AI和软硬件协同设计助力下 集成电路设计业也将迎来新机遇

发表于:2022-08-08 10:26:03 来源:8亿彩最新版 作者:8亿彩app下载

  设计业 2019 年会即 ICCAD 2019 上,新思科技中国董事长兼全球资深副总裁葛群做题为《致新致远,共思同行》的主题演讲,以下为他的演讲实录:

  今天我们是来到了南京,南京六朝古都,非常有历史感的地方,所以开始我们谈一下芯片的历史。这是上世纪 80 年代,当时还是比较先进的控制器,大概集成了 2000 个晶体管,过了 30 年以后,同样的面积下,我们集成了 20 亿个晶体管,增加了 38 万倍,符合了我们摩尔定律的要求。真正让芯片发生如此巨大变化的,有这些奇迹发生的背后,是我们一代又一代芯片人的努力,我今天演讲开始,稍微简单介绍一下我们回顾一下芯片人背后所做的事情,从一个例子,一个缩影。

  陈博士,1985 年的时候,当时在英特尔刚刚博士毕业,在英特尔接待了来自于中国航空部的部长,跟他介绍了当时在英特尔,当时最先进的人工智能技术,就是语音识别。从那个时候起,我们陈博士开始对中国这个国家发生了浓厚的兴趣,1985 年到 1995 年之间多次访问和考察,最后 1995 年在中国成立了自己的中国公司。

  但他最担心中国的芯片产业,最缺人才,所以当公司成立第二年,他就把全套的芯片设计软件,当时最是先进的,捐献给清华大学,希望和清华大学一起共同培养中国集成电路人才的发展。自从中国的 909 工程以后,中国的芯片产业进入了高速发展的轨道,拉开了整个快速发展的序幕。之后我们有大批国外企业家、先锋者,当时成立的华虹国际等,都为今天集成电路生产奠定了扎实的基础。

  后来小陈博士变成了陈博士,他在中国越干越觉得不过瘾,他在 2012 年决定在美国本土之外,建立全球最大的研发中心,同时我们这个时期,我们中国的集成电路产业又进入了更多元化的发展,我们公司企业产品越来越多样化,同时一些企业的产品也在国际世界上崭露头角,甚至有一些产品能够三分天下等等。

  陈博士那个时候不断在思考,我能够为中国产业做一些什么呢?除了技术方面,有一件事情是和南京相关的,2017 年为了帮助更好的服务于中国的芯片企业,它在南京成立了区域总部,能够用人民币的方式服务于我们中国的企业,让他们更容易获得技术和获得相关支持。中国中央人民政府为了表彰陈博士,颁发了“中国人民友谊奖”,感谢他过去二十几年,为中国产业做出的服务。大家可以记得我们陈博士的标志性微笑,他就开心想到中国集成电路产业的希望,同时他在构思下一步他能为中国产业做一些什么,所以所以他在 2019 年和清华大学,再从事 20 年所说的事情,他们成立了中国清华和新思科技的联合智能实验室,进一步推动人工智能和芯片在未来的高速发展。

  陈博士就是新思科技的联合 CEO,为什么讲陈博士在中国 25 年的历史和渊源呢?我们作为行业的后继者,我们看到的是以陈博士为代表的中国芯片行业人的缩影,是他们在过去二十几年、十几年的坚持,才有今天中国集成电路产业的巨大发展。我们作为后继者,希望能够坚持他们的坚持,继续推动中国集成电路继续前进,我们也希望能够学习他们过去 25 年所得到的经验、教训,他们所面对机遇和挑战的一些收获,让我们面对未来,更多的不确定性,更多的技术和挑战。

  在过去 25 年,我们最早工艺不断推进摩尔定律的演进,从我们手工画一个单元,到利用先进的做更好的设计,刚才台积电的罗总提到未来软硬件协同设计是芯片设计的重要趋势,我们在芯片设计的同时,开发对应的软件和系统应用,以及在未来我们结合AI和 EDA,云和 EDA 的发展使我们芯片设计自动化效率更高。

  整个芯片发展,刚才提到是绝对离不开人才,微电子和芯片产业依靠不单单是微电子专业,也依靠于电动工程、计算机学、物理、材料等,希望这方面不同人才,共同努力,才能推动芯片产业不断的往前走。事实上,我们为了驱动芯片的高速发展,2018 年工信部做了 IC 产业的人才调查,为了达到原来既定 2025 年芯片发展的目标和要求,我们行业还缺乏 30-40 万的缺口,所以我们欢迎更多人能够投入到欣欣向荣的行业当中。

