摘要：2024年的半导体产业预计将会全面受到AI技术的引领。具备AI处理能力的芯片、能够与AI技术兼容的高容量动态随机存取存储器（包括高带宽内存和低功耗双倍数据速率5X型）以及能够执行分段电源管理的电源集成电路，正在以前所未有的规模被集成到移动设备领域中。
本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自eetimes
2024年，AI PC陆续推向市场，甚至可以称为“边缘设备AI元年”。
2024年的半导体产业预计将会全面受到AI技术的引领。具备AI处理能力的芯片、能够与AI技术兼容的高容量动态随机存取存储器（包括高带宽内存和低功耗双倍数据速率5X型）以及能够执行分段电源管理的电源集成电路，正在以前所未有的规模被集成到移动设备领域中。
随着生成式AI技术的迅猛发展，AI功能已经成为个人电脑、智能手机、增强现实/虚拟现实设备、无人机、车载系统等设备的标配。一些AI系统与摄像头和传感器相结合，而其他系统则在后台运行，以优化无线通信环境等。
鉴于如此众多的处理器和产品即将面世，2024年无疑可被视为“边缘设备AI应用元年”。因此，本文将特别关注2024年下半年推出的搭载AI技术的个人电脑和处理器。
移动AI带来的三大变化
移动人工智能设备正引领着三项重大变革。
首先，处理器集成了名为NPU（神经处理单元）的专用硬件计算单元，负责执行特定的整数运算、浮点运算以及乘加运算等，这一改进导致了芯片面积的相应增加。
其次，与计算单元相匹配的并行大容量DRAM的安装高度得到了提升，各大公司纷纷在2023年的型号中增加了DRAM的容量。例如，“Google Pixel 8”配备了12GB的DRAM（类似的例子还包括2024年的“Google Pixel 9”，其容量达到了16GB）。
第三，处理器与大量电源IC配对使用，实现了对功耗的精细控制。随着处理器中NPU核心数量的增加以及DRAM容量的扩充，电源IC也相应地进行了细分和增加。移动人工智能设备正在逐步提升半导体的使用量。
在PC领域，兼容“Copilot+ PC”（NPU 40TOPS以上）功能的机型将从2024年6月起作为AI PC发布。
搭载高通Snapdragon X的华硕AI PC
图1展示了于2024年9月推出的“Vivobook S 15 S5507QA”，该产品与ASUS Copilot+ PC兼容。其搭载的处理器为高通“Snapdragon X Plus 8-CORE”，作为“Snapdragon X Elite”的经济型替代品，其性能有所折中。
该设备配备了16GB的DRAM。鉴于高端笔记本电脑的市场价格通常超过20万日元，此款产品定价约为10万日元，尽管支持Copilot+ PC，但其CPU和GPU性能有所下调。
表1揭示了2024年6月推出的高通Snapdragon X Elite（位于上排）与9月推出的Snapdragon X Plus 8-CORE（位于下排）在电源系统及处理器方面的配置。高通不仅为智能手机的电源和通信系统提供芯片组系列，还为个人电脑市场提供与处理器相配套的多样化电池充电、电池管理以及电源IC产品。
在这些产品中，共配备了8个电源IC和4个电池IC。无论是高端的Snapdragon X Elite还是价格更为亲民的X Plus 8-CORE，均采用了相同的电源IC和电池IC。这种标准化的供电系统亦被广泛应用于智能手机领域。
图2展示了采用台积电4纳米制程技术生产的Qualcomm Snapdragon X Elite（左侧）与Snapdragon X Plus 8-CORE（右侧）两款芯片。左侧的X Elite作为高端型号，搭载了12核的ORYON CPU以及12核的高通自研GPU Adreno，其CPU的最高运行频率可达4.3GHz。
右侧X Plus 8-CORE的经济型中央处理器（CPU）配置为八核心，相较于标准版减少了四个核心，图形处理单元（GPU）则为七核心，核心数减少了五个。通过精简功能，芯片的硅片面积缩减了大约28%，同时最高工作频率调整至4.0GHz。
为了适应Copilot+ PC的性能需求，经济型版本的神经网络处理单元（NPU）保持与高端版本相同的性能，即45TOPS。通过减少约30%的硅片面积，不仅提高了从晶圆中获取的数据量，而且实现了多个测试图案的重复利用，显著降低了生产成本，并确保了其与定价在十万日元区间内的AI PC处理器的兼容性。
