今年年初，大多數(shù)人從未聽說過生成式人工智能，現(xiàn)在全世界都在競相利用它，而這僅僅是開始?？臻g計算、量子計算、6G、智能基礎(chǔ)設(shè)施、可持續(xù)發(fā)展等新市場正在加速更快、更高效、更專業(yè)地處理更多數(shù)據(jù)的需求。

與每隔幾年等待下一個流程節(jié)點的日子相比，過去一年和未來幾年發(fā)生的事件將與電話或汽車的誕生一樣重要。但創(chuàng)新技術(shù)會有很多，它們的交叉方式將繼續(xù)給科技界帶來驚喜。

我們正在進入一個定制硬件、異構(gòu)集成、軟件定義系統(tǒng)的時代，而所有這些都依賴于半導(dǎo)體。但即使是芯片也在發(fā)生變化。它們變得更有針對性、更加復(fù)雜，而且潛在的安全威脅也更大。所有這些趨勢將迫使設(shè)計師重新思考工作流程、架構(gòu)和商業(yè)模式，其中一些在 2023 年變得明顯，但將在 2024 年開始真正加速。

AI/ML

2023人工智能/機器學習(AI/ML) 隨著 Google Gemini AI 的發(fā)布而落下帷幕，它既是對 ChatGPT 的追趕，也是對多模式 AI 的突破性推動。谷歌的新技術(shù)應(yīng)該會帶來更多的設(shè)計進步，因為其他公司也在尋求將圖像和視頻納入他們的生成人工智能工作中。

Quadric首席營銷官 Steve Roddy 表示：“Gemini 之所以引人注目，有幾個原因?！?“首先，它有多種版本，可以從數(shù)據(jù)中心（Gemini Ultra）一直擴展到內(nèi)存受限的電池供電設(shè)備（參數(shù)為 1.8B 的 Gemini Nano）。其次，谷歌提供了 Gemini 的預(yù)量化版本，可以在邊緣設(shè)備中部署。谷歌并沒有強迫嵌入式設(shè)備開發(fā)人員進行浮點到整數(shù)的轉(zhuǎn)換，而是小心翼翼地使其部署就緒，因此不需要用戶扮演數(shù)據(jù)科學家來進行轉(zhuǎn)換。對于邊緣設(shè)備和手機開發(fā)人員來說，Gemini Nano 的部署比許多以前的 GenAI 模型要簡單得多，這可能會刺激應(yīng)用程序中更廣泛的采用和集成?！?/p>

與其他超大規(guī)模企業(yè)一樣，谷歌也擁有定制的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，隨著跨多個領(lǐng)域的更多公司開發(fā)自己的人工智能芯片，這一趨勢預(yù)計將加速。

Alphawave Semi首席技術(shù)官托尼·陳·卡魯松 (Tony Chan Carusone) 表示：“我們將看到大型、令人興奮的新應(yīng)用和突破來自于開發(fā)自己的定制人工智能芯片的公司。” “有各種各樣的案例可以激勵人們。例如，甚至像特斯拉這樣的公司也在開發(fā)自己的定制人工智能芯片，以幫助實現(xiàn)自動駕駛訓(xùn)練。未來五年，最令人興奮的突破和應(yīng)用將來自在這種定制硬件上運行的人們?！?/p>

Vikram 指出，事實上，除了通常的大公司組合之外，許多初創(chuàng)企業(yè)正在利用云技術(shù)來構(gòu)建人工智能芯片，以解決汽車、光子學、太空和醫(yī)療設(shè)備等廣泛領(lǐng)域的一個特定問題。Synopsys云上市和產(chǎn)品戰(zhàn)略主管 Bhatia指出，他們在內(nèi)部使用人工智能來幫助削減云現(xiàn)貨市場的成本，例如，通過提醒客戶，云提供商可能會終止工作。然后，它會自動將該作業(yè)移至不同的虛擬機。