  我们得到的一些经验,是感谢这个行业的投资人,是他们具有非常远见的眼光,勇气和坚定,华杉资本等,使我们产业过去几年得到更多资金支持,让他们快速支持。在 2014 年,中国大基金的注入,使这个行业的发展更有活力,也使得今年有一批芯片企业成功进入到科创板和主板,这边我们特别感谢以丁总为领导的国家大基金,当然我们非常开心看到上个月国家大基金二期宣布了,我感觉未来我们集成电路产业是非常值得期待的。

  芯片是刚才前面几位专家和领导提到的,芯片是未来整个产业发展,尤其是工业发展的基石,我们作为芯片人一直以芯片为自豪,是他让整个社会,工业化变成电子化、智能化,同时新兴的应用也带来芯片更大的发展空间。

  所以我们举几个例子,一个是整个云端的市场,芯片市场有 50 亿美金,以及大家讨论的物联网市场带来了 640 亿美金的空间,这些都是在我们芯片企业,努力推动产业的发展。当然产业的形式就像刚才刘总提到,会遇到更多挑战,无论应用端还是工艺端。

  我们举两个例子看,以 AI 来看。AI 的发展,我们知道数据越来越多,我们算法越来越复杂,要求芯片算力越来越大,我们将来一个 AI 芯片希望在不同场景下支持不同的算法,所以对于可重构的 AI 芯片的呼声越来越大,在智能汽车方面,现在一个高端的智能汽车所搭载的软件代码量已经超过一亿行,已经超过了互联网软件甚至小型飞机。同时我们未来希望的自动驾驶汽车,他们所需要运算量已经超过了每秒十万亿次的浮点预算,相当于每天带着四百台 16 寸家用电脑,一起旅行。我想我们自动驾驶是更强算力的芯片。同时,提到了我们整个安全方面,曾经对全球 16 家汽车厂商做过一个调查,关于如何防护黑客以及数据安全保护。基本上所有汽车厂商都没有对此有非常好的应对方法,所以我们在不断推进芯片高速发展的同时,我们希望研究更多的算法和架构,让汽车更安全,而不是变成非常不可信的出行工具,这是应用端,对我们芯片提出更高的要求。

  另一方面,我们看工艺对整个芯片提出更大的挑战。先看我们逻辑工艺,根据摩尔定律我们不断往下说,现在讨论比较多是 5 纳米,还有 3 纳米,进入 5 纳米以后,设计者面对的挑战越来越多,设计规则从 5 纳米到 3 纳米就有了一倍成长,我们设计师是面对指数级的挑战,更多电子效应,5 纳米,他们扩散器在不同 VT 之间不再是分开的,是连续在一起,不同 VT 之间有更多的漏电流,所以我们工具设计者如何布局布先,这也是更新的挑战。同时,我们在追求更低成本,更密的情况下,如何达到功耗和性能提升,如何取舍,也是我们芯片设计者面临的挑战。我想这是更加具体的一些表示我们就不再赘述了。

  我们除了平面工艺不断扩展,我们也慢慢从平面往数字方向走,看三维的 IC 或者三维更多整合,刚才罗总说三维分装,在两维上我们希望有更多的拓展,找到新的材料,或者是用像碳纳米管,不断延伸两维的生命周期,继续延续我们摩尔定律的有效性。

  除了普通的逻辑工艺。我们更多像高铁、电力传输以及目前的5G,在这些领域,现在也在做比较多的研究,他们能在工艺电子以及高铁上提高更多能,让设计者更多发挥芯片对应用带来的性能。最近非常值得可喜的是中科院的沈阳研究所,刚刚发布了用硅和碳墨烯以及铬形成的管,很或解决了未来微波、5G 以及 6G 的通讯。这些不同领域的挑战,我们科学家一直用孜孜不倦的精神突破界限。

