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许居衍:“摩尔定律”已死,半导体循环律将主导创新

2018/08/22
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英特尔联合创始人戈登·摩尔在 1965 年提出“摩尔定律”,预言半导体芯片上集成的晶体管电阻数量将每年增加一倍。其核心是,芯片的性能将逐渐提升,成本将会逐渐降低。然而,随着技术工艺的精进,生产小芯片的挑战与日俱增,英特尔作为“摩尔定律”的忠实信徒“卡壳”在 10nm 工艺就是“摩尔定律”步伐放缓的力证。在这个敏感的时期,英伟达 CEO 黄仁勋带头唱衰“摩尔定律”,公开称“摩尔定律”已死。

如今,信奉“摩尔定律”已死的阵营又多了一个忠实的“信徒”,他就是中国工程院院士,CETC 第 58 研究所名誉所长许居衍。8 月 22 日,由中国通信学会通信专用集成电路委员会、中国半导体行业协会集成电路设计分会、南京江北新区管委会主办,南京集成电路产业服务中心(ICisC)、《中国集成电路》杂志社、上海芯媒会务服务有限公司承办,江苏省通信学会协办的第十六届中国集成电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛上,许居衍一上来就宣称:“摩尔定律”已死,人工智能万岁。

中国工程院院士,CETC 第 58 研究所名誉所长许居衍

摩尔失灵,算力让芯片压力剧增
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。现阶段,人工智能指计算机系统具备的能力,是并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片 4 大催化剂促成的科技浪潮。人工智能火起来之后,不管是科技巨头还是创业公司,都希望抓住红利期机会。许居衍表示,过去风险投资都在远离半导体,而从 2012 年开始中国出现疯狂吸金态势,人工智能初创企业数量和融资规模逐年增加。在这样的浪潮下,芯片在演变中扮演了中心角色,而人工智能对于算力的需求又给芯片带来了压力。

许居衍认为,可编程 FPGA 热度上升让我们意识到“摩尔定律”已经失灵,芯片制造将转向机构并行和架构创新主导,未来 10 年半导体循环律将主导创新,产业将关注可重构“白片”(rSoC)。

人工智能浪潮下的芯片浪潮
人工智能走到今天已经有 62 年的历史了,当前处于第三次人工智能浪潮。第一次浪潮的核心是逻辑注意,定义人工智能;第二次浪潮的核心是专家系统,1980 年代市场中出现了数千种专家系统;第三次浪潮的核心是深度学习,这里既有硬件的进步,也有卷积神经网络模型与参数训练技巧的进步。

许居衍认为,从芯片发展看,AI 推动了计算范式的发展,推动了计算演变浪潮从大型机到手机,从大型楼宇式到片上式,未来片上计算发展到无处不在,计算将消失在万物中,宠儿开启了融入人来自然行为中的沉浸式计算时代。同时芯片编程技术也在不断发展,从封装编程到软件编程到硬件编程到软硬双编程。将人工智能、芯片、计算三种浪潮的发展轨迹和发展时间放在一起,这三种浪潮的发生时间是大致重叠的。

新时代聚焦架构创新

人工智能算法的实现需要强大的计算能力支撑,特别是深度学习算法的大规模使用,对计算能力提出了更高的要求。许居衍指出,当下芯片技术有两个难题难以解决,一个是硅技术在工艺上难以为继,第二个是现有的芯片指令流导致计算算力上不去。他强调,新时代要聚焦在芯片架构创新。架构创新有 3 个新方向:系统视野、多片和堆叠架构、异构架构。

系统视野涉及高效提供计算资源,需要平衡计算、通信与存储之间的关系;采用多片和堆叠架构,达到降低芯片成本和功耗,提高芯片灵活性,在 Si 工艺之外扩展设计灵活性;当前有 GPU、FPGA、ASIC 几种形式,采用异构架构可以“老树开新芽”。

许居衍分析了当下异构 AI 芯片的情况。在训练市场,GPU 一家独大;在推理市场,多是 ASIC 和 FPGA,其中 FPGA 占据很大比重。FPGA 加速的优势比 GPU 省功耗,比 ASIC 便宜、周期短、灵活性高,可适应不用的应用程序或环境。从英特尔 CPU+FPGA 模式上可以得到启示:半导体创新模式是遵循循环(周期)律的。

许居衍谈到,马尔科姆 - 佩恩曾提出搬到半导体有三种创新模式:颠覆式创新,指数式创新和循环性创新,但都已到了尽头或瓶颈。他本人曾提出许氏循环理论,指出到未来是软硬件双编程。而且循环理论已经被证明,2017 年 10 月,苹果定制应用处理器 A4 用于手机平板,标志着 SoCs 潮流开始,系统商进入了 SoCs 时代。

“半导体趋势将沿着循环律发展,2018 年到 2028 年将进入 U-rSoC 浪潮,这个时代的特点是片上(泛在)计算和万物互联网(万物智能)。目前,半导体产业是无效益的繁荣,产品(硬件)难度增大,产品研发费用增高,而产品的盈利空间却在减小。我们需要反思盈利模式,拓宽硬件开源业务,提升半定制技术,重启半导体新征程。”许居衍最后说道。

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