计算
无处不在的连接和数据增长的惊人速度导致了显著的内存和功率瓶颈. 需要更快的速度, 低功耗但强大的边缘处理和人工智能成为主流，推动了半导体创新的新水平, 超越摩尔定律, 为了应对这些挑战.
到2025年，全球75%的人口(60亿消费者)将每天与数据进行交互.1
大型数据中心需要100兆瓦以上的电力——足够为80000美元供电.S. 家庭.2
1数据时代2025,2018年11月，2020年5月， 希捷.com/files/www - content/our story/trends/files/dataage - idc报告- 07 - 2020.pdf/>
2美国能源部2020年.
AI
不断膨胀的数据集推动了人工智能硅市场的爆炸性增长, 4/5G连接，以及对更强大的半导体芯片的需求，以处理相关的实时分析需求.
GlobalFoundries® (GF®)高性能和超低功耗的人工智能加速器解决方案，可用于在云端和边缘进行训练(创建计算机模型)和推理(部署模型). 建立在成熟的硅平台上，辅以稳健的生态系统, 它们旨在帮助芯片设计者减少开发时间，并帮助解决方案提供商更快地进入市场. 通过使用ai优化的架构和功能, 这些解决方案可以帮助解决音频的功耗/内存瓶颈, 视频和图像处理, 智能边缘设备，甚至自动驾驶汽车应用.
人工智能硅市场
到2024年将达到210亿美元.1
到2025年，全球25%的数据将需要实时处理.2
1 ABI Research, ABI Research，人工智能和机器学习- 2020年第二季度(md - aim -105).
2 数据时代2025,2018年11月，2020年5月， 希捷.com/files/www - content/our story/trends/files/dataage - idc报告- 07 - 2020.pdf
使用12LP和12LP+ FinFET的云人工智能加速器
GlobalFoundries® (GF®) 12LP和12LP+ AI加速器解决方案可以帮助解决内存和功率瓶颈，同时加速云高端训练、模型推理等AI应用. 这两种基于finfet的解决方案提供了1ghz +的性能, 特定用途的人工智能创新提供了显著的电力效率和区域优势. 12LP+建立在GF已建立的14LPP/12LP解决方案的基础上, 其中GF的晶片出货量已经超过100万片.
这些AI-specific解决方案, 辅以GF AI设计参考包和设计技术协同优化(DTCO)服务, 使有成本效益的, 精简的设计和更快的上市时间.
AI-optimized性能 & 电源，无需移动到更小的节点.
一流的IP和全面的第三方设计和包装生态系统.
12LP和12LP+提供了AI性能的卓越组合, 功率和区域优势，并提供与7纳米解决方案相同的全球路由能力，因此芯片设计人员可以避免迁移到更小和更昂贵的几何形状.
客户已经在利用GF的12LP解决方案来获得巨大的功率和性能优势. 12LP+建立在这些优势与优化的MAC设计，一个0.5 V Vmin SRAM bitcell for 2X lower power at 1 GHz 和 a dual-work function FET that enables >20% faster logic performance or >40% lower power.
12LP/12LP+提供一级供应商I/O接口, 而一流的IP和丰富的第三方合作伙伴设计生态系统能够实现低成本的设计和快速转换原型，从而降低NRE和更快的生产时间. A 2.5D插入器可用于使用高带宽内存的客户端(HBM2/2e).
特色资源
AI加速器的边缘使用12LP/12LP+和22至于™
人工智能硅市场增长的一个主要驱动因素是计算和将本地处理和过滤数据传输到云上的优势.
GlobalFoundries® (GF®) 12LP/12LP+ FinFET和22至于™FD-SOI边缘AI加速器解决方案经过优化，减少了延迟和可操作的响应时间，同时通过管理边缘数据增强了安全性和数据隐私. 这种专门设计的解决方案结合了功率谱, 性能和区域优势，使芯片设计师能够选择最适合他们的离散或嵌入式人工智能soc.
22至于比目前行业领先的AI加速器产品节能高达1000倍.*
12LP/12LP+提供ai优化的性能，具有与7 nm相同的全球路由能力, 所以你可以更聪明地设计, 不是小.
GF 12LP/12LP+和22至于解决方案经过优化，提供了您需要的性能马力，以处理在边缘的AI推理需求, 而不是在数据中心.
利用22至于的低动态功率和一流的泄漏功率, 12LP/12LP+具有优异的热性能，以及12LP+提供的低压SRAM，以降低交流有线或电池供电设备的功耗.
利用ai调节功能的组合, 包括AI参考包与12LP/12LP+和eMRAM AI存储核心可用在汽车一级合格的22至于，以从竞争中脱颖而出.
AI边缘加速器使用22至于™FD-SOI和12LP+/12LP FinFET
*假设边缘设备的典型功耗为10到数百瓦. 22至于可实现20毫瓦的功耗.