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清華教授周祖成 : 觀察EDA之我見!

發(fā)布時(shí)間:2022-03-17作者來源:薩科微瀏覽:2575

       導(dǎo)語:中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,離不開眾多專家企業(yè)的推動(dòng),清華大學(xué)周祖成教授就是推動(dòng)者和發(fā)起人。周教授年近80歲,還在到處奔波組織活動(dòng)為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展嘔心瀝血,近期還組織參加了“華為杯”第二屆中國研究生創(chuàng)“芯”大賽。

周祖成教授(左一)與創(chuàng)“芯”大賽獲獎(jiǎng)師生


        以下是正文


       EDA為我們打開了一扇窗口,讓我們能去觀察上世紀(jì)八,九十年代集成電路帶動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)飛速地發(fā)展,印證了摩爾對集成電路每18個(gè)月,特征尺寸縮小一半,而集成度翻一倍(造價(jià)不變)的預(yù)言。


       實(shí)際上集成電路產(chǎn)業(yè)處在信息產(chǎn)業(yè)的上游,它要把行業(yè)的(IP)知識產(chǎn)權(quán)(標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范和協(xié)議)映射到一個(gè)電路與系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)的架構(gòu),信息產(chǎn)業(yè)的中游提供一個(gè)信息產(chǎn)品的(軟,硬件)實(shí)現(xiàn)的解決方案,信息產(chǎn)業(yè)下游的制造業(yè)生產(chǎn)出的產(chǎn)品,除了元器件和加工成本,還要為使用的IP,付出知識產(chǎn)權(quán)的費(fèi)用。

周祖成老師


       而集成電路產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋€(gè)包括設(shè)計(jì)業(yè),制造業(yè),封測業(yè),材料和裝備在內(nèi)的完整產(chǎn)業(yè)鏈。它不同于半導(dǎo)體器件產(chǎn)業(yè),主要是受半導(dǎo)體工藝和材料的制約,因而更多地是半導(dǎo)體專業(yè)人士唱主角。而集成電路產(chǎn)業(yè)鏈更多的是以設(shè)計(jì)業(yè)為龍頭,即使是IDM(集成器件制造商)如英特爾,也是大量的人才集中于前端的設(shè)計(jì)。


       上世紀(jì)九十年代,我國集成電路產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,在一批半導(dǎo)體(1956北大半導(dǎo)體專業(yè))的大咖指導(dǎo)下,做了“907”,“908”………工程,引進(jìn)大量工藝制造線,而設(shè)計(jì)業(yè)跟不上,等于是“無米之炊”。最后也是無效的投資。直到2000年國務(wù)院出臺了8號文件,明確了集成電路設(shè)計(jì)業(yè)是集成電路產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭,又在全國建了八個(gè)產(chǎn)業(yè)化IC設(shè)計(jì)中心,才有了轉(zhuǎn)變。


       在中國政府主導(dǎo)(產(chǎn)業(yè)政策和土地與財(cái)政的支持),民間資本的投資緊跟,在加上產(chǎn)(集成電路產(chǎn)商),學(xué)(高等院校)和硏(研究所)的通力協(xié)作。在中國,所謂集成是集“官員,資本和產(chǎn)學(xué)硏”之大成!





        人才和EDA工具——集成電路設(shè)計(jì)業(yè)的兩個(gè)要素


       人才,對集成電路產(chǎn)業(yè)不僅僅是科技,工藝人才,還包括經(jīng)營與管理人才。應(yīng)該說,改革開放以來,我們教育部門的貢獻(xiàn)是人才培養(yǎng)基本上滿足了改革開放對人才的需求,不足的是高端人才欠缺,尤其是領(lǐng)軍人物奇缺!王陽元院士對集成電路人才的培養(yǎng)支招,”指出一是微電子專業(yè)培養(yǎng);二是支持電子設(shè)計(jì)工程師跨界進(jìn)入集成電路設(shè)計(jì)業(yè);三是引進(jìn)高端集成電路領(lǐng)軍的海外歸國人才。”是非常有建設(shè)性的。后來建設(shè)“示范性微電子學(xué)院”,把微電子學(xué)科從二級升級為“一級學(xué)科”都是在人才培養(yǎng)上下功夫。


