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文章来源:蒲公英合唱团   发布时间:2020-12-01 21:33:27  【字号:     】  

全国最大的快三平台-「官方网站」两家央企当时均表示,变成此举旨在进一步全国最大的快三平台-「官方网站」深化国企改革,变成优化资源配置,这也是两化进一步加强合作的重要举措。

作为用工需求大市,腾里浙江金华是重要的劳动力输入地 。在脱贫攻坚过程中,混血金华市主动发力,混血通过“一人一档”精准帮扶,让11万多名贫困人员在金华实现稳定就业,为脱贫打下坚实基础。全国最大的快三平台-「官方网站」

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在金华一家企业的装配车间,变成石敏正在生产线上忙碌着。作为湖南湘西一名建档立卡的贫困人员,腾里石敏今年3月份来到这家企业上班,目前是装配线上的一名修机员。这家企业目前有员工600多人,混血以云贵川、混血江西、湖南全国最大的快三平台-「官方网站」等地区为主,其中在当地建档立卡贫困人员有163人。而在金华另一家企业的注塑车间,变成来自宁夏西吉县的秦得虎刚入职3个月,就已攒了10000多元钱。为了更好服务于外来务工人员 ,腾里金华市建立了劳务协作机制。

在中西部贫困地区建立100个以上劳务协作站,混血组织1000家以上企业面向中西部地区建档立卡贫困人员提供“爱心岗位”。通过流动人口、变成健康码 、社保库等大数据比对 ,目前在金华参保就业的建档立卡人员已达11.4万人。华东电力设计院设计的深圳东部环保垃圾焚烧发电厂,腾里单线处理能力和全厂处理总规模全国第一;东北院设计的青海玉树曲麻莱县7.203兆瓦离网光伏电站,腾里是世界上最大规模的离网光伏电站;新疆电力设计院设计的烟墩七B风电场及100兆瓦光伏发电项目,成为中国一次性投入最大的新能源风光互补工程;广西电力设计院设计的国内规模最大的生物质电厂,为促进湛江地区循环经济发展作出了积极贡献。

展望未来,混血中国能建规划设计集团将不断走出符合企业特点的转型升级新路径 ,为构建清洁、低碳 、安全、高效的现代能源体系作出应有贡献。“全面推进新能源项目的‘开发性建设’,变成全力发挥规划、变成前期论证、设计优化、技术创新、总承包建设于一体的集成竞争优势,全面发挥技术创新支撑作用,加快研究大数据、区块链等新兴技术在综合能源服务、新能源和能源新业态业务的应用。”中国能建规划设计集团党委书记、董事长张满平在2020年工作会议上强调。计算革命在计算机历史上只发生过三次,腾里第一次是 70 年代的 CPU,腾里第二次是 90 年代的 GPU,而 Graphcore 就是第三次革命,他们的芯片(IPU,智能处理单元)是这个世界伟大新架构的一种。”说这话的是 ARM 公司创始人、英国半导体之父赫尔曼·豪瑟(Hermann Hauser)。他口中的 Graphcore,混血是来自英国的 AI 芯片公司。这家公司创办于2016年,混血在芯片领域有着多年经验的奈杰尔·图恩(Nigel Toon)担任联合创始人和 CEO,曾创办过两家处理器公司的西蒙·诺尔斯(Simon Knowles)担任联合创始人和 CTO。

这家分公司遍布多个国家和地区的公司,于 2019 年进入中国。9 月 19 日,DeepTech 和 Graphcore 高级副总裁兼中国区总经理卢涛,就相关问题进行了交流。他表示,Graphcore 的主要技术是以 IPU 处理器 、为 IPU 打造的 Poplar 软件。基于 IPU 处理器和 Poplar 软件栈,Graphcore 的产品最后以用在IPU服务器中的PCIe 卡、IPU 系统产品 IPU-Machine 和 IPU-POD 的形式呈现给用户。

