其以比特大陸最為搶眼。 據芯謀研究分析師顧文軍早前透露, 比特大陸在2017年的晶片銷售額高達143億元人民, 成為僅次於華為海思的國內第二大Fabless。

雖然在過去的一年, 比特幣經歷了火箭般的瘋長,

到現在價格的近乎腰斬, 但國內對挖礦的熱情絲毫不減。 顧文軍昨日在朋友圈透露, 現在國內從事比特幣ASIC晶片研發的廠商接近20家。 這樣的湧動在今年勢必會持續影響半導體產業鏈, 但最終將會走向何方呢?

晶圓廠和封測廠持續受益

根據比特幣“挖礦”的既定原理, 算力越大, 能挖到的比特幣就越多, 因此算力就成了礦機所追求的根本, 這就推動了高運算力晶片發展和需求。 以比特大陸主流的螞蟻S9為例, 這個售價近兩萬元的礦機裡面, 用了189顆使用台積電16nmFinFET制程製造的BM1387。 考慮到全網龐大的“挖礦”算力, 那就意味這有大量的礦機在運行, 這就給晶片製造商和封測廠帶來龐大的收益。

首先看一下晶圓代工廠。

據報導, 台積電占了全球挖礦ASIC的九成訂單。 SanfordC.Bernstein&Co.駐香港分析師MARKLi也表示, 2017年比特幣挖礦晶片業務大概占台積電3-5%營收。 由於台積電去年的總營收為330億美金, 那就代表著比特幣晶片業務給台積電帶來了十多億美金的營收。 這跟一部比較強的iPhone對台積電營收的貢獻是一樣的, 考慮到比特幣的目前的供不應求現狀, 這種表現力是驚人的。

台積電的大掙特掙, 讓代工業另一個玩家三星眼紅, 並極力參與其中。

據韓媒Korea Herald在2017年12月聲稱, 三星與俄羅斯比特幣礦業公司貝加爾。

海通證券則表示, 由於礦機ASIC晶片普遍採用FC工藝, 預計相當大一批訂單將流入大陸, 將深度利好長電科技、華天科技、通富微電等具有FC產能的公司。

至於2018年的走勢,

MARK Li表示, 挖礦晶片將有可能給台積電的營收貢獻帶來30%或以上的增長。 海通證券也認為, 今年將會出現12nm制程的ASIC礦機晶片, 帶來一定的成本變動。 2018年礦機晶片封測市場規模應在36.3—99.8億元之間, 中性估計在60億元。

對國內IC設計產業的影響

談到這方面, 就先具體瞭解一下比特幣礦機ASIC的設計特點。 據半導體行業觀察專欄作者李飛在其文章《比特幣兇猛, 然而70%的礦機ASIC公司面臨出局命運》中介紹:

在礦機ASIC領域, 最重要的兩個指標是算力和能效比, 這是決定挖礦利潤的關鍵要素。 所謂算力是指每秒鐘能執行的雜湊演算法次數, 通常用雜湊每秒(H/s)表示, 目前高端礦機(包括多塊晶片)已經能做到10TH/s數量級的算力;而能效比指的是消耗單位能量晶片所能執行的雜湊數量,

用焦耳每雜湊(J/H)表示。

至於具體運行上, 礦機整體系統簡而言之是一個異構計算系統。 主處理器(host processor)上通常會運行簡單的作業系統, 一方面可以和使用者互動, 另一方面負責給加速器(accelerator)佈置任務, 而加速器完成計算後再把結果彙報給主處理器。 總結而言, 礦機ASIC的關鍵指標是計算能力, 李飛強調。

按照他的觀點, 在設計礦機ASIC的時候, 可以從微結構(micro-architecture)和系統兩個級別入手:

