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“不負(fù)春光不負(fù)卿”,2018中國IC領(lǐng)袖峰會(huì)紀(jì)實(shí)報(bào)道(上)

2017年由人工智能大潮引領(lǐng)的新一輪技術(shù)創(chuàng)新,迅速帶動(dòng)全球半導(dǎo)體創(chuàng)新加速。中國IC設(shè)計(jì)公司迎來了與海外IC設(shè)計(jì)公司同步起飛的時(shí)代機(jī)遇。同時(shí),由中國率先提出并倡導(dǎo)的“一帶一路”戰(zhàn)略,迅速成為全球經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展的新亮點(diǎn)與新看點(diǎn)。

在2018年的春天,Aspencore旗下《電子工程專輯》、《電子技術(shù)設(shè)計(jì)》、《國際電子商情》三大媒體聯(lián)合在上海舉辦2018年中國IC領(lǐng)袖峰會(huì)。峰會(huì)以“中國IC業(yè)之世界格局”為主題,特邀產(chǎn)業(yè)最受關(guān)注的領(lǐng)袖人物,與數(shù)百位資深設(shè)計(jì)工程師、管理精英和技術(shù)決策者共同探討產(chǎn)業(yè)的成長和突破之道。US6esmc

下午場及圓桌論壇報(bào)道:US6esmc

“不負(fù)春光不負(fù)卿”,2018中國IC領(lǐng)袖峰會(huì)紀(jì)實(shí)報(bào)道(中)US6esmc

“不負(fù)春光不負(fù)卿”,2018中國IC領(lǐng)袖峰會(huì)紀(jì)實(shí)報(bào)道(下)US6esmc

Aspencore全球發(fā)行人兼執(zhí)行董事高志煒(Victor Gao)在歡迎致辭中表示,2017年由人工智能大潮引領(lǐng)的新一輪技術(shù)創(chuàng)新,迅速帶動(dòng)全球半導(dǎo)體創(chuàng)新加速。中國IC設(shè)計(jì)公司迎來了與海外IC設(shè)計(jì)公司同步起飛的時(shí)代機(jī)遇。同時(shí),由中國率先提出并倡導(dǎo)的“一帶一路”戰(zhàn)略,迅速成為全球經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展的新亮點(diǎn)與新看點(diǎn)。US6esmc

在可預(yù)測的未來,全球半導(dǎo)體行業(yè)將呈現(xiàn)高速發(fā)展趨勢(shì)。歐洲以德國、法國、英國為代表,仍將持續(xù)關(guān)注智能制造、智慧城市、區(qū)塊鏈等熱門技術(shù);而在北美的硅谷、波士頓,不僅見證著初創(chuàng)企業(yè)的蓬勃發(fā)展,生命科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、航天科學(xué)等學(xué)科也突飛猛進(jìn);作為全球最具活力的市場,亞太區(qū)對(duì)CPU、GPU和存儲(chǔ)器的需求尤其旺盛。而當(dāng)前全球最重要的發(fā)展熱點(diǎn)來自AI和物聯(lián)網(wǎng),人與機(jī)器達(dá)到了空前的融合,物聯(lián)網(wǎng)正演變?yōu)椤拔衣?lián)網(wǎng)”,這需要云端、電信端和終端的密切配合。US6esmc

“上知天文,下知地理,文經(jīng)武律,以立其身”。憑借高科技資本、技術(shù)人才和全球最佳市場的優(yōu)勢(shì),中國IC業(yè)者近些年創(chuàng)造出了一系列令人矚目的成就,例如中國自主研發(fā)的CPU已經(jīng)運(yùn)行在國產(chǎn)超級(jí)計(jì)算機(jī)中,長江存儲(chǔ)3D NAND存儲(chǔ)芯片量產(chǎn)在即,清華大學(xué)推出的可重構(gòu)計(jì)算處理器,兆易創(chuàng)新的非易失性存儲(chǔ)芯片都已成為明星產(chǎn)品。那么,中國IC廠商如何在“一帶一路”的利好政策下,走向全球市場、占領(lǐng)IC時(shí)代巔峰?在AI時(shí)代,中國IC廠商是否能夠和國際對(duì)手處于同一起跑線?本次峰會(huì)將為您一一解開心中的疑惑。US6esmc