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Graphcore 已经取得了一些阶段性进展。截止目前,IPU 已达到一万多片的发货规模,并服务于全球超过 100 家的机构,其主要应用在互联网大规模数据中心、高校和科研机构等。同时,IPU 也在支撑医疗、金融、生命科学、汽车 、金融和计算领域方面的应用。2019 年初,AI 教父杰夫·欣顿(Geoff Hinton)在接受记者采访的时候,被问未来什么样的计算系统会更像大脑?他的回答是:“我认为我们需要转向不同类型的计算机。幸运的是,我这里有一个...” 欣顿伸手进入他的钱包,拿出一个又大又亮的硅片——一个 Graphcore IPU 芯片 。全球 AI 产业进入高速发展阶段。在过去,大概每隔三个月,模型参数规模就会提高一倍。2018 年 10 月,谷歌的 ResNet 模型有 3.3 亿个参数。2019 年3 月,OPEN AI 的大型语言模型 GPT-2 达到 15.5 亿个参数。2020 年,GPT-3 达到 1750 亿个参数。GPT-3 模型完成一次完整训练,要耗费千万美金级别的花销。这样的密集计算,很难带来持续发展。那么,是否有可持续发展的路径 ?在论文《EfficientNet:对卷积神经网络的模型缩放的重新思考》(EfficientNet:Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks)中,论文作者通过平衡神经网络的深度、宽度、准确率,再通过找到平衡点、并把底层卷积改变之后 ,找到了大幅减小参数数量的方法,与此同时准确度也得到提升。卢涛认为,这是未来的代表方向之一。

2020 年上半年,微软机器学习科学家 Sujeeth Bharadwaj 分享了 IPU 训练 CXR 模型的卓越性能,IPU 在运行微软 COVID-19 影像分析算法 EfficientNet 和SONIC 时表现亮眼,在 30 分钟内完成了英伟达传统芯片需 5 个小时的训练工作量。从 Graphcore 的角度来看,不管是 CPU 还是 GPU,都不是针对 AI 应用而生。CPU 是标量处理器,它主要做模拟性判断,用于帮助程序员针对固定模式进行编程。CPU 特别适合的架构是通过大量的模拟处理器开发手机 App 和外包服务器。GPU 是针对图像处理而生 ,相比 CPU 来说 GPU 在并行度和向量机上都有很大提升。概括来说,GPU 主要应用在主流 AI 平台,它并不是为 AI 而生的处理器。Graphcore 进行大量分析后发现,AI 计算具有高度并行、低密度计算等特点 ,不管做图像处理模型、还是语言处理模型,都会在底层表达成一个计算图 。卢涛认为 ,真正面向未来的 AI 处理器,必须是针对计算图来进行处理,而 Graphcore 的IPU 正是以计算图为核心的智能处理器 。进入中国后,Graphcore 一直努力接近开发者,卢涛在 9 月 19 日中关村论坛的演讲结尾,特意提到该公司在中文网站 graphcore.cn、微信和知乎的开发者创新社区,并鼓励更多开发者来到上述平台 ,获取 Graphcore 的资源和支持来进行创新。

对此做法,他解释称 ,Graphcore 希望将权利移交给创新者。那么 ,首先要给创新者提供新的平台,让他有新的可能性。如果开发者的算法不适合 GPU ,并不一定代表你的算法无效,而是你需要一个新平台。基于此 ,Graphcore 提供了非常先进的AI 处理器、以及大规模 IPU 集群系统。2020 年 7 月 15 日,Graphcore 发布基于 7nm 的第二代 IPU 处理器——GC200,以及用于 Mk2m IPU 和 IPU 系统产品的技术 :计算、数据、通信。

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GC200 基于台积电 7nm 工艺,有 594 亿个晶体管,是当前单一芯片最大规模的处理器 。GC200 仍然延续了第一代的“同构众核”架构,所不同的是,制造工艺从16nm,提升为最新的 7nm。GC200 的处理器片上存储也从 300MB 提升到 900MB ,晶体管数量超出英伟达2020 年 5 月发布最新旗舰 A100。GC200 的处理器核心从上一代的 1217 提升到1472,能执行 8832 个单独的并行线程,系统性能提升 8 倍以上。在数据处理方面,GC200 延续之前的高带宽高容量表现,这对于应对一些复杂 AI 模型及算法很有帮助,官方表示它可支持具有数千亿个参数的最大模型 。