       但集成電路設(shè)計(jì)業(yè)除了人才, EDA是IC硏發(fā)的拳頭產(chǎn)品,“工於善基亊,必先利其器”嘛!盡管我們在上世紀(jì)八十年代就集中力量在北京組織了“熊貓系統(tǒng)”的研發(fā),但快35年過去了,國內(nèi)EDA市場仍然被國外三大廠家Synopsys;Cadence ;Mentor Graphics)所壟斷。不是我們的人不行,而是硏發(fā)的方針出了問題。


       一個(gè)是”總是仿”,仿得連界面都差不多,殊不知用戶習(xí)慣了三大外商的EDA工具,你就是和他們差不多,使用習(xí)慣了,用戶也不想換國產(chǎn)的EDA工具。再加上三大廠商在大學(xué)開展“大學(xué)計(jì)劃”,讓大學(xué)生習(xí)慣了三大產(chǎn)商的EDA工具,會(huì)用三大產(chǎn)商工具的大學(xué)生就業(yè)也是個(gè)優(yōu)勢。



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       另一個(gè)就是方向不對,和國外三大商產(chǎn)商爭后瑞(自動(dòng)化)的EDA工具的研發(fā),別人己經(jīng)有了固定的優(yōu)勢,通常集成電路制造商需要解決的問題,三大產(chǎn)商的技術(shù)儲備和服務(wù)都有優(yōu)勢。所以,要發(fā)展國內(nèi)的EDA產(chǎn)業(yè),只能變道超車,走集成電路設(shè)計(jì)前端的設(shè)計(jì)智能化的路。看準(zhǔn)AI的巨大市場和各AI產(chǎn)業(yè)的專有的IP包,把AI各行各業(yè)的IP包轉(zhuǎn)換成集成電路可實(shí)現(xiàn)的電路架構(gòu),實(shí)現(xiàn)電子設(shè)計(jì)的智能化(EDI)。可能是一個(gè)值得關(guān)注的發(fā)展方向!


       如果說EDA解決電子設(shè)計(jì)工程師跨越“半導(dǎo)體”工藝的障礙,進(jìn)入集成電路設(shè)計(jì)。這是向集成電路設(shè)計(jì)的后端的工藝映射,解決電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(Automation)的問題!那么EDA工具發(fā)展的另一個(gè)是方向是在設(shè)計(jì)的前端,解決大量IP包映射到集成電路的架構(gòu)設(shè)計(jì),這種高層次的綜合,解決的是電子設(shè)計(jì)智能化!即EDI(Intellinge)。


       集成電路產(chǎn)業(yè)是需要集成電路產(chǎn)品的量的支持的,移動(dòng)通信的平臺為集成電路的發(fā)展提供了一個(gè)巨大的平臺(數(shù)以幾十億計(jì)的手機(jī)),從4G到5G,還是在現(xiàn)有的移動(dòng)平臺上,集成電路產(chǎn)品的量不會(huì)有實(shí)質(zhì)性的變化。只能瞄準(zhǔn)下一個(gè)市場——AI,人工智能是下一個(gè)巨大的集成電路市場,車載移動(dòng)平臺對集成電路的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超過手機(jī),還有萬物互聯(lián),智能制造,基于聲音和圖像的智能處理和機(jī)器人…………,都會(huì)對集成電路提出產(chǎn)業(yè)化的需求。可以說”AI is Chip”一點(diǎn)也不過份,AI的各種IP,通過EDI映射到電路與系統(tǒng)的架構(gòu),然后通過EDA映射到芯片制造。反過來實(shí)現(xiàn)了AI的各種IP包的芯片又支持AI的產(chǎn)業(yè)化。總之,需要更多更好的IP,芯片才能上市快,成本低。



