值得一提的是,今年也是Cadence成立30周年,今年CDNLive到場的合作伙伴和開發(fā)者超過千人,是CDNLive China到場人數(shù)最多的一屆。
從今天一系列的內(nèi)容分享當(dāng)中,我們可以看到兩個(gè)趨勢(shì),一個(gè)是云計(jì)算、移動(dòng)終端、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)需求驅(qū)動(dòng)中國以及全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展;另一個(gè)則是以人工智能為首的前沿技術(shù)正在對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)進(jìn)行著一場影響深遠(yuǎn)的變革,這一變革不僅僅止步于AI芯片這一產(chǎn)品落地領(lǐng)域,還包括了人工智能如何從EDA軟件、芯片設(shè)計(jì)等源頭領(lǐng)域?qū)Π雽?dǎo)體產(chǎn)業(yè)進(jìn)行影響與變革。
會(huì)后,Cadence CEO兼華登國際創(chuàng)始人陳立武等Cadence高管也接受了包括智東西在內(nèi)的少數(shù)媒體的專訪,針對(duì)近來火熱的AI芯片話題,陳立武告訴智東西,對(duì)于終端AI芯片來說,如何做到更低功耗、更高性能表現(xiàn)是一個(gè)重要議題,比如神經(jīng)擬態(tài)芯片就是一種非常有前景的技術(shù)方向。不過,云數(shù)據(jù)中心將會(huì)是一個(gè)更大的市場,這個(gè)市場目前有著非常激烈的變化,他本人和華登國際也在這方面進(jìn)行了不少投資。
陳立武:AI驅(qū)動(dòng)半導(dǎo)體市場高速增長,5nm市場非?;钴S
陳立武說,2017年是半導(dǎo)體行業(yè)高速成長的一年,全球半導(dǎo)體市場經(jīng)歷了超過20%的增長,市場總額超過了4000億美元——而這其中,中國有著最大的半導(dǎo)體市場、并且也在持續(xù)高速增長狀態(tài),在全球半導(dǎo)體市場中扮演了一個(gè)重要的角色。
促進(jìn)半導(dǎo)體市場這一高速成長的元素有5類:5G、人工智能、數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算、以及自動(dòng)駕駛。這其中包括著市場的增長、公司的增長、技術(shù)的創(chuàng)新、以及資本的用戶。
尤其是人工智能,當(dāng)代人工智能不僅改變了所有應(yīng)用,還推進(jìn)著半導(dǎo)體市場從云到端的快速發(fā)展?,F(xiàn)在Cadence不僅已經(jīng)陸續(xù)將自己及合作伙伴的工具遷移到云平臺(tái)上,在接下來5年里,Cadence還會(huì)把人工智能跟機(jī)器學(xué)習(xí)引入自己的EDA設(shè)計(jì)軟件中,減少runtime、提高設(shè)計(jì)性能與效率。
據(jù)陳立武透露,Cadence目前每年的研發(fā)投入已經(jīng)占到了其總營收的40%(2017年Cadence總營收約19.4億美元,研發(fā)投入約8億美元,減去研發(fā)投入及其他項(xiàng)目支出后凈利潤為2.04億美元)。
至于在芯片新興突破性技術(shù)方面,則有硅光、量子計(jì)算、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算、納米管、區(qū)塊鏈這五大方面值得關(guān)注。這也是陳立武本人非??吹降膸状蠹夹g(shù)趨勢(shì),據(jù)陳立武透露,他個(gè)人跟華登國際累計(jì)在這些領(lǐng)域投資了投了4000萬美元。
目前,Cadence已經(jīng)和很多合作伙伴開始了7nm、5nm、甚至3nm的研究。比如今年年初,比利時(shí)公司Imec與Cadence就成功流片了首款3nm測(cè)試芯片。陳立武說,現(xiàn)在5nm市場是最活躍的,有很多公司在這方面非常積極,正在安排5nm相關(guān)EDA軟件與設(shè)計(jì)、IP的協(xié)同。
摩爾定律還在持續(xù)發(fā)展,下一代麒麟芯片確認(rèn)7nm
▲海思平臺(tái)與關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)部部長夏禹
雖然現(xiàn)在有不少聲音表示“摩爾定律已死!”,但海思平臺(tái)與關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)部部長夏禹認(rèn)為,不,摩爾定律還在延續(xù)增長,隨著每一代工藝的進(jìn)化,單晶體管價(jià)格都在不斷降低、能效也在高速增長、這才能讓云計(jì)算、通訊、以及PC、手機(jī)等市場在不斷高速發(fā)展,為用戶和企業(yè)帶來一代又一代更智能、更高效的產(chǎn)品。
華為內(nèi)部甚至有個(gè)幽默的內(nèi)部觀點(diǎn)——“摩爾定律是人類抗通貨膨脹的有效推手”
上圖是芯片工藝發(fā)展的路標(biāo),從圖中我們可以看到,隨著工藝的增長,未來半導(dǎo)體中將會(huì)引入新材料(比如石墨烯)、新器件等,繼續(xù)推動(dòng)摩爾定律的發(fā)展。
大約一個(gè)月之后的8月31日,華為消費(fèi)者業(yè)務(wù)CEO余承東也將會(huì)在德國發(fā)布新一代的海思麒麟7nm芯片新產(chǎn)品。
不過,隨著摩爾定律推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,它也會(huì)為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來一系列的新挑戰(zhàn):
比如,在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)方面,平面工藝上的器件將會(huì)變得非常復(fù)雜、需要設(shè)計(jì)更復(fù)雜的模型來進(jìn)行器件排布、連接互聯(lián)等,這不僅對(duì)芯片設(shè)計(jì)制造者帶來了極高挑戰(zhàn),同樣也對(duì)類似Cadence的EDA設(shè)計(jì)軟件提出更多難題。
