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关于采用TRIPLE-1、
最先进7nm・5nm工艺的2个新产品的发布

株式会社TRIPLE-1(总部:福冈县福冈市博多区,董事长CEO:山口拓也,以下简称:TRIPLE-1)发布了2款新产品,采用TSMC公司生产的7nm工艺的Bitcoin采矿专用ASIC“KAMIKAZEⅡ”,以及采用世界最先进5nm工艺的深度学习AI处理器“GOKU”。

概要

在引领近年半导体工艺的微细化的“密码货币采矿市场”,采矿专用半导体的电力性能与采矿收益直接关联的严峻商业模式形成了。TRIPLE-1是从2017年2月开始的密码货币采矿专用ASIC(面向特定用途IC)开发中培育出来的,利用最先进工艺的设计力、耗电优化、成品改善等核心技术,开始了采用TSMC公司生产的7nm工艺的Bitcoin采矿专用ASIC的最新性能版“KAMIKAZE Ⅱ”,以及采用世界最先进5nm工艺的深度学习AI处理器“GOKU”的开发。

下一代7nm Bitcoin采矿专用ASIC“KAMIKAZEⅡ”-设计完成

运用第一代模型“KAMIKAZE”积累的经验技术,进一步提高性能的下一代模型“KAMIKAZEⅡ”的设计完成了。今后将开展对TSMC公司的流片及原型验证,计划在2021年批量生产。
同时,现在也开始提供初代模型“KAMIKAZE”的采矿专用参考板及参考设计,构建能更顺利地导入支援的体制。

<特点> 搭载ASIC Boost,飞跃性地提高采矿效率

舍弃第一代模型“KAMIKAZE”的搭载,搭配了能提高采矿性能的自定义算法“ASIC Bost”,由此提供更高效的采矿环境。并且,由于支持超低电压驱动(供给电压0.2V台),可预计会大幅降低耗电量。

KAMIKAZE II
推进特点改善,采用了TSMC公司生产的7nm工艺的KAMIKAZE II芯片
采用了挑战半导体设计理论的横宽芯片纵横比
解决了超低电压、大电流等采矿芯片特有的难题
KAMIKAZE II
表面
KAMIKAZE II
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( ※图像是构想图。可能与实际不同 )

KAMIKAZE / KAMIKAZE Ⅱ 性能规格比较

KAMIKAZE KAMIKAZE Ⅱ
工艺 TSMC 7nm TSMC 7nm 改良工艺
晶粒尺寸 3.5 × 3.9 mm 3.0 × 9.0 mm
包装 7 × 7 mm FC-BGA 7 × 12 mm FC-LGA
电源电压 0.3 V 以下 依靠KAMIKAZE实现低电压驱动
耗电量 1.2 W / chip 6.7 W / chip
哈希率 23 GHs / chip 240 GHs / chip
电力效率 52 W / THs 28 W / THs
ASIC Boost 未安装 安装

※ KAMIKAZE:芯片实力值、KAMIKAZEⅡ:设计目标

迎接新挑战,进入AI市场

近年来,包括大型IT企业的中华圈迅速成长的新兴企业等,新旧交替的各种玩家都进入了AI芯片市场。在推论(edge)方面的AI芯片的开发竞争日益激化,学习方面的深度学习AI处理器市场主要由数家公司持续垄断市场供给,目前量产化的芯片停留在12nm工艺。
另一方面,TRIPLE-1认为,预测到2030年,数据中心的耗电量将增加到占全球电量的10%,用于深度学习的AI处理器不仅要有学习处理大量数据的高运算能力,而且从节省能源和成本削减的观点来看,对“耗电量”的要求也更加苛刻。
因此,TRIPLE-1,利用实现独有的Low Power/High Performance技术和最先进工艺的设计经验,启动了采用世界最先进的5nm工艺的超低耗电量深度学习专用AI处理器"GOKU"的开发项目。

世界最先进5nm深度学习专用AI处理器“GOKU”

第1阶段原型已完成,正在进行特性验证。在2020年内完成与量产产品相近的样机,并以2021年的量产化为目标。销售方为全球的数据服务器、深度学习中心的设备、机器制造商等,目前已与多家企业开始协商。

<特点> 采用世界最先进5nm工艺,比以往高10倍的电力效率

与以往的产品(工艺:12nm)相比,以将耗电量削减10分之1为目标,特点是拥有现有产品无法想象的低电压驱动。

<特点> 连接多个运算单元的设计

与人脑神经元之间复杂连结的突触结构一样,在面向深度学习的AI处理器中,通常认为更多复杂的核心间通信是很重要的。
“GOKU”采用了利用独有的电路设计技术,将小型运算单元尽可能多地排列到一个晶粒上,从而尽可能地确保运算单元之间通信(互联)带宽的设计。
以进一步接近人脑为设计目标。

GOKU
表面
GOKU
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( ※图像是构想图。可能与实际不同 )

<参考> GOKU 性能表(设计目标)

工艺 5nm
耗电量 100 W
峰值性能(半精度) 1 PFLOPS (1,000 TFLOPS)
电力效率(半精度) 10 TFLOPS / W

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