【SEMI 異質整合系列】A-IoT 物聯網與自動駕駛時代來臨,異質整合技術會成為最後一哩路

半導體產業

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半導體產業發展方向可簡略分為高效能運算市場(High Performance Computing, HPC)與行動裝置(Mobile Device): HPC 通常是定點的資料中心,涵蓋多個伺服器機房,負責高難度的計算任務,強調處理效能與低廉的單位運算成本,但不追求設備體積的最小化。

相對地,行動裝置必須面對電池續航限制與戶外運作環境,像是智慧型手機、筆記型電腦、POS 機之類的產品── 導入異質整合是下一波創新的關鍵,上篇文章提到「異質整合(Heterogeneous Integration)」定義、功能以及產業典範,相信讀者對異質整合已有初步的概念,接下來我們將討論更複雜的異質整合商業應用。

這項新技術的直接效益在於增加單晶片功能與縮小體積,讓系統單晶片(SoC)更靠近獨立系統(Stand-alone)的層級,成為邊緣運算(Edge Computing)的核心組件,特別適合大規模物聯網佈建與滿足低延遲需求的自動駕駛系統。

A-IoT 物聯網:獨立資料節點成為可能

從 2019 年開始,越來越多 A-IoT 相關解決方案推出,例如智慧型樓宇控制、醫療、製造業、電網、餐飲、智慧城市等等的解決方案,未來感測器似乎將無所不在,持續採集、分析並輸出周圍的環境數據,衍生的自動控制也會成為生活中的一部分。

隨著 A-IoT 試驗逐步展開,這些終端裝置要具備額外的感測器,例如距離判斷、光源感應、氣壓高度偵測、定位系統等等用來採集環境數據的硬體,部分還會採用人臉辨識、人流與車輛判讀的人工智慧視覺識別系統,形成錯綜複雜的系統架構。

然而這衍生出一項嚴重的問題,這些設備會產生大量的數據,並消耗可觀的連線頻寬,大部分都是無意義的數據。隨著部屬的規模放大,數據傳輸量也隨之以倍數成長,如果全都將數據上傳至雲端伺服器處理,網路頻寬很容易過載或是堵塞,導致系統效能降低與錯誤,維護成本自然跟著上升。

為了解決上述問題,系統設計上會採用邊緣運算以降低網路頻寬的負載,讓終端裝置即時處理部分數據,藉此分散系統的工作負擔,而不是全部上傳到雲端資料中心,這時異質整合潛在的優勢便能發揮出來──將所需要的處理晶片與類比感測器都以系統級封裝(SiP)整合進單系統晶片,讓單一個晶片包辦採集數據、寫入、儲存、運算以及輸出的完整節點(Node)功能。

如果可以將資料節點功能整合成單一晶片,將能簡化 A-IoT 的系統設計難度,除了降低功耗與增加功能之外,企業也不用考慮額外的感測器體積限制,能有效降低建構大規模物聯網系統的難度。

自動駕駛系統將更趨於完美

車用電子是難度很高的產業,晶片除了要符合性能表現,車廠更嚴格要求安全性,一般僅有少數 IC 設計公司能夠通過門檻,但只要成為供應商,就等同確保可觀的訂單來源,所以車用半導體公司相當專業化,例如前兩名的英飛凌與恩智浦,超過 40% 營收均集中在車用 IC 產品。

隨著人工智慧技術的發展,汽車邁入自動駕駛的時代,車體需要安裝許多的感測器與攝影機,用來擷取周圍的環境數據,比如測量距離的光學雷達系統(Lidar)、超音波感測器、環景攝影機之類的測量系統,並藉由類神經模型進行推論(Inference)讓汽車辨識周圍的環境,才有辦法實作自動駕駛。

實際行駛的過程中,自動駕駛系統必須在幾毫秒內完成車輛判斷、定位、操作等等的辨識動作,只要稍有延遲便可能發生車禍,自動駕駛的演算不可能由雲端完成,而是仰賴獨立的 AI 專用晶片處理以滿足嚴苛的反應時間要求。

不只如此,汽車還需搭配高精準度的定位系統,確保自動駕駛系統的路徑正確性,並即時反覆計算路徑以取得最佳的路線,關鍵是背後複雜的 GPS 衛星定位系統與輔助定位工具,讓導航系統能掌握立體的交匯道路,像是高速公路的出入口與交流道。

行動處理晶片、感測器、攝影機、 AI 專用晶片、 GPS 晶片跟通訊模組都是構成自動駕駛必要的零組件,零散多項的功能元件成為無人車設計的一大難題;挑戰不只如此,自動駕駛牽涉到高負載的類神經網路運算與控制指令,勢必需要更大的記憶體頻寬,以滿足運算晶片複雜且即時的溝通需求。

事實上,記憶體頻寬不足一直是人工智慧晶片困擾已久的問題── 如果可以透過異質整合技術,盡可能將上述晶片與外部接口(I/O)整合到單一晶片,並利用記憶體堆疊設計,在單一晶片上封裝更多的記憶體來解決頻寬過小的問題,讓自駕車晶片系統具備足夠的可用性,除了降低體積帶來的外型與應用範圍限制,也能進一步改善功耗、散熱問題,提供有效的解決方案補足自駕車的技術缺口。

異質整合技術將帶來全新的可能性,不只是透過先進製程提升效能,而是尋找彈性的 3D 晶片設計方案以適應嚴峻多變的作業環境,讓裝置深入過去難以採集數據的場景,開拓深具潛力的創新應用。

SEMICON Taiwan

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