Arm中央工程執(zhí)行副總裁加里·坎貝爾 (Gary Campbell) 表示：“人工智能正在從根本上改變我們的生活和工作方式，這種轉(zhuǎn)變只會在未來 12 個月內(nèi)加速，而且遠遠超出這個范圍?！?“到 2024 年，圍繞人工智能的討論將變得更加細致，重點關(guān)注不同類型的人工智能、用例，以及最重要的是，我們需要建立哪些技術(shù)基礎(chǔ)才能使人工智能驅(qū)動的未來世界成為現(xiàn)實。先進的專用芯片將在當今人工智能技術(shù)的擴展和推動其部署的進一步進步方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。CPU 在所有 AI 系統(tǒng)中都至關(guān)重要，無論是完全處理 AI 工作負載還是與 GPU 或 NPU 等協(xié)處理器結(jié)合使用。因此，人們將更加重視這些算法的低功耗加速以及在計算能力較強的領(lǐng)域運行人工智能工作負載的芯片，例如大型語言模型、生成式人工智能和自動駕駛?！?/p>

此外，許多人希望利用人工智能來增強現(xiàn)有流程并提高生產(chǎn)力。Synopsys 產(chǎn)品線管理高級總監(jiān) Arvind Narayanan 表示：“在芯片設(shè)計流程中，有很多機會通過引入人工智能來優(yōu)化生產(chǎn)力?！?“工藝幾何尺寸的減小帶來了一系列挑戰(zhàn)，但設(shè)計芯片的時間要么保持不變，要么甚至更短。預(yù)計到 2030 年，勞動力將出現(xiàn)嚴重短缺，設(shè)計師數(shù)量將減少 20% 至 30%。像人工智能這樣的變革性技術(shù)可以幫助填補這一空白?！?/p>

數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)中心

人工智能對芯片設(shè)計工程師的潛在價值還有許多其他例子，例如將大型語言模型與數(shù)字孿生集成。Cadence高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理 Dave King 表示：“隨著數(shù)字孿生的指數(shù)級增長，到 2030 年，市場規(guī)模將達到 111.2 億美元，更多的人將能夠獲得并希望使用數(shù)字孿生?！?“這就是為什么我們可能會更希望將LLM納入數(shù)字孿生技術(shù)中，使它們成為工作場所決策中更加關(guān)鍵的要素，因為法學碩士使操作員能夠以自然的方式提出數(shù)字孿生問題?！?/p>

盡管目前人工智能熱潮不斷，但其在數(shù)據(jù)中心的使用可能會穩(wěn)定下來?！叭斯ぶ悄軐⒗^續(xù)在數(shù)據(jù)中心使用，以幫助解決已被證明有效的較小問題。這些任務(wù)包括填補體力勞動缺口、提供能源管理建議或自動化容量管理等任務(wù)，”King 說?！氨M管如此，在解決重大挑戰(zhàn)時，例如鑒于當前的技能差距，人工智能還不會被視為主要解決方案，例如運行數(shù)據(jù)中心而不是人類操作員。因此，我們可能會看到人工智能領(lǐng)域的投資帶來更直接的小規(guī)模收益?！?/p>

數(shù)據(jù)中心也開始與邊緣共享訓(xùn)練和推理，從而實現(xiàn)更多分布式智能和實時響應(yīng)。Arteris首席營銷官 Michal Siwinski 表示：“邊緣人工智能推理意味著智能邊緣絕對在企業(yè)運營方面向前邁出了一步，而且是全面的。” “例如，我們將看到更多與汽車的交叉。消費者和工業(yè)基本上正在從簡單的電子產(chǎn)品轉(zhuǎn)向相當先進的電子產(chǎn)品。這是一個巨大的破壞?！?/p>

人工智能的影響力正在蔓延

可運行人工智能的芯片類型也在發(fā)生變化，這在邊緣尤其重要。例如，DSP 在視覺、音頻和激光雷達等垂直市場中執(zhí)行一種特定類型的處理非常高效?，F(xiàn)在，隨著人工智能在各地的推廣，人們正在推動擴大這種能力。