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       IP會(huì)成為EDA公司的重要?jiǎng)?chuàng)利點(diǎn),而fabless會(huì)淪為組裝公司。IP年?duì)I業(yè)額2.5億美元的Synopsys認(rèn)為,整個(gè)系統(tǒng)該怎么驗(yàn)證只有該項(xiàng)目的設(shè)計(jì)人員才知道該芯片要實(shí)現(xiàn)什么樣的功能;另外,軟硬件協(xié)同驗(yàn)證也發(fā)生了變化:一款有一百萬行軟件代碼的芯片,而fabless卻沒有一百萬行的RTL代碼,在芯片中的軟件比硬件更復(fù)雜時(shí)。芯片設(shè)計(jì)廠商必須自己做芯片中的軟件。


       在EDA工具從自動(dòng)化向智能化發(fā)展的過程中,電子設(shè)計(jì)逐漸“軟化”,即”軟件定義的芯片”,越來越有利于解決“可重構(gòu)”和”異構(gòu)并存”的架構(gòu)定義。以過去我們在FPGA平臺上做電路與系統(tǒng)為例,因?yàn)橛布强删幊痰模栽O(shè)計(jì)主要是編程,實(shí)現(xiàn)不同設(shè)計(jì)規(guī)范的算法到FPGA架構(gòu)的映射,為此去開發(fā)在FPGA架構(gòu)上運(yùn)行的各種IP包!同理,在多核的CPU,GPU的架構(gòu)上開發(fā)電路與系統(tǒng)也是做編程,實(shí)現(xiàn)軟件定義的硬件設(shè)計(jì)。


       只不過現(xiàn)在我們從專用集成電路設(shè)計(jì)的角度,實(shí)現(xiàn)“算法到架構(gòu)的映射”,需要一個(gè)更高層次的編譯平臺(姑且我們把它稱作AI Compiler)。那么,這個(gè)平臺的普惠性,時(shí)效性和安全性都是我們十分關(guān)注的!



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       “近幾年人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展,加上量子運(yùn)算等更為先進(jìn)的技術(shù),對于解決過去的問題帶來了全新的視野。”新思科技AI研究室主任廖仁億表示。“伴隨著大家對人工智能的期望越來越高,加上海量數(shù)據(jù)的持續(xù)增長和無處不在的場景應(yīng)用,人工智能加上人類智能的賦能,幫助我們用更智能的工具,來設(shè)計(jì)日益復(fù)雜且更為強(qiáng)大的人工智能芯片,為芯片設(shè)計(jì)帶來全新的挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)。”


全球三大EDA軟件巨頭眼里的芯片設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

 

       Cadence認(rèn)為:


       軟件對半導(dǎo)體公司來說是個(gè)新挑戰(zhàn),因?yàn)樗麄儌鹘y(tǒng)只設(shè)計(jì)硬件,現(xiàn)在還要設(shè)計(jì)軟件。為此,Cadence希望幫助半導(dǎo)體公司解決三個(gè)層次的問題:


       1,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),包括早期的軟件開發(fā),系統(tǒng)級的驗(yàn)證和糾錯(cuò);


       2, SoC(片上系統(tǒng))實(shí)現(xiàn),幫助客戶去解決SoC中底層軟件的開發(fā),以及與器件相關(guān)的軟件開發(fā);


       3, 芯片實(shí)現(xiàn)層次,主要解決傳統(tǒng)的低功耗等。


       盡管Cadence擁有從IC設(shè)計(jì)到PCB(印制電路板)系統(tǒng)設(shè)計(jì)一整套平臺,但還需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)的合作,諸如IP供應(yīng)商、IP(知識產(chǎn)權(quán))和設(shè)計(jì)服務(wù)公司、代工廠、與硬件相關(guān)的軟件(其中還包括了Cadence的EDA同行們的軟件)。



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       Mentor Graphics認(rèn)為:


       當(dāng)芯片設(shè)計(jì)規(guī)模有望達(dá)到400億晶體管時(shí),要解決的重要技術(shù)如下:


       1硬件仿真技術(shù)(emulation):

