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。空間計算、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(diǎn)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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)(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(jìn)步，因?yàn)槠渌疽苍趯で髮D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(kuò)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(qiáng)迫嵌入式設(shè)備開發(fā)人員進(jìn)行浮點(diǎn)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(xué)家來進(jìn)行轉(zhuǎn)換。對于邊緣設(shè)備和手機(jī)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。”

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(shí)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(yùn)行的人們。”

Vikram 指出，事實(shí)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(xué)、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(jī)。

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(yuǎn)遠(yuǎn)超出這個范圍。” “到 2024 年，圍繞人工智能的討論將變得更加細(xì)致，重點(diǎn)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(shí)。先進(jìn)的專用芯片將在當(dāng)今人工智能技術(shù)的擴(kuò)展和推動其部署的進(jìn)一步進(jìn)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(fù)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(qiáng)的領(lǐng)域運(yùn)行人工智能工作負(fù)載的芯片，例如大型語言模型、生成式人工智能和自動駕駛。”

此外，許多人希望利用人工智能來增強(qiáng)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(jī)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(yán)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(bǔ)這一空白。”

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(dá)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?yàn)榉▽W(xué)碩士使操作員能夠以自然的方式提出數(shù)字孿生問題。”

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。“人工智能將繼續(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(bǔ)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。“盡管如此，在解決重大挑戰(zhàn)時，例如鑒于當(dāng)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(yùn)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。”

數(shù)據(jù)中心也開始與邊緣共享訓(xùn)練和推理，從而實(shí)現(xiàn)更多分布式智能和實(shí)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(yùn)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(fèi)者和工業(yè)基本上正在從簡單的電子產(chǎn)品轉(zhuǎn)向相當(dāng)先進(jìn)的電子產(chǎn)品。這是一個巨大的破壞。”

人工智能的影響力正在蔓延

可運(yùn)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(dá)等垂直市場中執(zhí)行一種特定類型的處理非常高效。現(xiàn)在，隨著人工智能在各地的推廣，人們正在推動擴(kuò)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(jī)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(dú)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(dú)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(fù)載引入新穎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”

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(qiáng)人們對軟件定義架構(gòu)（SDAs）的興趣，其中功能由軟件定義。“該產(chǎn)品實(shí)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。“看看特斯拉就知道了。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(jìn)行大量模擬。”

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?yàn)樗o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(dá)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(xiàng)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。”

但這不僅僅是 RISC-V 的問題。“人們正在構(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。“突然之間，你從一個稍微封閉的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)楸仨毧缢袠?biāo)準(zhǔn)互操作的生態(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。”

答案可能是芯粒，它最終將變得更加標(biāo)準(zhǔn)化。“我們將看到有關(guān)小芯片如何協(xié)同工作的更多標(biāo)準(zhǔn)化，”Siwniski 說。“芯粒將成為另一種必須集成的 IP。”

其他人也同意。“隨著代工技術(shù)的進(jìn)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(shí)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(diǎn)。”Arm 執(zhí)行副總裁兼首席架構(gòu)師 Richard Grisenthwaite 說道。隨著這項(xiàng)技術(shù)的普及和小芯片市場變得更加多樣化，重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性，以確保這些更定制的芯片以最快的方式進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)，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(fēng)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(diǎn)不再保證性能和/或功耗的改進(jìn)。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(yùn)氣了。整個工作流程，從驗(yàn)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。”

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)。“因此，任何有助于‘左移’的活動都將被追求。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(yàn)證的 EDA。”

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。“用戶知道他們需要進(jìn)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(yàn)證解決方案戰(zhàn)略總監(jiān) Neil Hand 說道。“他們想知道起點(diǎn)，因?yàn)檫@與本地優(yōu)化非常不同。當(dāng)您嘗試進(jìn)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)。”

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(jìn)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(xì)模型？當(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建模型來實(shí)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(xiàng)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(jī)，也是其以量子為中心的超級計算架構(gòu)的基石。

其次，DARPA 團(tuán)隊(duì)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(shí)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(shí)現(xiàn)的生物醫(yī)學(xué)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(shí)際上，在我們的有生之年，總會有人研制出與密碼學(xué)相關(guān)的量子計算機(jī)。” “有了這樣一臺機(jī)器，數(shù)學(xué)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。”

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。“人們針對某些加密算法進(jìn)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(jìn)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。“當(dāng)我們看到 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。”

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(jìn)行設(shè)計改進(jìn)。在此，DARPA 表示計劃宣布一項(xiàng)建立 RF 異構(gòu)集成標(biāo)準(zhǔn)的舉措。Kamdar 表示，鑒于人們對量子、光子學(xué)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。“我真的鼓勵更多的學(xué)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。”

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(fù)責(zé)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(shí)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。”

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(jìn)入 2024 年，人工智能將成為促進(jìn)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。”

監(jiān)管問題也推動了可持續(xù)發(fā)展舉措。“隨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(jìn)或其他特定的碳目標(biāo)，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(biāo)準(zhǔn)建造，” Arteris 的 Siwinski 說道。“由于截止日期臨近，許多創(chuàng)新正在加速。”

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(dān)憂可能會挑戰(zhàn)甚至毀滅最受歡迎的人工智能場景之一。“如果今天世界轉(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(jī)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。”

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(biāo)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(jìn)一步細(xì)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(qiáng)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(diǎn)，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(diǎn)的更強(qiáng)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。”

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。“對于大多數(shù)商業(yè)客戶來說，在本世紀(jì)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(shí)現(xiàn)某些超高可靠性的商業(yè)應(yīng)用。”

西門子之手也同意這一觀點(diǎn)。“進(jìn)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。“無論是抗輻射、功能安全還是其他技術(shù)，都將取決于哪種機(jī)制適合當(dāng)前的系統(tǒng)。”

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。“每個人都必須提高設(shè)計和實(shí)施流程的效率才能完成工作，”Imperas 的 Davidmann 說。“如果你不夠快到達(dá)那里，其他人就會搶先一步。”

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?yàn)榧夹g(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