主要观点总结
本文主要介绍了汽车芯片的成本分析，包括不同公司之间研发成本的差异、固定成本如流片成本、晶圆成本、封测成本等，以及汽车芯片的研发过程涉及到的不同技术和组件。还讨论了芯片设计成本如光罩制作成本和新制程中光罩数量的增加，以及不同类型芯片的制造和成本问题。此外，文章还涉及了汽车芯片领域的特殊需求和技术挑战，如矩阵算力、向量算力和标量算力的需求，以及汽车领域存储的重要性。最后，文章还提到了不同代际的TPU和GDDR的性能对比，以及车载领域存储的挑战和可能的解决方案。
关键观点总结
关键观点1: 汽车芯片成本分析
汽车芯片的成本主要包括研发成本和固定成本，其中研发成本因公司差异巨大。固定成本包括流片成本、晶圆成本以及封测成本等。流片成本主要来自于光罩的制作，不同制程的光罩数量有所不同，新制程中光罩成本呈几何性增加。另外，不同类型的芯片如CPU、GPU等有不同的制造和成本问题。
关键观点2: 汽车芯片技术挑战
汽车芯片领域存在特殊需求和技术挑战。例如，随着自动驾驶技术的发展，对矩阵算力、向量算力和标量算力的需求增加。矩阵算力主要用于复杂的数学运算，如矩阵乘法；向量算力用于激活、池化、排序等计算；标量算力用于逻辑控制和任务调度。此外，汽车领域对存储的需求远高于传统计算领域，存储带宽和容量是决定大模型参数数量的关键因素。
关键观点3: 车载存储的挑战和解决方案
车载领域存储比算力重要得多，最好的解决办法是采用HBM，但成本较高。退而求其次的是GDDR，虽然性能有限，但已经是目前最好的选择。几代GDDR的性能对比显示，GDDR6的理论上限是672GB/s，但实际性能还受到其他因素的影响。
文章预览
来源：公开网络 首先来做一个芯片的成本分析，考虑到不同公司之间研发成本差异巨大，所以主要研究固定成本，固定成本主要来自流片成本和晶圆成本以及封测成本。 流片即tape-out，成本主要来自光罩的制作。依照不同的制程，光罩的数量也不一样多，下表是TSMC在不同制程的大致光罩数量，可以发现，越新的制程，光罩数量越多。（少数节点有光罩数持平的现象，是因为换FinFET或引进EUV mask。） 在新制程中，每一道光罩的成本也增加了，所以整套光罩成本是几何性地增加。据估计，一套16nm光罩需要1亿新台币，约合2千万人民币，已经是天价了，到了2nm，光罩要价高达30亿新台币，大约6亿人民币。三星8纳米光罩成本大约900万美元，7纳米的光罩成本大约1200-1500万美元，5纳米大约4000-5000万美元。 流片也有两种类型，一种是Full Mask，“全掩膜”的意
………………………………