       用硬件來設(shè)計(jì)硬件,就像機(jī)器人自己在設(shè)計(jì)一個(gè)人一樣。我們大幅度地使用硬件來提高整個(gè)驗(yàn)證的效能。


       2 系統(tǒng)設(shè)計(jì):

       在SoC設(shè)計(jì)中大量使用CPU核,ARM核、MIPS核等等,通過軟硬件協(xié)同仿真,可以大幅提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)的效率(CPU在進(jìn)行系統(tǒng)級仿真時(shí)避免比較耗時(shí)的RTL仿真,我們可對CPU的指令集建模)。其次,通過提早開發(fā)軟件,直接在EDA平臺上實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品原型。而且EDA平臺實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)硬件原型無法達(dá)到的偵錯(cuò)能力。因?yàn)檐浻布f(xié)同時(shí)可以讓系統(tǒng)時(shí)鐘停下(或者步進(jìn))來糾正軟件的Bug,並具體指出哪個(gè)CPU的哪條指令導(dǎo)致硬件和軟件的問題。


       3物理設(shè)計(jì)與驗(yàn)證:

       Mentor的Calibre整合自動(dòng)布局布線和物理驗(yàn)證流程,這樣大幅度提高物理驗(yàn)證的速度。



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       4 ESA(嵌入式軟件自動(dòng)化):

       使流片/制造不因晶體管數(shù)量大而明顯增加芯片的制造和研發(fā)成本,反而是軟件開發(fā)的成本在上升。例如手機(jī)上越來越多的應(yīng)用程序。如何加快軟件開發(fā)的速度,以及如何能夠減少軟件的開發(fā)成本?Mentor的ESA愿景是解決這方面的問題。


       Synopsys指出:


       其一,設(shè)計(jì)成本越來越來自軟件和認(rèn)證,需要EDA廠商和代工廠一起來解決。


       其二,是從芯片設(shè)計(jì)到仿真、驗(yàn)證再到流片,軟件和驗(yàn)證的時(shí)間占了流程一大半,需要著力提升設(shè)計(jì)效率。


       其三,是低功耗設(shè)計(jì)。


       總之三個(gè)挑戰(zhàn)都需要好的IP,芯片才能上市快,成本低。


       IP會(huì)成為EDA公司的重要?jiǎng)?chuàng)利點(diǎn),而fabless會(huì)淪為組裝公司。IP年?duì)I業(yè)額2.5億美元的Synopsys認(rèn)為,整個(gè)系統(tǒng)該怎么驗(yàn)證只有該項(xiàng)目的設(shè)計(jì)人員才知道該芯片要實(shí)現(xiàn)什么樣的功能;另外,軟硬件協(xié)同驗(yàn)證也發(fā)生了變化:一款有一百萬行軟件代碼的芯片,而fabless卻沒有一百萬行的RTL代碼,在芯片中的軟件比硬件更復(fù)雜時(shí)。芯片廠商必須自己做芯片中的軟件。


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       IC 設(shè)計(jì)必需EDA、它也是最重要的工具。隨著IC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升,新工藝的發(fā)展,EDA行業(yè)有非常大的發(fā)展空間。EDA行業(yè)需求的人才(工具軟件開發(fā)人才,工藝及器件背景的工程師、熟悉IC卡設(shè)計(jì)流程的工程師、數(shù)學(xué)專業(yè)人才、應(yīng)用及技術(shù)支持人和投資,營銷和管理類人才)的就業(yè)面相對窄,但穩(wěn)定性非常高。


       并購是EDA廠商的資本運(yùn)作,也是它做大做強(qiáng)的途徑


       在過去的六年里,EDA經(jīng)歷了另一次顛覆,就像2001年Synopsys收購Avant!一樣,這讓Synopsys成為EDA引領(lǐng)者。


       直至今日。或者說像2009年聘請[敏感詞]風(fēng)險(xiǎn)投資家Lip-Bu Tan擔(dān)任陷入困境的EDA先鋒Cadence設(shè)計(jì)系統(tǒng)公司的首席執(zhí)行官。在Lip-Bu Tan執(zhí)掌下的Cadence,[敏感詞]是EDA歷史上最繁榮的公司。