全国最大的快三平台-「官方网站」此外,Graphcore 还首次提出 IPU-EXCHANGE-MEMORY ,这是一种交换式的储存架构。Graphcore 在 M2000 每个 IPU-Machine 里面通过 IPU-Exchange-Memory 技术,提供了将近超过 100 倍的带宽以及大约 10 倍的容量 ,这对于很多复杂的 AI 模型算法是非常有帮助的。针对 AI 计算集群,Graphcore 打造了 IPU-Fabric 技术,这是为 AI 横向扩展而生的通信技术 ,它的优点是弹性大、低时延。有了 IPU-Fabric 之后 ,用户可以轻松构建出超低弹性的计算平台 。M2000 是 Graphcore 推出的基于 GC200 的刀片型服务器 ,每片能提供 1PetaFlop 的算力支持。M2000 可以被看作是 Graphcore IPU 系统产品部署的最小单元,基于它可以很方便地创建各种规模的集群。Graphcore 协同 IPU 从零打造了一个以图为抽象编程模型的软件 Poplar 。通过这套软件 SDK,不管是使用浪潮还是戴尔的服务器,更或者是使用单个 M2000 以及大规模计算系统 IPU-POD,Graphcore 都能使用同一套软件进行编程。全国最大的快三平台-「官方网站」Graphcore 还在 Poplar 层面上,提供了很多软件库 。以神经网络库为例,其可以支持标准的 PyTorch 、TensorFlow 与 ONNX 等。同时,Graphcore 认为,对一个系统而言,运维和管理也非常重要。为此,Graphcore 基于开源做了集群管理套件 。在整个处理器研发过程中,Graphcore 认为开放非常重要。卢涛表示,开源是因为创新需要对底层有很多可见度。Graphcore 认为要把权利移交给开发者,并于2020 年 7 月开源了所有的计算图库源代码和机器学习算法模型 。在构建社区方面,Graphcore 在金山云上构建了一个开发者云,其主要面向商业用户、高校、科研机构和个人研究者。卢涛表示,这一且都是为了帮助创新者,可以在在机器智能中实现下一波突破 ,以及帮助用户实现在 CPU、GPU 上没有办法实现的创新。

Graphcore 至今成立了四年多的时间,期间已得到红杉资本的支持,也获得了宝马、博世、微软、三星、DELL 等企业的投资。经过几年的发展,Graphcore 已经发展为遍布全球的机构。对于加入中国,该公司创始人奈杰尔·图恩(Nigel Toon)表示:“有远见的中国公司已经开始着手布局自己在 AI 领域的蓝图。也许这就是为什么 Graphcore 在中国找到了热情,并如此深度的参与。Graphcore 已经开始为一些颇有建树的中国公司提供技术支持 ,并将助力推动中国那些发展最快、最具创新性的 AI 初创企业。”

卢涛也对 DeepTech 表示,中国的企业非常擅长把创新进行大批量的快速落地部署 ,Graphcore 觉得中国是最大的市场之一。在快速落地部署中,Graphcore 也可以进一步打磨自己的产品。此外,IPU 也能帮助用户释放出更多潜能,今天在CPU 和 GPU 上做不好的事情,在 IPU 上可能会释放极大潜力。别相信英国人,坚持自研这条路,谁知道是不是英国人和美国下的套呢 ?别人的始终会被卡脖子。

我可不可以說對於這樣的外企,中國的大數據不應該輕易地讓他們使用 。他們通過中國的大數據研發出他們的高端芯片,然後倒過來掐中國人的脖子?说了半天,我最关注的还是知识产权最终归属。别到时候大批国人为之努力奋斗,却只是为他人做嫁衣。就像当今芯片世界一样。中国人做出了不少贡献,最终还是被卡脖子。

在国产替代的时代热潮下,中国半导体产业的本土化进程加速。其中,刻蚀设备作为芯片加工过程中的三类主设备之一,国产化成绩斐然。从刻蚀工艺来看,中国刻蚀设备的工艺节点已经达到5nm,并得到台积电的验证 ,追赶上主流半导体的步伐;在市场表现上看,国产刻蚀设备正一步步抢夺国际份额,国际大厂在中国市场的份额从最初几乎垄断到2019年下降至77%,国产刻蚀厂家功不可没。那么在国产刻蚀设备后发赶超的道路上,本土厂商付出了哪些努力?前道的晶圆加工包括十余道工艺,有氧化、扩散、退火、离子注入、薄膜沉积、光刻、刻蚀、化学机械平坦化(CMP)等。其中最关键的三类主设备是光刻机、刻蚀机和薄膜沉积设备,价值占前道设备的近70%。刻蚀工艺顺序位于镀膜和光刻之后 。简单来说,刻蚀机的作用就好像是雕刻中的刻刀一样,利用光学-化学反应原理和化学、物理等刻蚀方法,将晶圆表面附着的不必要的材质进行去除,留下的就是晶圆所需要的材质和附着在其上的光刻胶。然后再多次重复上述步骤,就可得到构造复杂的集成电路。按照刻蚀工艺划分 ,其主要分为干法刻蚀以及湿法刻蚀(表1)。由于干法刻蚀可以实现各向异性刻蚀,符合现阶段半导体制造的高精准、高集成度的需求,因此在小尺寸的先进工艺中,基本采用干法刻蚀工艺,导致干法刻蚀机在半导体刻蚀市场中占据绝对主流地位。