從微結構角度考慮, 最關鍵的是如何設計流水線和平行處理架構, 避免計算雜湊演算法的某一個環節成為系統性能的瓶頸。 此外, 記憶體訪問也是微架構中要仔細考慮的。

從系統角度考慮, 則是增加集成度。 把晶片無限做大, 在一塊晶片上海量的計算單元理論上可行,但是,現實中不這麼做有兩個重要原因,其一是散熱問題,晶片發熱隨著晶片面積呈冪律上升規律,當晶片大到一定程度後散熱系統就無法滿足需求了。第二是良率問題,隨著晶片面積變大,保證高良率將會是一個及其困難的問題。因此,目前增加集成度的辦法是在散熱和良率能保證的情況下把晶片儘量做大,同時在一個礦機裡集成盡可能多的晶片。

李飛表示,由於比特幣ASIC主要是數位邏輯,對於半導體工藝的需求主要是高速數位邏輯,所以說礦機ASIC可以說是我國半導體行業在全球高速數位晶片方面的一次重大突破。比特大陸等中國公司在技術上走到了全球前列是一件相當值得慶賀的事情。即使未來比特幣沒有能成為主流,但是以比特大陸為首的礦機ASIC公司在高速強算力ASIC方面的積累也會成為中國半導體領域的寶貴財富。

未來會走向何方?

從現狀看來,挖狂熱潮對於整個半導體產業和中國半導體產業來說都是正面的,但因為比特幣乃至數字貨幣這個東西有很大的不確定性。例如紐約時報作者Paul Krugman日前就以《Bubble, Bubble, Fraud and Trouble》為標題寫了一篇文章,裡面指出:

它是一個泡沫,但它也是一種狂熱信仰,新加入者被灌輸了關於邪惡政府會竊取他們所有資金的偏執幻想(相反,私人駭客竊取的大部分是現存的加密貨幣代幣)。對比特幣持懷疑態度的記者告訴我,沒有什麼話題能像比特幣這樣,製造出那麼多的仇恨郵件。

當然現在也有很多分析師對比特幣的未來充滿信心。但考慮到全球多地政府對虛擬貨幣的不信任,也許就有一天真的面臨重大打壓,這時候會給產業鏈帶來怎樣的影響?

對製造和封測廠來說,考慮現在行業對半導體行業的看好,還有現在高性能晶片的發展需求,還有礦機晶片業務總體業務還是影響力不夠,相信就算哪一天真的崩盤了,對於封測和製造廠商來說,這也是蚍蜉,撼不動大樹。

來到礦機ASIC廠商方面,根據強者恒強的道理,也許對大部分的廠商來說,這將會是滅頂之災。不過對比特大陸和嘉楠耘智這兩個先行者來說,他們貌似已經做好了AI的第二手準備。

在2018年1月初,比特大陸正式宣佈了AI專用晶片BM1680。這顆心片的微架構支援FP32浮點預算,浮點峰值性能為2TFlops、峰值功耗為41W、平均功耗25W。具體定位為“面向深度學習的張量計算加速處理器”,適用於CNN / RNN / DNN 等人工神經網路的預測和訓練。根據他們透露,BM1680的後續晶片早已開始進入研發階段,BM1682已經在去年12月成功流片,BM1684將會在2018年的9月完成流片。其中BM1684預計在2018年4季度成功量產,其性能指標將達到6T運算力、30W功耗、同時還支援FP16、INT8等低精度計算。還將使用TSMC提供的12nm最新工藝。這些產品將會為人臉檢測、行人的檢測和屬性的分析和人臉識別帶來支持。

至於嘉楠耘智方面,據報導,2017年12月19日,他們已經預發佈了全球最早的人工智慧邊緣計算晶片KPU。新發佈的KPU晶片集成了人工神經網路和高性能處理器,將應用於自動駕駛、語音交互、智慧家居物聯網終端和圖像識別,為未來社會生活提供全方位的人工智慧應用服務。它的使雲端的計算能力可在邊緣完成,節約了頻寬和能源,實現了運算當地語系化保護隱私,高難度的人工神經網路將不再是雲計算的專利。

半導體行業觀察認為,對於這些類似礦機ASIC這種從某爆款單品打入市場的積體電路廠商而言,居安思危,做好提早計畫,才是基業長青的根本,否則將會在瞬息萬變的市場,起個大早,趕了個晚集。