Cadence 的 Tensilica 音頻/語音 DSP 小組產(chǎn)品營銷總監(jiān) Prakash Madhvapathy 表示：“這樣做的動機包括需要減少 SoC 面積并限制總體功耗?！?“在基于邊緣和設(shè)備上的人工智能應(yīng)用中，獨立的 DSP 或 DSP 與高效加速器結(jié)合使用，對于從微型耳塞到自動駕駛等一系列應(yīng)用來說是非常理想的。雖然人工智能加速器可能或多或少獨立工作，但趨勢是將其與具有人工智能功能且高度可編程的 DSP 配對，以作為面向未來的有效后備，以防不斷發(fā)展的人工智能工作負載引入新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

定制化

與此同時，定制化（尤其是定制芯片）的發(fā)展，正在增強人們對軟件定義架構(gòu)（SDAs）的興趣，其中功能由軟件定義?！霸摦a(chǎn)品實際上是一個軟件產(chǎn)品，” Imperas （現(xiàn)為 Synopsys的一部分）首席執(zhí)行官 Simon Davidmann 指出?！翱纯刺厮估椭懒?。有大量的芯片、數(shù)百個處理器，但定義這一切的是軟件。軟件是預(yù)先設(shè)計和架構(gòu)的，然后由芯片執(zhí)行。這意味著你必須預(yù)先進行大量模擬?！?/p>

SDAs 對定制芯片的需求與RISC-V相吻合，在最近的 RISC-V 峰會上，Meta 宣布將在其路線圖中的所有產(chǎn)品中使用 RISC-V，從而推動了 RISC-V 的發(fā)展。

Davidmann 表示：“我們看到 RISC-V 越來越受到芯片設(shè)計人員的興趣，因為它給了他們自由?！?“例如，我們正在與一家公司合作，該公司正在構(gòu)建具有 512 個小核心的新型激光雷達芯片。他們無法用他們可以獲得的許可來制造它，所以他們必須自己建造它。他們不想發(fā)明自己的產(chǎn)品，所以他們選擇了 RISC-V。”

RISC-V International 首席技術(shù)官 Mark Himelstein 對前景持樂觀態(tài)度。“RISC-V 軟件生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)展，取得了一系列里程碑，包括創(chuàng)建 RISE 項目以幫助加快 RISC-V 開源軟件的發(fā)展、RISC-V 國際格局和交流，使開發(fā)人員能夠宣傳 RISC-V 的可用性軟件?！?/p>

但這不僅僅是 RISC-V 的問題?！叭藗冋跇?gòu)建混合架構(gòu) SoC，這帶來了一系列完全不同的挑戰(zhàn)，”Arteris 的 Siwinski 說道?！巴蝗恢g，你從一個稍微封閉的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)楸仨毧缢袠藴驶ゲ僮鞯纳鷳B(tài)系統(tǒng)。我們?nèi)绾螌⑺鼈兛p合在一起？這是關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一?！?/p>

答案可能是芯粒，它最終將變得更加標準化。“我們將看到有關(guān)小芯片如何協(xié)同工作的更多標準化，”Siwniski 說?！靶玖⒊蔀榱硪环N必須集成的 IP?！?/p>

其他人也同意?！半S著代工技術(shù)的進步和摩爾定律的放緩，半導(dǎo)體行業(yè)需要找到新的方法來實現(xiàn)性能提升、成本降低和良率提高。這就是為什么芯粒將在 2024 年成為整個行業(yè)的焦點?！盇rm 執(zhí)行副總裁兼首席架構(gòu)師 Richard Grisenthwaite 說道。隨著這項技術(shù)的普及和小芯片市場變得更加多樣化，重點將轉(zhuǎn)向標準化和互操作性，以確保這些更定制的芯片以最快的方式進入市場，從而能夠在不同的市場中重復(fù)使用。到 2024 年，我們預(yù)計整個行業(yè)將齊心協(xié)力，更清晰地定義系統(tǒng)級功能和基礎(chǔ)標準，使芯粒能夠在更廣泛的系統(tǒng)中使用，而不會產(chǎn)生碎片化風險。”

