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。