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集成电路产业发展离不开的9大关键词

文章出处:懂球帝 人气:发表时间:2021-11-12 01:15
本文摘要:一年一度的中国集成电路设计业年会(ICCAD)毫无疑问早已沦为国内集成电路产业最繁华的一次产业集会,近日刚完结的ICCAD2019汇集了来自集成电路产业仅有产业链的公司和企业领袖们,期间的辩论堪称在纵向的覆盖范围和横向的深度上都让人印象深刻印象,而这些辩论都不有可能避免近年来持续回头冷的一些技术的热点话题,也必不可少当前一些最重要的政治、经济和产业趋势。

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一年一度的中国集成电路设计业年会(ICCAD)毫无疑问早已沦为国内集成电路产业最繁华的一次产业集会,近日刚完结的ICCAD2019汇集了来自集成电路产业仅有产业链的公司和企业领袖们,期间的辩论堪称在纵向的覆盖范围和横向的深度上都让人印象深刻印象,而这些辩论都不有可能避免近年来持续回头冷的一些技术的热点话题,也必不可少当前一些最重要的政治、经济和产业趋势。其中,对于那些持续回头冷的几个话题,呈现出了一些有所不同的走势,如5G众多参会嘉宾完全一致的观点是5G在2019年以及未来几年内将给集成电路产业带给极大机会,从基础设施到产业终端等将步入一波充沛的市场行情。台积电(南京)总经理罗镇球台积电(南京)总经理罗镇球称之为,“台积电离终端产品有些距离,但在5G发展过程中,台积电认同积极参与,因为牵涉到未来南北。构建一个可以被市场接纳的5G芯片必须原始工艺与设计平台的承托,这个平台还包括先进设备与成熟期类似工艺,EDA工具,功耗优化方法,完善的IP平台,才能达成协议省电、高带宽和较低时延的规格拒绝。

这必须搭起一个原始的产品开发生态系统,而5G芯片是最后的构建结果。”AI如AI,这个话题就比较复杂了。虽然这是一个产业大趋势,但在这两年构成的产业泡沫将在近期内被渐渐击退。

芯原董事长兼任总裁戴着伟民芯原董事长兼任总裁戴着伟民直言,“目前AI算法的门槛早已较为较低了,几十年累积下来,基本的算法都可以去找获得。而算法变为芯片以后,要有地方敲,什么场景放下去?现在的问题是芯片估值很高,AI公司下半年将遭遇挑战,因为要面对落地和应用于场景的问题。

”同时戴着伟民认为,“AI芯片的另一个问题是,如何讲求小数据,多大的数据才算大?有的时候没所谓的大数据就不要做到了吗?如何利用精准的小数据发展应用于,是有一点大家考量的事情。”而“明年AI公司或许不会更加艰难,或将看见前两年因为AI热潮而涌进这一领域的人才转往到一些传统的芯片设计公司。”索喜科技中国事业部总经理刘珲索喜科技中国事业部总经理刘珲也提及,“AI芯片的关键问题不在于用于什么新的架构,而在于产品落地,在于交叠行业、耕耘行业以及对行业的了解解读,然后把硬件做合乎行业拒绝。

”戴着伟民则补足,“就AI发展落地而言,现在再行作好硬件,将来软件一定是重中之重。现在标准化的CPU、GPU、DSP、FPGA这几种架构都可以用于AI硬件实行。未来算法大大演变,软件大大发展,架构也不会更加优化。

”Cadence南京凯鼎电子副总裁刘矛环绕AI的另外一个话题是其之于EDA工具的功能优化的价值,这两年EDA工具厂商争相发售AI工具的概念,因为AI更好是基于大数据的训练和建模,而明确到芯片设计的流程和环节,牵涉到到前端的设计、建模检验环节,和后端的布局布线和版图layout环节,相对而言,后端的流程不会更为更容易有些可遵循的规范和规则,而前端的设计、建模环节因其设计的复杂度则很难建模。回应,Cadence南京凯鼎电子副总裁刘矛回应,“在仿真和数字设计的后端,在不影响原本设计方法学的基础上,显然可以迅速的看见AI给设计带给的提升。