繼續(xù)向左移動

小芯片和 RISC-V 扎根的關(guān)鍵原因之一是新工藝節(jié)點不再保證性能和/或功耗的改進。SoC 正在被分解為各個部分，并且所有這些部分都需要表現(xiàn)為一個系統(tǒng)。這需要更多的定制、更多的協(xié)同設(shè)計以及在流程的早期更好地理解整體架構(gòu)。

“隨著軟件定義架構(gòu)的發(fā)揮作用，您必須更多地關(guān)注前期的系統(tǒng)設(shè)計，”是德科技射頻/微波、電力電子和設(shè)備建模 EDA 業(yè)務(wù)高級總監(jiān)兼產(chǎn)品組合經(jīng)理 Nilesh Kamdar表示。“以后你不能再碰運氣了。整個工作流程，從驗證一直到流片，都必須預(yù)先弄清楚、定義和設(shè)計。你不能只是希望并祈禱它最終會走到一起?！?/p>

但這并不意味著事情變得更簡單。Fraunhofer IIS 自適應(yīng)系統(tǒng)工程部混合信號自動化組經(jīng)理 Benjamin Prautsch 指出，復(fù)雜性穩(wěn)步增加的趨勢仍將持續(xù)?！耙虼耍魏斡兄凇笠啤幕顒佣紝⒈蛔非?。這里的一個關(guān)鍵支柱是 EDA，它面臨著各種挑戰(zhàn)，例如用于系統(tǒng)分區(qū)的 EDA（包括基于小芯片的系統(tǒng)）、用于高級數(shù)字合成的 EDA，以及用于模擬設(shè)計和驗證的 EDA?！?/p>

將所有這些部分融合在一起并不是一件簡單的事情，需要關(guān)注真正的系統(tǒng)級設(shè)計以及所有部分如何組合在一起?！坝脩糁浪麄冃枰M行真正的基于模型的系統(tǒng)設(shè)計，特別是對于軟件定義的、硅支持的系統(tǒng)，”西門子 EDA的 IC 驗證解決方案戰(zhàn)略總監(jiān) Neil Hand 說道?！八麄兿胫榔瘘c，因為這與本地優(yōu)化非常不同。當您嘗試進行系統(tǒng)設(shè)計和全局優(yōu)化時，這是一系列全新的挑戰(zhàn)?！?/p>

這將需要新的工具。“真正的系統(tǒng)級設(shè)計的挑戰(zhàn)之一是如何在域之間進行通信，”Hand說。“如何以使其可用于另一個領(lǐng)域的方式抽象詳細模型？當您開始查看左移時尤其如此。如何獲取流程級信息并使其可供系統(tǒng)設(shè)計工程師使用？其中很大一部分將通過人工智能/機器學習創(chuàng)建模型來實現(xiàn)，這些模型允許系統(tǒng)設(shè)計的其他領(lǐng)域發(fā)揮作用。例如，它可用于創(chuàng)建復(fù)雜 SoC 的抽象系統(tǒng)模型，以便您可以在數(shù)字孿生中使用它。”

量子計算

2023年底，量子計算取得了兩項重大突破。首先，IBM 推出了“IBM Quantum Heron”，這是一系列新的公用事業(yè)規(guī)模量子處理器中的首款產(chǎn)品。該公司還推出了 IBM 量子系統(tǒng)二號，這是 IBM 的第一臺模塊化量子計算機，也是其以量子為中心的超級計算架構(gòu)的基石。