采用AMD Ryzen的惠普AI PC
图3展示了于2024年7月推出的HP OmniBook Ultra 14-fd0005AU，该型号为兼容Copilot+ PC的设备。其搭载了AMD的APU（加速处理单元，即CPU与GPU的结合体）——专为Copilot+ PC兼容性设计的“Ryzen AI 300”系列。
相较于2023年的“Ryzen 8000”系列APU，后者虽已集成AI功能，但其16TOPS的性能未能满足Copilot+ PC的性能需求。Ryzen AI 300系列处理器则配备了高达50TOPS的性能，其NPU（神经网络处理单元）性能相较于前代产品提升了三倍有余，自2024年7月起，该系列处理器开始被集成于AI个人计算机中。
表2展示了AMD Ryzen APU 8000系列中的“Ryzen 9 8945HS”处理器与Ryzen AI 300系列中的“Ryzen AI 9 365”处理器的对比分析。需指出的是，AMD并未提供芯片组支持，两款处理器均配备了MPS（Monolithic Power Systems）电源系统集成电路。
图4展示了Ryzen 9 8945HS与Ryzen AI 300两款芯片的对比分析。这两款芯片均包含CPU、GPU以及NPU，并且均采用台积电4nm制程技术。两款芯片的CPU和GPU架构均升级至最新，其中CPU架构由Zen 4升级至Zen 5，GPU架构由RDNA3升级至RDNA3.5，并且核心数量由12核提升至16核。
在CPU配置方面，采用了4核的Zen 5架构以及8核的Zen 5C（紧凑型）架构，其性能有所精简。由于采用了相同的台积电4nm制程技术，芯片的功能得到了增强，导致硅片面积大约增加了28%。
可以肯定的是，2025年之后的下一代产品将采用3nm制程技术，因此，4nm制程技术可能将是最后一次使用，并且其尺寸有所扩大。
搭载英特尔Ultra的华硕AI PC
图5展示了华硕于2024年10月推出的Copilot+ PC系列中的“Zenbook S 14”（型号UX5406）。该设备搭载了英特尔的200V Lunar Lake处理器，作为“CORE Ultra”系列的第二代产品。相比之下，2024年1月推出的Meteor Lake，作为CORE Ultra系列的首发产品，其NPU性能达到了36TOPS，但未能满足Copilot+ PC的性能需求。而第二代Lunar Lake处理器的NPU性能进一步提升至48TOPS，并且与Copilot+ PC的性能要求相兼容。
表3揭示了搭载CORE Ultra第一代Meteor Lake（位于上排）与第二代Lunar Lake（位于下排）的个人计算机芯片配置情况。Lunar Lake通过在封装内部集成DRAM，实现了芯片面积的最小化以及信号传输距离的缩短。
这一技术应用，自苹果公司于2020年推出“M1”芯片以来便已采用，而苹果实际上自2018年的“A12X”芯片起便开始正式采纳此技术。至于Meteor Lake，其组合电源IC由美国的Alpha & Omega公司提供，而Lunar Lake的组合电源IC则由日本的瑞萨电子提供，共计四颗芯片。
表4展示了CORE Ultra系列中第一代Meteor Lake与第二代Lunar Lake的硅片结构。两者皆由多个小芯片构成。Meteor Lake由五种不同的有机硅材料构成，其中包括作为连接各个芯片并提供电源的硅中介层。
相较之下，Lunar Lake则由四种有机硅材料组成。Meteor Lake的CPU采用Intel 7纳米工艺制造（代号为INTEL 4），而其GPU和NPU则由台积电代工。而在Lunar Lake中，CPU、GPU和NPU均采用台积电的3纳米工艺制造。
几乎在同一时期，英特尔亦开始推出面向台式机的Arrow Lake处理器，该处理器同样采用台积电的3纳米工艺，并具备小芯片架构。预计在2024年下半年，将推出兼容PC的Copilot+处理器，但值得注意的是，各公司在制造芯片所用的电源IC方面存在差异。
至2025年，联发科与NVIDIA的联盟预计将进一步拓展至Copilot+ PC市场。同时，高通、AMD以及英特尔亦有意向推出其新一代处理器产品。我们将持续对智能手机市场保持关注，并提供相应的观察与报道。
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来源：半导体产业纵横