在一塊晶片上海量的計算單元理論上可行,但是,現實中不這麼做有兩個重要原因,其一是散熱問題,晶片發熱隨著晶片面積呈冪律上升規律,當晶片大到一定程度後散熱系統就無法滿足需求了。第二是良率問題,隨著晶片面積變大,保證高良率將會是一個及其困難的問題。因此,目前增加集成度的辦法是在散熱和良率能保證的情況下把晶片儘量做大,同時在一個礦機裡集成盡可能多的晶片。

李飛表示,由於比特幣ASIC主要是數位邏輯,對於半導體工藝的需求主要是高速數位邏輯,所以說礦機ASIC可以說是我國半導體行業在全球高速數位晶片方面的一次重大突破。比特大陸等中國公司在技術上走到了全球前列是一件相當值得慶賀的事情。即使未來比特幣沒有能成為主流,但是以比特大陸為首的礦機ASIC公司在高速強算力ASIC方面的積累也會成為中國半導體領域的寶貴財富。

未來會走向何方?

從現狀看來,挖狂熱潮對於整個半導體產業和中國半導體產業來說都是正面的,但因為比特幣乃至數字貨幣這個東西有很大的不確定性。例如紐約時報作者Paul Krugman日前就以《Bubble, Bubble, Fraud and Trouble》為標題寫了一篇文章,裡面指出:

它是一個泡沫,但它也是一種狂熱信仰,新加入者被灌輸了關於邪惡政府會竊取他們所有資金的偏執幻想(相反,私人駭客竊取的大部分是現存的加密貨幣代幣)。對比特幣持懷疑態度的記者告訴我,沒有什麼話題能像比特幣這樣,製造出那麼多的仇恨郵件。

當然現在也有很多分析師對比特幣的未來充滿信心。但考慮到全球多地政府對虛擬貨幣的不信任,也許就有一天真的面臨重大打壓,這時候會給產業鏈帶來怎樣的影響?

對製造和封測廠來說,考慮現在行業對半導體行業的看好,還有現在高性能晶片的發展需求,還有礦機晶片業務總體業務還是影響力不夠,相信就算哪一天真的崩盤了,對於封測和製造廠商來說,這也是蚍蜉,撼不動大樹。

來到礦機ASIC廠商方面,根據強者恒強的道理,也許對大部分的廠商來說,這將會是滅頂之災。不過對比特大陸和嘉楠耘智這兩個先行者來說,他們貌似已經做好了AI的第二手準備。

在2018年1月初,比特大陸正式宣佈了AI專用晶片BM1680。這顆心片的微架構支援FP32浮點預算,浮點峰值性能為2TFlops、峰值功耗為41W、平均功耗25W。具體定位為“面向深度學習的張量計算加速處理器”,適用於CNN / RNN / DNN 等人工神經網路的預測和訓練。根據他們透露,BM1680的後續晶片早已開始進入研發階段,BM1682已經在去年12月成功流片,BM1684將會在2018年的9月完成流片。其中BM1684預計在2018年4季度成功量產,其性能指標將達到6T運算力、30W功耗、同時還支援FP16、INT8等低精度計算。還將使用TSMC提供的12nm最新工藝。這些產品將會為人臉檢測、行人的檢測和屬性的分析和人臉識別帶來支持。

至於嘉楠耘智方面,據報導,2017年12月19日,他們已經預發佈了全球最早的人工智慧邊緣計算晶片KPU。新發佈的KPU晶片集成了人工神經網路和高性能處理器,將應用於自動駕駛、語音交互、智慧家居物聯網終端和圖像識別,為未來社會生活提供全方位的人工智慧應用服務。它的使雲端的計算能力可在邊緣完成,節約了頻寬和能源,實現了運算當地語系化保護隱私,高難度的人工神經網路將不再是雲計算的專利。

半導體行業觀察認為,對於這些類似礦機ASIC這種從某爆款單品打入市場的積體電路廠商而言,居安思危,做好提早計畫,才是基業長青的根本,否則將會在瞬息萬變的市場,起個大早,趕了個晚集。

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