其次，DARPA 團隊創(chuàng)建了有史以來第一個帶有邏輯量子位的量子電路，這是實現(xiàn)容錯量子計算難題中的一個關(guān)鍵缺失部分。邏輯量子位經(jīng)過糾錯以維持其量子狀態(tài)，使它們可用于解決各種復(fù)雜問題。IBM 的成就令人興奮，足以吸引 60 分鐘的記者，他滔滔不絕地談?wù)撏ㄟ^前所未有的計算實現(xiàn)的生物醫(yī)學突破。

但量子時代也伴隨著一個巨大的警告。Rambus高級首席工程師斯科特·貝斯特 (Scott Best) 表示：“實際上，在我們的有生之年，總會有人研制出與密碼學相關(guān)的量子計算機?！?“有了這樣一臺機器，數(shù)學家已經(jīng)找到了如何破解所有數(shù)字簽名算法和密鑰交換算法的方法?！?/p>

因此，任何在 2024 年設(shè)計芯片的人都必須解決傳統(tǒng)加密方案在新芯片上市時被破解的可能性?！叭藗冡槍δ承┘用芩惴ㄟM行的一些模擬是合法的。它們可能會在 2025 年到位。” Flex Logix營銷和業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁 Jayson Bethurem 說道。“今天做出的有關(guān)安全的決定將不可避免地是錯誤的。防止他們出錯的唯一方法是在您的設(shè)備中保留某種動態(tài)加密，或者我們所說的“加密敏捷性”，例如 AES 算法。”

更多數(shù)據(jù)、更高性能和可持續(xù)性

數(shù)據(jù)不僅僅通過線路傳輸。它還會在大氣層中移動，發(fā)送端和接收端都需要大幅改進技術(shù)來處理大量增加的數(shù)據(jù)。這就是 5G 毫米波和 6G 的用武之地。

“在射頻和毫米波領(lǐng)域，正在發(fā)生巨大的飛躍，這主要是由 6G 推動的，”是德科技的 Kamdar 表示?！爱斘覀兛吹?5G 的一些后期階段，以及 6G 的發(fā)展時，這將是一個巨大的飛躍。本質(zhì)上，您將從 6GHz 或更低的載波頻率變?yōu)?28GHz 到 100GHz 的任何載波頻率。這意味著核心半導(dǎo)體技術(shù)、信號的核心調(diào)制以及您應(yīng)用的品質(zhì)因數(shù)可能都必須完全改變。市場的巨大變化使得大多數(shù)公司無法繼續(xù)使用過去的設(shè)計技術(shù)和工作流程。他們必須想出全新的工作方式?！?/p>

這包括射頻和基本主力——混合信號芯片。可能最早會在 2024 年進行設(shè)計改進。在此，DARPA 表示計劃宣布一項建立 RF 異構(gòu)集成標準的舉措。Kamdar 表示，鑒于人們對量子、光子學和 WiFi 的興趣，射頻設(shè)計正成為最“可挖走”的員工技能列表中的前列?！拔艺娴墓膭罡嗟膶W生和年輕的職業(yè)專業(yè)人士思考這個領(lǐng)域。許多公司一旦發(fā)現(xiàn)你擁有合適的射頻背景，就會抓住你?！?/p>

這只是其中的一部分。人工智能的需求也將使內(nèi)存、功耗和性能成為工程關(guān)注的首要問題。Fraunhofer IIS/EAS 高效電子部門負責人 Andy Heinig 表示：“隨著基于日益復(fù)雜性的新型生成式人工智能的不斷推出，對高性能處理器的需求也在不斷增加?！?“這里的一個關(guān)鍵趨勢是所有層級都需要更多內(nèi)存。生成式人工智能的需求也加速了對高度特定硬件實現(xiàn)的需求。結(jié)果，整個系統(tǒng)的功率密度將大幅增加，但在電力傳輸和散熱方面會出現(xiàn)問題?！?/p>

解決這些電力挑戰(zhàn)的需求是由財務(wù)和環(huán)境問題推動的。Ampere 首席產(chǎn)品官 Jeff Wittich 表示：“進入 2024 年，人工智能將成為促進劑，其中可持續(xù)性和效率將成為計算能力增長的主要障礙?！?“如果不解決效率低下的問題，增長可能會停滯，因此企業(yè)將比以往任何時候都更加重視它?！?/p>