  我们刚才讲了很多挑战,那我们如何面对这些挑战呢?科学家脚步是不会停止的,接下来希望做一些抛砖引玉,分享一下我们怎么解决这些问题,让芯片产业不断往前走。

  刚才提到整个工艺和设计的结合,过去看这是非常传统的芯片研发周期,最早才俩选择以及配方设定,到最后做出工艺器件交给设计者,他们做出单元库等,整个周期从工艺最早研发开始,材料选择开始,到最后芯片设计大概要五到八年的时间,到现在先进工艺可能时间更长,我们如何知道在最早的材料选择和配方选择时候,对我最后的设计优化能带来多大的贡献?比如我们设计是针对什么?低功耗?几年以后才能知道,所以我们一直想要破解,在这方面做出贡献。我们和先进的生产商合作,更早建立更精确,更完整的模型,让我们工艺设计师可以考虑到芯片设计所需要的要求,在早期做到融合设计,让工艺能够更早为我们设计做优化,这个成果我们已经应用到和 IBM 的合作,利用这样的技术极大缩短了整个工艺研发的周期,至少缩短了 12 个月。这当中也是融合了很多不同学科,包括物理学、电子学等,值得我们更多的探索,同时应用在其他的领域。

  第二分享 EDA 方面。刚刚提到 5 纳米以下,设计师和设计者面对的挑战非常多,针对不同的挑战,我们要使用不同的算法,这些算法是不是完全统一到同一个方向呢?不尽然。有的算法会降低功耗,要牺牲相关速率,有一些算法要跑得更快,如何双让算法互相兼容,走向共同的目标呢?我们也希望找到一些方法,让算法在更早期的时候融合,所以我们提出了一个“共同引擎”的概念,所有 EDA 从前到后我们使用同样的引擎,同样的数据结构,使得我们 EDA 设计流程,从开始就能往同个方向优化,重新利用工艺给设计者带来最佳的效果。

  刚才动画没有看到,其实一般的芯片设计,从前到后一定会经历两个重大的不确定性,前端到后端,通过技术,我们可以极大降低不确定性,同时把设计周期大大缩短。我们看一些比较直观的图片,上面的图是没有采用 Fusion 技术之前,不同计算单元线非常长,非常密,要花更多功耗,也不一定跑得更快,采用 Fusion 以后,我们技术联线都是在局部,它可以用更低的功耗,更小的成本,跑得更快,这是对整个芯片,让我们工程师更好面对未来挑战。

  看一下具体数据。虚线是目前比较标准的行业水平利用了 Fusion Compiler 技术,无论技术和面积上都有非常大的提升,这是 Fusion 给我们的启发,如何用融合的技术,用不同的引擎和设计结构,让我们的芯片设计变得更加容易,只有有这样的好处,这样的数字结构之后,我们能够让 AI 融入,这是目前大家都希望这件事情帮助芯片设计变得更容易,更快。

  刚才讲的是如何面对工艺上的挑战,另一方面我们如何面对应用带来的挑战呢?刚才我们反复强调软硬件结合,我们其中一个应用领域是 AI,我们两年前全球成立中国的 AI 加速器,这个 AI 加速器不单单是为我们研究更快的 AI 加速器,更重要的是我们希望能够早期把 AI 算法和硬件做更早的优化和深度的融合,我们也和 AI 的 MLPer 联盟,推动人工智能性能测试标准制定,中国企业成功利用我们的技术,降低了 30%的预算时间。

  这是我们把整个软硬件协同设计的想法,应该到了 AI 领域,下面这个领域是我们把整个软硬件协同设计的方式,带入了汽车电子,尤其是未来的智能汽车设计,未来智能汽车的驾舱是非常复杂的系统,涉及到人工驾驶、人工处理以及智能传感等等。过往传统的方法是把芯片设计,拿到芯片以后再做对应的软件和系统开发,这个周期大概至少三到五年时间,才有机会做一台智能汽车出来。现在我们采用早期的软硬件协同方法学,我们重新定义了未来智能汽车研发流程,让我们汽车设计者,能够在芯片出来之前,基于虚拟芯片,进行相关智能驾舱的设计,我们国内第一大汽车供应商已经用这个方法迅速应用到智能加舱,整个研发周期提高了 12 个月。

  同时我们专家担任学校校外教授、导师,帮助产业培育更多人才。新思从过去 25 年切换到新的篇章,我们老陈博士宣布的美国本土之外,建立最大的海外研发中心,这个研发中心终于花了几年功夫建设完成,明年 1 月份正式启用,这是 6 万方的研发中心,成为美国本土之外,成立最大的海外研发中心,这个研发花了几年的功夫建设完成。这个研发中心持续我们除了美国之外,最大的自己购并并行建设的研发中心,为中国产业做出更多贡献。

  我们也相信中国有足够大的市场,有足够聪明的人才和工程师,中国也势必能做出自己的 EDA,我们新思愿意与开放的心态,和中国产业一起,为产业做出更多贡献,我们也会坚持我们过去 25 年的坚持,和合作伙伴一起共建未来,合作未来。

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