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AspenCore 亞太區(qū)總經(jīng)理及總分析師張毓波主持了峰會(huì)US6esmc

物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能市場下的中國IC機(jī)遇

華為公司一直是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的倡導(dǎo)者和主要參與者。但在華為技術(shù)有限公司半導(dǎo)體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)夏硯秋看來,過去物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展實(shí)際上是不盡人意的。US6esmc

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“回顧歷史,IoT這個(gè)概念提出近20年,商業(yè)化嘗試也有10年,但現(xiàn)在既有的物聯(lián)網(wǎng)連接只有10億個(gè),根本問題出在哪里?”夏硯秋分析認(rèn)為,技術(shù)上來看,最重要的就是原有的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)過于簡單,無法在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)普遍覆蓋,從而導(dǎo)致商業(yè)化的不成功。 而物聯(lián)網(wǎng)的新時(shí)代在于低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)的誕生和標(biāo)準(zhǔn)的確立,使得全球范圍內(nèi)的覆蓋成為可能,運(yùn)營商擁有大規(guī)模的服務(wù)提供能力,可以形成真正可持續(xù)的盈利模式,把垂直行業(yè)應(yīng)用融合起來,把智能生活帶給每個(gè)人,每個(gè)家庭。US6esmc

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在物聯(lián)網(wǎng)新舊時(shí)代轉(zhuǎn)換的過程中,各國政府和運(yùn)營商在其中起到了主導(dǎo)作用,一個(gè)定標(biāo)準(zhǔn),一個(gè)修路。可以看到,物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條復(fù)雜多樣,但芯片產(chǎn)業(yè)占比非常低,單獨(dú)從芯片本身也看不到賺大錢的機(jī)會(huì),全球只有少數(shù)玩家參與。但反觀人工智能這一波產(chǎn)業(yè)浪潮中,芯片技術(shù)在其中發(fā)揮的驅(qū)動(dòng)力和商業(yè)機(jī)會(huì)則大不一樣。US6esmc

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上圖是2017年Gartner技術(shù)成熟度曲線圖。與2011年物聯(lián)網(wǎng)概念第一次出現(xiàn)在觸發(fā)期,且被認(rèn)為還需要5-10年的時(shí)間才能成熟不同的是,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),成熟的時(shí)間也變成了2-5年,但仍然處于技術(shù)發(fā)展的早期。物聯(lián)網(wǎng)芯片當(dāng)然是不可或缺的,但驅(qū)動(dòng)力更多的是來自于產(chǎn)業(yè)各方如何達(dá)成共識(shí)。但反觀人工智能相關(guān)的技術(shù)卻一下子多了起來,綠框中,無論是還處于早期的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)擬態(tài)硬件,還是處于炒作巔峰的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛、認(rèn)知計(jì)算都和AI芯片強(qiáng)相關(guān),無論是在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界,我們都可以深切地感受到芯片對(duì)于人工智能相關(guān)技術(shù)的關(guān)鍵推動(dòng)力量。US6esmc

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那么人工智能芯片市場到底有多大呢?JP Morgan認(rèn)為未來5年將保持60%的年化增長速度,從2017年的30億美元到2022年的330億美元;Nvidia更加激進(jìn),認(rèn)為在2020年這個(gè)市場就會(huì)達(dá)到300億美元,其中訓(xùn)練市場110億美元,推理市場150億美元,高性能計(jì)算市場40億美元;Intel把數(shù)據(jù)中心的CPU、GPU、Memory、網(wǎng)絡(luò)、光芯片全放在一起,認(rèn)為2021年要到650億美元;IDC和Gartner給出的數(shù)據(jù)是5年后大概100億-150億美元的新增AI芯片市場。US6esmc