監(jiān)管問題也推動了可持續(xù)發(fā)展舉措?！半S著我們越來越接近一些監(jiān)管要求，例如在加利福尼亞州只允許電動汽車前進或其他特定的碳目標，系統(tǒng)公司正在考慮縮短時間并確保一切都按照可持續(xù)發(fā)展標準建造，” Arteris 的 Siwinski 說道?！坝捎诮刂谷掌谂R近，許多創(chuàng)新正在加速?！?/p>

Untether AI 產(chǎn)品副總裁鮑勃·比奇勒 (Bob Beachler) 表示，對可持續(xù)性的擔憂可能會挑戰(zhàn)甚至毀滅最受歡迎的人工智能場景之一?！叭绻裉焓澜甾D(zhuǎn)向 100% 自動駕駛汽車，對溫室氣體的影響將比目前全球所有數(shù)據(jù)中心的所有計算機的影響還要大。如果我們希望自動駕駛汽車上路，傳統(tǒng)的自動駕駛汽車方法不具備使其工作所需的“人工智能馬力”。我們需要一種更加節(jié)能的方式來部署人工智能，讓自動駕駛汽車上路?！?/p>

2024年之后：可靠性和抗輻射性

更多電子產(chǎn)品具有多方面的價格標簽。例如，縮小數(shù)字設(shè)備在美元、設(shè)計時間和可靠性方面的成本更高，并且每一類都可以進一步細分。密度越高意味著放射性粒子撞擊重要部件的可能性就越大。解決方案包括輻射強化和冗余，這兩者都可能導(dǎo)致組件成本增加 25% 至 50%。

Flex Logix 首席執(zhí)行官 Geoff Tate 表示：“在較低節(jié)點，可靠性可能會受到 α 粒子的影響，這可能導(dǎo)致開發(fā)人員需要更昂貴的抗輻射芯片。” “我們可能會看到適用于所有類型存儲元件和高級節(jié)點的更強大的抗輻射設(shè)計技術(shù)。你不能讓內(nèi)存元素變得越來越小。我們并沒有擺脫阿爾法粒子。它們在我們的太陽系中?！?/p>

雖然這可能不是許多應(yīng)用程序的迫切需求，但泰特預(yù)測請求將會增加?！皩τ诖蠖鄶?shù)商業(yè)客戶來說，在本世紀末之前，使組件具有抗輻射能力可能不會成為問題。我們剛剛開始看到商業(yè)客戶需要抗輻射存儲元件來實現(xiàn)某些超高可靠性的商業(yè)應(yīng)用?！?/p>

西門子之手也同意這一觀點。“進入 2024 年，可靠性將變得更加重要。你會看到更多的公司正在考慮需要什么，”他說?！盁o論是抗輻射、功能安全還是其他技術(shù)，都將取決于哪種機制適合當前的系統(tǒng)?！?/p>

結(jié)論

盡管取得了所有突破和令人興奮的成果，但工程和商業(yè)的基礎(chǔ)仍然存在?！懊總€人都必須提高設(shè)計和實施流程的效率才能完成工作，”Imperas 的 Davidmann 說。“如果你不夠快到達那里，其他人就會搶先一步?！?/p>

隨著新問題的出現(xiàn)，市場上充斥著尋求解決問題的初創(chuàng)公司，而大公司則因為技術(shù)、人才或兩者兼而有之而收購了它們，企業(yè)整合是可能持續(xù)下去的另一個趨勢。然而，正在改變的是所有這一切發(fā)生的速度。隨著新技術(shù)的推出，它正在加速發(fā)展，而且這種情況只會持續(xù)整個十年，并持續(xù)到下一個十年。技術(shù)將繼續(xù)存在，而半導(dǎo)體是使這一切發(fā)揮作用的引擎。

審核編輯：黃飛