       2017年,西門子以45億美元收購了Mentor Graphics,股價(jià)溢價(jià)21%。收購傳聞曾經(jīng)一直圍繞著無晶圓廠半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng),但沒有人會(huì)想到它會(huì)成為歐洲[敏感詞]的工業(yè)制造公司。最初的傳言是,西門子將解散并出售Mentor,只保留西門子核心業(yè)務(wù)的一部分,具體地說,他們將出售Mentor IC集團(tuán)。在隨后的一次CEO圓桌會(huì)議上,這些傳言被斷然否認(rèn)。現(xiàn)在的Mentor(包括IC集團(tuán))是西門子公司戰(zhàn)略的一個(gè)組成部分。


       雖然Mentor是[敏感詞]、[敏感詞]顛覆性的EDA收購,但還有許多其他收購。EDA一直專注于非有機(jī)增長(收購),我們通過EDA Merger and Acquisitions Wiki跟蹤收購。


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       Synopsys是[敏感詞]的收購EDA公司的公司,收購EDA和IP公司以及半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)以外的公司。過去6年,Synopsys收購了10家涉及軟件安全和質(zhì)量的公司,包括2017年以5.47億美元收購Black Duck Software。Synopsys總共收購了不止88家公司,我們預(yù)計(jì)收購熱潮還將繼續(xù)。


        Mentor財(cái)務(wù)報(bào)告不再公開,但內(nèi)部消息人士稱,自收購以來,該公司的營收增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了西門子員工的預(yù)期。一些人估計(jì),這一增幅可能高達(dá)25%。自從宣布收購Mentor以來,Synopsys和Cadence也一直在蓬勃發(fā)展,營收和市值都以一種非常不符合EDA的方式攀升。Synopsys的股價(jià)幾乎翻了一番,Cadence的股價(jià)更是翻了一番以上。顯然,華爾街對EDA重新產(chǎn)生了應(yīng)有的興趣。畢竟,EDA是電子產(chǎn)品的起點(diǎn)。


       在過去六年里,EDA的另一個(gè)重要變化是客戶組合。繼蘋果之后,系統(tǒng)公司現(xiàn)在正在掌控自己的芯片命運(yùn),開發(fā)自己的芯片。我們在SemWiki上看到了這一點(diǎn),增加了我們不斷擴(kuò)大的讀者群。隨著IP、AI、Automotive和物聯(lián)網(wǎng)細(xì)分市場的快速增長,系統(tǒng)公司現(xiàn)在主導(dǎo)著我們的受眾。


       EDA云平臺(云--邊緣--終端)


       系統(tǒng)公司也在改變購買EDA工具的方式。系統(tǒng)公司可以從Synopsys、Cadence或Mentor購買完整的工具流和IP,而不是購買point工具和組裝定制的工具流(這是無晶圓傳統(tǒng))。對于首次涉足芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的公司來說,客戶支持的“單點(diǎn)聯(lián)系”(One throat to choke)的概念是一種非常有吸引力的商業(yè)策略。


       系統(tǒng)公司是云計(jì)算中EDA的理想選擇,在多次嘗試失敗后,EDA終于實(shí)現(xiàn)了。從20多年前的虛擬CAD(VCAD)開始,到10年前的托管設(shè)計(jì)解決方案(HDS),以及在臺積電、亞馬遜、微軟和谷歌作為合作伙伴的2018年Cadence Cloud的發(fā)布,Cadence已經(jīng)涉足云計(jì)算領(lǐng)域多年。2019年,他們發(fā)布了Cloudburst平臺,這是EDA邁向全面云實(shí)現(xiàn)的另一個(gè)重要步驟。


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       系統(tǒng)公司也不受傳統(tǒng)無晶圓半導(dǎo)體公司的利潤挑戰(zhàn)的約束。例如,蘋果可以為高級工具和支持支付更高的價(jià)格,而不需要通知他們的底線。因此,EDA公司通過提供IC工具和系統(tǒng)級設(shè)計(jì)工具并將其集成來滿足系統(tǒng)公司的需求。最近對Synopsys的收購表明,基于系統(tǒng)的軟件開發(fā)也是EDA的目標(biāo)。