而目前我们也看见AI在EDA应用于里不光是在后端,我们的一个团队从7、8年前开始研究AI对前端设计还包括建模上的协助。”对于如何解决问题EDA工具训练所需的大数据的问题,刘矛坦言,“很多设计公司并不期望把自己的数据共享出来放在一个大的平台上,如果这个理想可以构建的话,EDA软件可以有大量的数据库自学,效率一定会更加好。当然这其中牵涉到很多问题,还包括专利的问题、法务的问题等。所以在早期,我们还是以Cadence自己多年累积下来的研发数据居多来对工具展开训练和建模,因为AI就是越学越聪慧的,交付给客户后他们也可以通过自己的设计产生的数据大大去自学和训练。

”SiFive公司全球CEONaveedSherwani作为RISC-V领域的引领者,SiFive公司全球CEONaveedSherwani也得出了他的观点,“我们所说的后端还包括仿真、检验、测试,AI应用于设计的后端显然不会更为更容易,前端则十分有挑战。”他所指的前端牵涉到到SiFive公司所面向的IP领域,他明确提出的解决方案是“通过用于模板来容许用户的设计自由选择数。

首先创立模型,客户只需在模型中作出自由选择,我们就可以利用AI来更佳的得出建议,因为在这些受限的模型中,AI早已将很多数据展开了预先检验。同时十分最重要的一点是必须有对外开放的基础设施,如果是堵塞的模块,AI是无法变革的。

必需是对外开放的模块,让每一个阶段的数据库需要和他人共享。只有有所不同公司都作出了贡献,才能让大数据及AI更慢地沦为现实。”Chiplet系统集成的概念在摩尔定律将跑到无限大的2020-03-30 其价值愈发突显,而对于这一概念和技术趋势,行业领袖的也有各自有所不同的一些理解和观点,其中刘珲称之为,“Chiplet可以解决问题两大问题,一是在先进设备工艺节点早期阶段,一些简单高速的仿真或模块电路的若无问问题;另一个是灵活性问题,例如有些芯片在有所不同场景下,对接口或仿真的地下通道数量拒绝有所不同,如果都构建在一颗die上缺少灵活性,PPA方面无法做拟合。

Chiplet通过数字和仿真更加好地解决了场景简化的灵活性问题。”但他也认为,“挑战仍然显著,例如模块标准化、模块间极大的数据量导致裸芯片和裸芯片间网络所产生的大功耗,以及低成本所带给的未来大规模化应用于等课题。”戴着伟民寄予厚望Chiplet的未来趋势,指出Chiplet可以解决问题7nm、5nm及以下工艺中,芯片的性能、成本和设计复杂度的均衡问题。

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但也回应,目前还不存在不少必须解决的问题,“还包括很多技术还过于成熟期,以及业内要尽可能维持开放性的问题,因为Chiplet技术是将有所不同工艺、有所不同厂商的仿真、数字、射频等产品用系统集成的方法构建于一个PCB,就必须涉及的设计、制造厂商都有很好的合作。”西门子旗下业务明导荣誉CEOWaldenC.Rhines西门子旗下业务明导荣誉CEOWaldenC.Rhines也反对这个技术是不可避免的下一步,而他同时回应Chiplet只不过早已是杨家技术,归根结底是一种异构技术,目前手机里的射频部分就有类似于PCB。而目前Chiplet不存在的问题,“还包括成本较高,即测试装配太贵,同时要确保放进去的技术和芯片要符合应用于的拒绝,如果其中一个损毁,也不会让成本上升;另外一个问题是,传统的半导体技术与现有半导体技术分离出来,在厂商做到异构PCB时,他们有有所不同的术语和有所不同层面的技术、方法,设计流程往往是更为自定义简化的,也不会给集成系统Chiplet导致相当大的可玩性。当然2020-03-30 我们这些模块化的技术,也在展开拓展。

”这些都必须业者在未来大大攻下和解决问题。


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