随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI芯片作为支撑AI应用的核心硬件，其性能和效率直接影响了AI技术的普及程度和应用深度。作为芯片设计中连接内部计算模块与外部设备的关键桥梁，接口IP在提升AI芯片性能、优化功能扩展和构建生态系统方面具有不可替代的价值。
在AI技术的浪潮中，芯耀辉以其创新的IP解决方案引领AI芯片设计变革，致力于释放智能技术的无限潜能。成立仅四年多的时间里，芯耀辉已构建出涵盖PCIe、Serdes、DDR、HBM、D2D、USB、MIPI、HDMI、SATA、SD/eMMC、Foundation IPs以及Interface IP Controllers的一站式完整IP平台解决方案，覆盖当前最前沿的协议标准。
12月5日举行的2024中国AI芯片开发者论坛上，芯耀辉产品市场总监王尚元对公司一站式完整IP平台解决方案如何助力AI芯片发展进行了深入探讨。

AI芯片算力需求飙升，接口IP成为AI SoC的基石
近年来，AI芯片的算力需求呈指数级增长。从1990年代前的算力不足到如今大规模生成式AI（如ChatGPT）的崛起，AI芯片的算力突破成为产业发展的核心目标。生成式AI模型参数量的激增带来了对计算资源前所未有的需求，集群计算性能受到“性能墙”“内存墙”“通信墙”三大瓶颈的挑战。
• 单芯片算力：通过先进制程和封装技术提升芯片的计算能力。
• 内存性能：采用高带宽、低延迟的内存技术，加速数据传输。
• 通信效率：部署高速一致性接口，提高芯片间通信的速度与效率。
在AI SoC设计中，高速互连、内存接口和跨芯片通信解决方案成为突破这些瓶颈的关键。接口IP技术如PCIe、Serdes、DDR、HBM等，不仅满足了芯片内部通信的高性能需求，还为芯片与外部设备的连接提供了高效、低功耗、可扩展的解决方案。
芯耀辉一站式IP平台解决方案的优势
芯耀辉的IP平台不仅涵盖了从芯片内部互连到外部通信的完整解决方案，更以灵活性、定制性和兼容性赢得了市场的广泛认可。以下是部分核心技术与优势：
• HBM3e内存互连：支持高达8400 Mbps的数据传输速率，优化功耗和面积，适配2.5D先进封装技术，满足高性能计算和AI集群的需求。
• UCIe互连：实现芯片裸片到裸片的高带宽、低延迟互连，支持灵活配置和多协议运行，助力先进封装设计。
• Serdes PHY：支持多协议传输（如PCIe 5.0、CXL、CCIX等），速率覆盖1.25Gbps至32Gbps，适用于数据中心、高性能计算等场景。
• PCIe/CXL Controller：具备多协议兼容、灵活配置、极致PPA（功耗、性能、面积）等特性，应对不断增长的带宽和能效需求。
• Memory Compiler：提供更优的SRAM PPA表现及全流程设计服务，涵盖设计、验证、交付及集成支持。
芯耀辉的IP解决方案已成功应用于高性能计算、数据中心、5G通信、智能汽车和物联网等领域。凭借其卓越的本地化支持服务，芯耀辉进一步巩固了其在国内半导体行业的技术地位和市场认可度。
应对挑战：创新推动AI芯片技术发展
随着AI SoC设计的复杂性增加，AI芯片厂商面临高性能接口需求、功耗控制、复杂集成和可靠性测试等多重挑战，国内对国产化IP需求进一步高涨。芯耀辉通过以下方式有效应对：
• 优化PPA表现：提升性能的同时降低功耗，满足AI SoC对能效比的严格要求。
• 支持先进封装：通过HBM3和UCIe等技术，为高带宽、低延迟的集群设计提供支持。
• 缩短开发周期：提供简易集成和Hardening交付方案，加速产品上市。
• 提升可靠性与可测性：针对封装内数据测试难点，提供创新的测试与验证方案。
在人工智能持续发展的浪潮中，芯耀辉将继续聚焦于关键IP技术的研发与优化，助力AI芯片技术的跨越式发展。通过不断突破技术瓶颈，为AI芯片设计提供前瞻性的解决方案，为推动人工智能产业的繁荣贡献力量。