也就是說,無論按照誰的標(biāo)準(zhǔn),這塊市場的增長都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了IC產(chǎn)業(yè)的平均增速,而這樣一塊新市場的誕生,在過去十幾年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中是非常不同尋常的,所以不僅吸引了老牌的IC廠商廣泛參加,也吸引了非常多的創(chuàng)業(yè)公司參加,可以說對(duì)于AI芯片市場比較樂觀的一個(gè)判斷,幾乎成了產(chǎn)業(yè)界的共識(shí)。US6esmc

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對(duì)于未來的樂觀預(yù)測不是拍腦袋想出來的。根據(jù)2017年全球服務(wù)器和GPU的出貨量來看,服務(wù)器出貨量達(dá)1100萬臺(tái),其中云計(jì)算廠商大概占到了40%,Nvidia數(shù)據(jù)中心GPU出貨量32萬塊,按照一臺(tái)服務(wù)器配4個(gè)GPU來估計(jì),去年具備AI加速能力的服務(wù)器出貨量只有7萬臺(tái),和總得出貨量相比,滲透率不足1%。US6esmc

夏硯秋強(qiáng)調(diào)說,這個(gè)數(shù)字很重要。從一個(gè)角度來看,可以理解為數(shù)據(jù)中心的GPU市場仍然是一個(gè)利基市場,很多服務(wù)器并不需要AI功能。但如果換一個(gè)角度來思考,那就是數(shù)據(jù)中心的AI芯片市場還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到頂,如果誰能提供價(jià)格合適、性能強(qiáng)大的AI芯片,客戶沒有理由不買。US6esmc

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如果從利潤的角度來看,機(jī)會(huì)就更加明顯了。左圖曲線是Nvidia GPU的每瓦性能提升趨勢(shì)曲線,斜率還是比較穩(wěn)定的;右圖是GPU的售價(jià)和性能的曲線,從斜率來看,這個(gè)性價(jià)比是越來越差的,但這也是Nvidia的利潤源泉。US6esmc

2017年,Nvidia的毛利率達(dá)到了62%,而5年前只有52%,考慮到數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)在Nvidia總收入中占比只有20%,所以毛利率應(yīng)該更高;而老對(duì)手AMD近5年來毛利率也就是在30%上下。因此,如果誰能夠挑戰(zhàn)Nvidia現(xiàn)在的霸主地位,不僅市場規(guī)模會(huì)做到很大,利潤方面也將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越一般的半導(dǎo)體廠商。US6esmc

AI芯片最大的挑戰(zhàn)來自于市場定位,如何平衡性能與靈活性?是贏者通吃還是深耕長尾?這是夏硯秋在現(xiàn)場對(duì)行業(yè)提出的問題。這其實(shí)代表了AI芯片的兩種商業(yè)選擇,換句話說,由于芯片產(chǎn)業(yè)的歸一化標(biāo)準(zhǔn),大家實(shí)際上只有兩個(gè)選擇:在數(shù)據(jù)中心市場擊敗Nvidia,或者是構(gòu)建垂直領(lǐng)域的端到端護(hù)城河US6esmc

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贏者通吃的代表是來自英國的Graphcore公司,它在2017年10月底公開宣布其IPU達(dá)到了之前的設(shè)定目標(biāo),相比于其它AI加速處理器性能提高10x-100x,在訓(xùn)練和推理都表現(xiàn)出色,最大程度地支撐開發(fā)者的創(chuàng)新模型和算法,實(shí)現(xiàn)其它硬件架構(gòu)無法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。US6esmc

而以下數(shù)據(jù)則告訴我們深耕長尾的價(jià)值:US6esmc

數(shù)據(jù)中心:30億美元

安防監(jiān)控:1億攝像頭出貨量,傳統(tǒng)監(jiān)控芯片市場規(guī)模20億美元

自動(dòng)駕駛:9000萬汽車出貨量,未來ADAS市場10億美元,L2/L3市場20億美元,L4/L5市場50億美元

智慧家庭:智能音箱(2017年數(shù)千萬出貨)、智能攝像頭、游戲機(jī)

