Reiner Pope – Chip design from the bottom up

摘要

本講解從最底層邏輯閘開始，逐步推演 AI 晶片如何運算。講者解釋了為什麼乘積累加（MAC）是 AI 晶片的核心，並手動演示了從邏輯閘到全加器、 systolic array 的演進過程。他進一步分析了晶片設計中的關鍵決策，如暫存器大小與資料傳輸的平衡，以及為何 GPU 採用細分結構而 TPU 採用大規模 systolic array 以最佳化效能與能耗。

This lecture traces chip design from basic logic gates to the architecture of GPUs, TPUs, and FPGAs. Reiner Pope explains why MAC operations are fundamental to AI chips and details the trade-offs between data movement and compute in modern silicon.

重點

• AI 晶片核心是乘積累加（MAC）運算。
• 晶片設計需平衡資料傳輸與計算資源。
• GPU 採用細分結構，TPU 採用大規模 systolic array。

提到的工具與公司

• MatX
• SemiAnalysis
• ClusterMAX
• Crusoe
• Cursor
• Minsky
• Pontecorvo

適合誰看

晶片設計工程師、AI 架構師、系統架構師。

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講者

Reiner Pope

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