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI芯片作为支撑AI应用的核心硬件，其性能和效率直接影响了AI技术的普及程度和应用深度。作为芯片设计中连接内部计算模块与外部设备的关键桥梁，接口IP在提升AI芯片性能、优化功能扩展和构建生态系统方面具有不可替代的价值。
在AI技术的浪潮中，芯耀辉以其创新的IP解决方案引领AI芯片设计变革，致力于释放智能技术的无限潜能。成立仅四年多的时间里，芯耀辉已构建出涵盖PCIe、Serdes、DDR、HBM、D2D、USB、MIPI、HDMI、SATA、SD/eMMC、Foundation IPs以及Interface IP Controllers的一站式完整IP平台解决方案，覆盖当前最前沿的协议标准。
12月5日举行的2024中国AI芯片开发者论坛上，芯耀辉产品市场总监王尚元对公司一站式完整IP平台解决方案如何助力AI芯片发展进行了深入探讨。

AI芯片算力需求飙升，接口IP成为AI SoC的基石
近年来，AI芯片的算力需求呈指数级增长。从1990年代前的算力不足到如今大规模生成式AI（如ChatGPT）的崛起，AI芯片的算力突破成为产业发展的核心目标。生成式AI模型参数量的激增带来了对计算资源前所未有的需求，集群计算性能受到“性能墙”“内存墙”“通信墙”三大瓶颈的挑战。
• 单芯片算力：通过先进制程和封装技术提升芯片的计算能力。
• 内存性能：采用高带宽、低延迟的内存技术，加速数据传输。
• 通信效率：部署高速一致性接口，提高芯片间通信的速度与效率。
在AI SoC设计中，高速互连、内存接口和跨芯片通信解决方案成为突破这些瓶颈的关键。接口IP技术如PCIe、Serdes、DDR、HBM等，不仅满足了芯片内部通信的高性能需求，还为芯片与外部设备的连接提供了高效、低功耗、可扩展的解决方案。
芯耀辉一站式IP平台解决方案的优势
芯耀辉的IP平台不仅涵盖了从芯片内部互连到外部通信的完整解决方案，更以灵活性、定制性和兼容性赢得了市场的广泛认可。以下是部分核心技术与优势：
• HBM3e内存互连：支持高达8400 Mbps的数据传输速率，优化功耗和面积，适配2.5D先进封装技术，满足高性能计算和AI集群的需求。
• UCIe互连：实现芯片裸片到裸片的高带宽、低延迟互连，支持灵活配置和多协议运行，助力先进封装设计。
• Serdes PHY：支持多协议传输（如PCIe 5.0、CXL、CCIX等），速率覆盖1.25Gbps至32Gbps，适用于数据中心、高性能计算等场景。
• PCIe/CXL Controller：具备多协议兼容、灵活配置、极致PPA（功耗、性能、面积）等特性，应对不断增长的带宽和能效需求。
• Memory Compiler：提供更优的SRAM PPA表现及全流程设计服务，涵盖设计、验证、交付及集成支持。
芯耀辉的IP解决方案已成功应用于高性能计算、数据中心、5G通信、智能汽车和物联网等领域。凭借其卓越的本地化支持服务，芯耀辉进一步巩固了其在国内半导体行业的技术地位和市场认可度。
应对挑战：创新推动AI芯片技术发展
随着AI SoC设计的复杂性增加，AI芯片厂商面临高性能接口需求、功耗控制、复杂集成和可靠性测试等多重挑战，国内对国产化IP需求进一步高涨。芯耀辉通过以下方式有效应对：
• 优化PPA表现：提升性能的同时降低功耗，满足AI SoC对能效比的严格要求。
• 支持先进封装：通过HBM3和UCIe等技术，为高带宽、低延迟的集群设计提供支持。
• 缩短开发周期：提供简易集成和Hardening交付方案，加速产品上市。
• 提升可靠性与可测性：针对封装内数据测试难点，提供创新的测试与验证方案。
在人工智能持续发展的浪潮中，芯耀辉将继续聚焦于关键IP技术的研发与优化，助力AI芯片技术的跨越式发展。通过不断突破技术瓶颈，为AI芯片设计提供前瞻性的解决方案，为推动人工智能产业的繁荣贡献力量。