與此同時(shí),芯片散熱問題也將帶來更大挑戰(zhàn),芯片從16nm到5nm可能面臨功耗密度10倍增長。如何散熱?——這是未來行業(yè)將會(huì)面臨的巨大挑戰(zhàn)。
而且近30年,模擬技術(shù)在仿真方面的發(fā)展相對(duì)落后,模擬電路的DFT沒有跟上行業(yè)發(fā)展的訴求,不僅需要縮短測(cè)試時(shí)間、測(cè)試覆蓋率也要提升。夏禹認(rèn)為,這里存在著模擬電路行業(yè)的巨大機(jī)會(huì)。
不過,光靠摩爾定律和工藝演進(jìn)在芯片制造領(lǐng)域的推進(jìn)還不夠,整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展還需要更先進(jìn)的封裝技術(shù)(比如2.5D、3D SIP、3D SOC等)、更先進(jìn)的工程能力HSIC、可靠性、CPBI等),讓整個(gè)系統(tǒng)級(jí)的發(fā)展來推動(dòng)。
寒武紀(jì)陳天石:AI能反過來優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)流程
寒武紀(jì)CEO陳天石首先提到,Cadence是寒武紀(jì)的重要合作伙伴,寒武紀(jì)的首款云端AI芯片中就集成了Cadence的內(nèi)存Memory interface IP和帶寬接口I/O interface IP,并應(yīng)用了Cadence Palladium Z1企業(yè)級(jí)硬件仿真加速平臺(tái)。
▲寒武紀(jì)CEO陳天石
今天陳天石分享的主題是如何用人工智能來輔助處理器的設(shè)計(jì)。由于處理器研發(fā)的早期面臨著很多重要的任務(wù),設(shè)計(jì)者要在前期選擇最合適的處理器參數(shù)以決定處理器的性能/效能,但是待決定的參數(shù)極多(比如發(fā)射寬度、功能部件數(shù)量、各級(jí)緩存大小等),設(shè)計(jì)約束也不少(比如功耗、時(shí)延等),在參數(shù)的設(shè)計(jì)組合上有數(shù)千萬甚至上億個(gè)可能。所以在芯片設(shè)計(jì)早期,有很多參數(shù)的決定是“拍腦袋”定下的,中間有很大優(yōu)化的空間。
這種負(fù)責(zé)場景+大量決策的場景,這正是AI可以發(fā)揮作用的地方。
陳天石首先,談到了用遺傳算法+代理模型(surrogate model)的方式進(jìn)行處理器結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化。
與此同時(shí),在處理器設(shè)計(jì)方面需要很多參數(shù),但是往往沒有監(jiān)督學(xué)習(xí)所需要的巨大數(shù)據(jù)量,因此陳天石團(tuán)隊(duì)還引入了半監(jiān)督學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)等方式降低了樣本需求量,通過模型預(yù)測(cè)處理器參數(shù)組合對(duì)應(yīng)的絕對(duì)性能/功耗。
此后,陳天石團(tuán)隊(duì)又陸續(xù)引入了排序?qū)W習(xí)來預(yù)測(cè)處理器配置的相對(duì)好壞,將處理器參數(shù)選擇加速了3-10倍。這一技術(shù)也被直接應(yīng)用于寒武紀(jì)系列芯片的研發(fā)。
在前期設(shè)計(jì)階段,還需要進(jìn)行處理器硅前的模擬,這是一個(gè)耗時(shí)長久的任務(wù),為了加速這一進(jìn)程,還可以引入程序抽樣方法,這一技術(shù)在多線程設(shè)計(jì)當(dāng)中尤其有用。
而在優(yōu)化處理器片上互聯(lián)拓?fù)浞矫妫捎趥鹘y(tǒng)的片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銻ing和Mesh都存在一定缺陷,陳天石團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了異構(gòu)多環(huán)拓?fù)鋪磉B接多處理器核,其多環(huán)拓?fù)溆蛇z傳算法來完全決定,能夠支持1024核的眾核處理器,能偶大幅提升芯片性能(比如網(wǎng)絡(luò)延遲、吞吐率等)。
綜合來看,人工智能不僅能夠從需求方面推動(dòng)AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展,還能反過來從芯片設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。引入機(jī)器學(xué)習(xí)與自動(dòng)化的各種方法后,芯片設(shè)計(jì)能夠獲得更好的性能、更短的需求時(shí)間、設(shè)計(jì)處理器架構(gòu)將會(huì)變得更簡單,處理器驗(yàn)證也將更自動(dòng)化、物理設(shè)計(jì)有望完全由工具自動(dòng)化完成。
結(jié)語:AI驅(qū)動(dòng)半導(dǎo)體全產(chǎn)業(yè)發(fā)展
說起AI+芯片,我們最熟悉的莫過于近年來新興的一眾AI芯片(深度學(xué)習(xí)處理器)產(chǎn)品及企業(yè)了。不過如果我們拉遠(yuǎn)來看,縱觀整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè),人工智能對(duì)其的影響其實(shí)一直蔓延到了產(chǎn)業(yè)鏈最上游——處理器設(shè)計(jì),再一路延續(xù)到產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。
拿Cadence為例,這個(gè)全球三大EDA設(shè)計(jì)軟件之一的軟件巨頭,正在從各個(gè)環(huán)節(jié)積極擁抱人工智能以及更多新興的前沿技術(shù)。與此同時(shí),這些前沿技術(shù)也在推動(dòng)著整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。