       EDA在過去的六年中取得了EDA歷史上前所未有的繁榮,并將繼續(xù)如此,因?yàn)榘雽?dǎo)體和電子產(chǎn)品無疑將繼續(xù)主導(dǎo)著現(xiàn)代生活。


       提出的問題


       (AI 可否引導(dǎo)電子設(shè)計(jì)從自動(dòng)化邁向智能化)


       突破馮諾伊曼架構(gòu)的瓶頸的幾個(gè)好兆頭。

 

       [敏感詞]個(gè)問題:在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域AI技術(shù)能不能助力硬件設(shè)計(jì)軟化?目前的問題之一是電路設(shè)計(jì)完成之后,必須要花很多時(shí)間去做版圖設(shè)計(jì)(P&R)生成GDS,這就好像要你親自把你的設(shè)計(jì)的Verilog代碼翻譯成機(jī)器碼。


       第二個(gè)問題就是設(shè)計(jì)復(fù)用問題。如果芯片設(shè)計(jì)能像軟件開發(fā),很多函數(shù)都有現(xiàn)成的函數(shù)庫,編程時(shí)只要調(diào)用一下就行了。而不像現(xiàn)在這樣,芯片領(lǐng)域目前絕大多數(shù)模塊都必須從頭開始設(shè)計(jì),很難實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)復(fù)用。


       如果這兩個(gè)問題能得到解決,那么對整個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新和自我迭代效率都能帶來深遠(yuǎn)影響。


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       DARPA2018年在ERI峰會(huì)上提出的兩個(gè)項(xiàng)目IDEA和POSH就是針對這兩點(diǎn),其[敏感詞]目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在24小時(shí)內(nèi)即可實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)設(shè)計(jì)迭代。


       IDEA


       針對的是全自動(dòng)芯片版圖生成器。包括數(shù)字、模擬和混合信號電路的版圖生成自動(dòng)化。因此,DARPA希望能在這個(gè)領(lǐng)域有所突破。他們資助Cadence的David White組(兩千四百萬美元的資助)。Cadence表示將在Virtuoso工具中加入更多機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來幫助版圖生成自動(dòng)化。


       POSH


       DAPAR另一個(gè)目標(biāo)(POSH)是針對開源硬件項(xiàng)目。“POSH的[敏感詞]目標(biāo)是讓高性能SoC設(shè)計(jì)普惠化。POSH希望能發(fā)展出可持續(xù)的開源硬件生態(tài)以及相應(yīng)的驗(yàn)證工具。POSH同時(shí)希望能提供一個(gè)經(jīng)過廣泛認(rèn)證的開源硬件基礎(chǔ)模組庫,大家都可以自由調(diào)用這些庫里的模塊,從而避免在硬件領(lǐng)域重復(fù)設(shè)計(jì)的問題。建立從RTL級到系統(tǒng)級別的設(shè)計(jì)庫,借助于COMPILER,編輯調(diào)用和綜合優(yōu)化,以[敏感詞]的效能實(shí)現(xiàn)一個(gè)片上系統(tǒng)。


薩科微SLKOR產(chǎn)品應(yīng)用場景


       SDH(software defined hardware)


       DARPA關(guān)注的第三個(gè)重點(diǎn)是軟件定義架構(gòu)SDH和domain-specific片上系統(tǒng)(domain-specific SoC,DSSoC)。在芯片架構(gòu)創(chuàng)新領(lǐng)域,軟件定義架構(gòu)和domain-specific可謂是“陰”與“陽”,陰陽互生,在矛盾中發(fā)展。在架構(gòu)發(fā)展歷史上,我們看到軟件定義可配置的通用架構(gòu)遇到瓶頸,然而domain-specific架構(gòu)又遇到利用率低的問題。于是domain-specific的可配置架構(gòu)將會(huì)成為主流。它提倡解決計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和安全問題更多地依靠軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。與通用的腳本語言python相比,軟硬件協(xié)同優(yōu)化可以6萬倍的提升計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和安全性能。