全国最大的快三平台-「官方网站」而按照被刻蚀材料划分,可以分为硅刻蚀、介质刻蚀以及金属刻蚀(表2)。目前由于下游的需求场景较多,介质刻蚀机与硅刻蚀机的市场占比较高 ,成为市场主流。有些对工艺不熟悉的业者,很容易将刻蚀机与光刻机混淆。事实上,这两款设备的工序和作用完全不同。

业界有个简单的比喻:如果把芯片比作一幅平面雕刻作品,那么光刻机是打草稿的画笔,刻蚀机是雕刻刀,沉积的薄膜则是用来雕刻的基础材料 。光刻的精度直接决定了电路的走向和尺寸,而刻蚀和薄膜沉积的精度则决定了光刻的尺寸能否实际加工。原理说来简单,但设备的实际研发难度还是很高的。不仅因为芯片制造工序多、精度要求高,还因为电路之间是立体存在的,上下堆叠、左右间隔,而宽度也小到纳米级别,其结构放大无数倍来看比整个北京城的街道都复杂。

近年来全球刻蚀机市场规模有显著提升。从SEMI的数据来看(图1),2016年以来全球刻蚀机市场持续增长,其中2018年市场规模已经超过百亿美元,达到103亿美元,同比增长11.96%。预计2019年全球刻蚀设备市场仍会以十位数以上的同比增速发展。刻蚀设备市场规模显著提升的原因有多方面,其中最关键的两点:一是全球半导体产线资本开支提升,尤其是中国近年来建设大量晶圆厂以及存储产线,带来大量刻蚀机需求;二是由于晶圆代工以及存储产线工艺优化 ,带来刻蚀工艺需求的持续提升 ,进而对刻蚀机本身需求增长。

全国最大的快三平台-「官方网站」市场的强健增长,自然会吸引不少厂商来分一杯羹。但事实上 ,刻蚀机与大多数半导体设备一样 ,一直以来就是一个高度集中的行业 ,市场高度垄断。根据预测,2019年全球刻蚀机市场份额由三家国际厂商瓜分,来自美国硅谷的泛林半导体(Lam Research)占53%,位于日本的东京电子东京电子(Tokyo Electron)占19%,同样是美国硅谷的应用材料(Applied Materials)占18% 。尽管近年来刻蚀行业的后起之秀如雨后春笋,但这三家国际巨头仍共占全球九成以上的市场份额。总体来看,这些国际巨头通常专注某一领域做大做强 ,再并购整合其他业务,从而日积月累拥有较高的市场份额。1980年华人工程师David Lam创办了Lam Research。从公司名就可以看出,泛林具有与生俱来的研发基因。凭借对最先进技术和产品的单纯追求,泛林在创办第二年就推出了第一款刻蚀机产品——AutoEtch;第四年便在纳斯达克IPO上市。

但“巨大的成功”也让公司过早地走向了多样化的道路。在90年代,泛林将业务拓展至CVD和FPD(显示面板)领域 。这并没有让公司做大做强,反而分散了公司的业务焦点 。泛林的市值从1995年的30亿美金跌到了1998年的4.5亿美金。痛定思痛 !1998年后,泛林将重心重新放在了刻蚀设备优势的夯实上,同时兼顾多产品的研发,最终逐步走出阴霾。2007年以后,公司在刻蚀领域的地位无可撼动,这才重新将业务拓展至清洗和CVD等领域。2019年泛林全年营收约95亿美元。

同样位于美国硅谷的应用材料也具有极强的研发能力。官方资料显示,应用材料每年在研发上投入20亿美元 ,团队成员中30%为专业研发人员 ,平均每天(包括星期六和星期日)要申请四个以上的新专利。作为半导体设备领域的老大哥,应用材料在1974年通过收购企业,将业务拓展至硅片制造领域后,也经历了连续三年亏损的“滑铁卢”。 所幸1977年新上任的 CEO 决定出售硅片业务,专注半导体设备的研发,公司才重回增长轨道 。直到90 年代以后,应用材料通过一些列收购将业务扩展至量测、CMP等领域,成为拥有产品线最全面的半导体设备龙头。2019年应用材料的营收为146亿美元。

全国最大的快三平台-「官方网站」东京电子是日本第一家半导体制造设备厂商,最初的定位是实现国产化。虽然东京电子的成长路径远不如前两家波澜壮阔,但它们对于研发的投入绝不缩水。2018财年东京电子研发费用约1200亿日元(约合80亿人民币)。足以见得 ,在半导体设备行业中,相比于全平台式布局,深耕细作的策略更具成效。因为刻蚀设备作为三大主设备之一 ,进入客户产线后可拥有一定的话语权,甚至更容易地影响客户对其他设备的采购。

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