為何半導體業(yè)的設計不斷加快

　　那么，這些錢投到哪些方向了?如圖7，最多的是面部識別，是基于圖形/圖像識別的。第二名是數(shù)據(jù)中心、云AI和高性能高性能計算。第三名是邊緣計算，例如手機上也可以裝AI算法，然后讓手機上的應用程序跑得更快，使手機可以進行面部識別解鎖，最新的應用是識別更多的環(huán)境景象參數(shù)。第四名汽車電子，包括汽車的自動駕駛和輔助駕駛，全球EV(電動汽車)的初創(chuàng)公司大概是三百多家，其中中國有一百多家，所以一半在中國。第五名是語音。

　　現(xiàn)在的AI已經(jīng)發(fā)展到什么程度?人們正在開發(fā)情感處理器單元(EPU)，不僅能特定地采集數(shù)據(jù)，甚至還有表情，例如你到底是在哭還是笑，還是在奸笑、傻笑?這提高了處理器的識別難度。EPU已經(jīng)達到感知層，就不再是0和1了，是模糊數(shù)學，例如56%在笑，30%是在哭，是哭笑不得等。因此到了感知層面，很難言表，需要有更多的參數(shù)描述。

　　不僅小公司在做AI的數(shù)據(jù)采集及分析應用，微軟也在做。微軟開發(fā)的Hololens是混合現(xiàn)實(MR)設備，包括定制全息處理單元(HPU)，定制AI處理器，定制飛行時間(FoT)深度相機，4灰度相機，IMU(慣性測量單元)、其他傳感器和紅外攝像機。

特定領域體系結(jié)構(gòu)需要新的設計方法和工具

　　AI/機器學習需要更高級的設計抽象和功耗分析，即HLS。僅用過去的硬件表述語言(HDL)是很難去描述一個復雜項目的，必然把抽象層推到用更高級的語言。

　　到目前為止，做芯片設計的人追求的是PPA(性能，功耗，面積)，在規(guī)范化總設計和驗證時間比較方面，用HLS來寫的時間只有Hard- RTL的1/10;在不同的模塊中實施下來，平均好四倍(如圖8)。因此，HLS方法論非常好，它可以更簡短、快速地去把想要達到的目的寫下來，之后生成的機器語言質(zhì)量也更高。更好的是，用高階語言寫的任務，可以從定向到各種不同的方案里去。另外，可以更快地切換工藝，所定義的參數(shù)不用重寫Code。

　　例如英偉達的Tegra X1的千萬門視頻解碼器采用了HLS，將驗證成本降低80%。

半導體市場成熟了嗎?

　　半導體市場2017年突然井噴式發(fā)展，到底是成熟了?還是回光返照?

　　姜氏曲線(Gompertz Curve) [1]可以代表其規(guī)律。該曲線的特點是初期增長緩慢，以后逐漸加快，當達到一定程度后，增長率又逐漸下降，最后接近一條水平線。其最大增長率的點大概在整個曲線的36.8%之處(如圖9)。

　　該曲線是1825年數(shù)學家Benjamin Gompertz提出的，用以預測所有事物的生長周期，無論是腫瘤的生長過程、人口增長，還是手機的上升過程，就算在金融界，這也是一個非常好的模型。它本質(zhì)上是一個指數(shù)的指數(shù)，以時間為序列。

　　從總晶體管數(shù)量擬合的姜氏曲線可見，把從2005年到2017年這段挖出來，耦合出一根曲線，發(fā)現(xiàn)我們現(xiàn)在處在非常嬰兒的階段——量還沒有真正起來(如圖10)。

　　那么什么時候是終點呢?如圖11，大概到36.8%這個最大切線角度的時候是2038年，所以還有20年的增速發(fā)展。每一年的速率應該是增加的，一直到2055年以后，才會放緩，漸漸傾向于收斂。

　　我們那時要有新材料、新的特別技術才能維持增速。雖然這個增速不會再保持更高。所以用傳統(tǒng)的目前可預見的硅晶體管，大概是這樣一個曲線。所以半導體業(yè)至少還有20年在這里好好享受它的增長。

小結(jié)

　　IC設計正在迅速增加。2017年半導體收入增長突然加速，2018年下半年存儲器價格會出現(xiàn)負增長。持續(xù)強勁的非存儲器市場的增長是由于：1.IC設計業(yè)有新參與者，2.中國對半導體的投資。3.初創(chuàng)企業(yè)活動的加速，4.引入“特定域處理器”。特定域架構(gòu)和學習曲線將實現(xiàn)下一波增長，帶來低功耗、高性能、低成本，同時減少設計時間和設計成本。

補充問答

為何一些代工廠放棄先進制程的研發(fā)?

　　格芯(GLOBALFOUNDRIES)和聯(lián)電(UMC)分別宣布放棄了7nm和12 nm及以下的制程研發(fā)。現(xiàn)在剩下的代工企業(yè)不多了，有臺積電，三星，英特爾。因為邏輯CMOS越做越貴，很多來源于它的機臺和硬件成本非常高昂。

　　Mentor公司中國區(qū)總經(jīng)理凌琳先生稱，首先，從代工廠來看到，不僅有尖端的Node(節(jié)點)在做，還有很多特殊工藝，例如High-V、RF等。所以雖然7 nm、12 nm的代工廠變少了，但或許會推動設計者去做More than Moore(超越摩爾定律)的產(chǎn)品，例如，以前很少有人做40 nm的嵌入式Memory，現(xiàn)在有很多公司在做這方面的方案，甚至推向28nm NVM平臺都會有的[2]。因此，會很多人在14 nm做更多More than Moore選擇，例如做特殊工藝的平臺。

　　EDA公司也在向?qū)挾葦U展，在既有的node(節(jié)點)擴展offer。因此用Mentor公司的Licence(授權許可)并不會減少，因為每做一個芯片設計，最后都要sign off(簽核)，事實上絕大部分企業(yè)是用calibre來做最后sign off的。

Mentor的EDA4.0戰(zhàn)略

　　Mentor提出了EDA4.0口號，體現(xiàn)在兩點。第一是Mentor與西門子合并，成為西門子工業(yè)軟件的一部分之后的理想愿景，由EDA4.0可以聯(lián)想到 “工業(yè)4.0”、智能制造、西門子的“Vision 2020+”等。展望未來，Mentor加上西門子的工業(yè)軟件，無疑是一個更強的組合。因為兩家的業(yè)務加起來，營收已經(jīng)接近40億美元，這是傳統(tǒng)EDA公司達不到的;而且Mentor/西門子工業(yè)軟件走向了更廣闊的客戶群，從原有的IC設計、PCB(印刷電路板)業(yè)務，面向更廣闊的智能制造，即Mentor的E-CAD是EDA工具，西門子有很多M-CAD機械的仿真軟件，如果把這兩者有機結(jié)合起來，會使系統(tǒng)級設計受益。所以把EDA擴展到4.0，Mentor進入到新的更高的層次。

　　參考文獻：

　　[1]王瑩.預測半導體的下一波浪潮.電子產(chǎn)品世界,2016(9):3

　　[2]迎九. 本土部分存儲器及存儲控制器廠商的發(fā)展策略.電子產(chǎn)品世界,2018(8): 14-20

　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第10期第3頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。