       按特定領(lǐng)域優(yōu)化引出DSA(領(lǐng)域特定架構(gòu))。設(shè)計(jì)DSA處理器需要比通用處理器更多的領(lǐng)域相關(guān)知識,例如:

       1--機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器;

       2---圖形和虛擬現(xiàn)實(shí)的GPU(俗稱顯卡);

       3---可編程的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。


       希望實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域特定語言、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和芯片的軟硬件協(xié)同的垂直整合。正像在RISC-V中考慮DSA需求並預(yù)留了大量的op code。另一個(gè)協(xié)同設(shè)計(jì)的例子是英偉達(dá)的深度學(xué)習(xí)加速器。


       RISC-V很可能是[敏感詞]個(gè)進(jìn)行軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的架構(gòu)。


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       自由和開放的架構(gòu)以及實(shí)現(xiàn)開源(Linux是開源的):RISC-V指令集是組件化和可擴(kuò)展的;整個(gè)軟件從下到上都是完全開源的(可以修改的);不同的設(shè)計(jì)師共同做同一個(gè)架構(gòu)的處理器,可以實(shí)現(xiàn)敏捷的芯片開發(fā)。


       為此,圖靈獎(jiǎng)首次頒給了計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu),在AI硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)火熱的今天,2017年圖靈獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給了前斯坦福大學(xué)校長John L. Hennessy和加州大學(xué)伯克利分校退休教授David A. Patterson,以表彰他們在計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和評估方面開創(chuàng)了一套系統(tǒng)的、量化的方法。在AI硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)火熱的今天,榮獲圖靈獎(jiǎng)最感嘆他們的自我突破,從RISC、RAID、NOW到IRAM,體系結(jié)構(gòu)推陳出新才是其他應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的源頭活水。


       Hennessy和Patterson于2018年6月23日(周六)在加州舊金山舉行的ACM年度頒獎(jiǎng)晚宴上正式接受2017 ACM A.M.圖靈獎(jiǎng)的頒獎(jiǎng)。ACM主席Vicki L. Hanson說:“他們基于RISC的高能效處理器的貢獻(xiàn)使得移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)革命成為可能。過去的25年里,他們開創(chuàng)性的教科書影響了一代又一代的工程師和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)師。”


       AI的開放平臺和普惠AI,促成了我們對AI安全性的關(guān)注。


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       Open AI平臺


       Sutskever最初硏究的序列建模應(yīng)用于語音,文本和視頻,非常實(shí)際的應(yīng)用就是機(jī)器翻譯。2014年,Sutskever與谷歌研究員共同提出Seq2seq學(xué)習(xí)(Sequence to Sequence Learning)。還使循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)應(yīng)用于AI語言任務(wù)。他又加入了Google開源庫TensorFlow(世界上[敏感詞]的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))的開發(fā),將它用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí),還用數(shù)據(jù)流圖來描述計(jì)算并與各種計(jì)算設(shè)備連接(CPU,GPU和定制設(shè)計(jì)的ASIC、稱為張量處理單元的GoogleT)。在谷歌,Sutskever協(xié)助DeepMind的研究人員開發(fā)“AlphaGo”,展示出超越人類的強(qiáng)大的智能。


       關(guān)于AI的安全性


       史蒂芬·霍金(物理學(xué)家):我們現(xiàn)有的人工智能初始形態(tài)確實(shí)對我們有幫助,但我認(rèn)為人工智能的全面解放會(huì)給人類寫下絕筆。


       埃隆·馬斯克(特斯拉CEO):人工智能是對人類文明的根源性威脅。


       比爾·蓋茨(微軟創(chuàng)始人):我認(rèn)為對人工智能有所忌憚是對的,但我不認(rèn)為我們在發(fā)展人工智能后,它就一定會(huì)和人類發(fā)展背道而馳。


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       人工智能安全研究也屬于OpenAI研究的范疇。兩年前,OpenAI列出了許多關(guān)于確保現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)按預(yù)期運(yùn)行的研究問題。


       Tegmark也指出:“現(xiàn)在解決AI安全問題非常困難,或許需要30年才能攻克,而且我們必須現(xiàn)在就開始著手解決它們。” Tegmark創(chuàng)辦的“未來生命研究所“發(fā)起抵制AI[敏感詞]化的行動(dòng),包括馬斯克和哈薩比斯在內(nèi)的2000多名AI學(xué)者在斯德哥爾摩IJCAI上簽署宣言,讓AI的安全性話題再度受到關(guān)注。


       倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授汪軍也指出,普惠AI的安全性包括兩個(gè)層面。[敏感詞]個(gè)層面是魯棒性,即在特殊環(huán)境中使用AI是不是比較好。其次才是通常意義上講的安全層面。


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       普惠的AI


       信息化之后必然的趨勢是智能化。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)分享、算法成本下降,算力安全可靠,才能使AI普惠。


       [敏感詞]部分是數(shù)據(jù)的來源,數(shù)據(jù)本身要質(zhì)量高,成本要低;

       第二部分是算法,算法設(shè)計(jì)和訓(xùn)練調(diào)參的人工成本也很貴;

       第三部分是計(jì)算的能力,用大量計(jì)算平臺和AI芯片都有價(jià)格因素!


       解決的途徑:


       數(shù)據(jù)靠流轉(zhuǎn)和分享;算法靠使用;計(jì)算的安全性、可靠性以及對隱私的保護(hù)等,也是AI普惠化過程中面臨的問題。



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       AI如何普惠?


       普惠AI需要降低門檻,從AI的基礎(chǔ)要素?cái)?shù)據(jù)、算法、算力三個(gè)層面入手;


       普惠AI需要完善工具,提高可用性與可教授性;


       普惠AI需要做到安全性,確保AI是有益的。


       把普惠AI分成通用AI,比如說語音識別、機(jī)器翻譯、人臉識別這樣的領(lǐng)域,可以無成本復(fù)制。


       專業(yè)化普惠AI開放的平臺,是在一定的專業(yè)背景下研發(fā)的個(gè)性化的方案。如科大訊飛推出以語音交互技術(shù)為核心的人工智能開放平臺,為開發(fā)者免費(fèi)提供語音識別、語音合成等語音技術(shù)SDK。


       “華為云“提出了“普惠AI”的概念,讓大家都“用得起、用得好、用得放心。以及’teachable’——未來人人都應(yīng)該能夠教授AI做自己想讓AI做的事情。”


       “云平臺,邊緣管控和個(gè)人終端”可能是我們即將面臨的“EDA”產(chǎn)業(yè)。


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       歸納一下,電子設(shè)計(jì)的智能化、編程化、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的軟硬件協(xié)同、建立AI的開放平臺、普惠的AI和AI的安全性,從上面六個(gè)方面將2018年以來較為關(guān)注的論述做了個(gè)綜述。是想說明電子設(shè)計(jì)從自動(dòng)化向智能化演進(jìn)已經(jīng)成為了一種潮流。我們搞電子系統(tǒng)的人,用芯片設(shè)計(jì)的工具實(shí)現(xiàn)一個(gè)片上系統(tǒng)集成的設(shè)計(jì)師和工程師,要關(guān)注“AI COMPILER 創(chuàng)芯平臺!”


       EDA是IC 設(shè)計(jì)必需的、也是最重要的工具。隨著IC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升,新工藝的發(fā)展,EDA行業(yè)有非常大的發(fā)展空間。EDA行業(yè)需求的人才(工具軟件開發(fā)人才,工藝及器件背景的工程師、熟悉IC卡設(shè)計(jì)流程的工程師、數(shù)學(xué)專業(yè)人才、應(yīng)用及技術(shù)支持人和銷售類人才)的就業(yè)面相對窄,但穩(wěn)定性非常高。


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