智能手機(jī):15億出貨量,AP市場規(guī)模400億美元,美顏相機(jī),AR和語音助手

AI醫(yī)療:醫(yī)學(xué)影像診療,高性能計(jì)算

機(jī)器人/無人機(jī):數(shù)百萬出貨量

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但夏硯秋認(rèn)為,目前的AI芯片還不能解決安防領(lǐng)域遇到的所有問題,而在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域又恰恰相反,是AI芯片運(yùn)算性能過剩,例如當(dāng)前的GPU已經(jīng)能夠具備支持L5自動(dòng)駕駛的性能,人們探討更多的是如何將可靠性從99.9%提升到99.9999%,這需要從更高的系統(tǒng)層面進(jìn)行思考。深耕長尾的價(jià)值在于垂直整合解決實(shí)際商業(yè)問題,而在這一波浪潮中,中國IC廠商將首次和國際對(duì)手處于同一起跑線。US6esmc

權(quán)利的游戲

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北京芯愿景有限公司總經(jīng)理張軍援引知名美劇《權(quán)力的游戲》的主題,從規(guī)則、攻略和裝備三方面闡述了三大法律法規(guī)、如何建立有效的攻防體系以及兩種時(shí)效性非常強(qiáng)的專利工具。US6esmc

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他強(qiáng)調(diào)稱,與集成電路行業(yè)相關(guān)的包括專利權(quán)、布圖設(shè)計(jì)權(quán)和商業(yè)秘密權(quán)。在布圖設(shè)計(jì)權(quán)中,保護(hù)“思想的表達(dá)”而非“思想”本身,也就是說,按照《條例》第五條的規(guī)定: “布圖設(shè)計(jì)的保護(hù),不延及思想、處理方法、操作方法或者數(shù)學(xué)概念等?!?;如果按照《條例》第四條:“受保護(hù)的布圖設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)具有獨(dú)創(chuàng)性,即該布圖設(shè)計(jì)是創(chuàng)作者自己的智力勞動(dòng)成果,并且在其創(chuàng)作時(shí)該布圖設(shè)計(jì)在布圖設(shè)計(jì)創(chuàng)作者和集成電路制造者中不是公認(rèn)的常規(guī)設(shè)計(jì)。”,那么,保護(hù)布圖設(shè)計(jì)中的獨(dú)創(chuàng)性部分,而非其它;第三點(diǎn),按照《條例》第七條:該法規(guī)保護(hù)“集成電路布圖設(shè)計(jì)、含有該布圖設(shè)計(jì)的集成電路或者含有該集成電路的物品?!?,闡明了布圖設(shè)計(jì)保護(hù)的三個(gè)層次。US6esmc

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而根據(jù)獨(dú)立創(chuàng)作性要求,布圖設(shè)計(jì)只要求獨(dú)立完成,并不要求首創(chuàng);不排斥兩個(gè)獨(dú)立完成的內(nèi)容相近甚至相同的布圖設(shè)計(jì);布圖設(shè)計(jì)侵權(quán)鑒定時(shí),不能僅憑相似度來判定侵權(quán),還需要確定雙方是否獨(dú)立完成—“接觸+相似”的判定原理。而在創(chuàng)造性概念中,布圖設(shè)計(jì)的工業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性,決定受保護(hù)客體需要一定的創(chuàng)造性;布圖設(shè)計(jì)的作品屬性,決定受保護(hù)客體不僅要有“個(gè)性”,還要有一定的“質(zhì)量”;布圖設(shè)計(jì)的創(chuàng)作性略高于著作權(quán),遠(yuǎn)低于專利權(quán)。US6esmc

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而專利戰(zhàn)略的目的,是為了自身的長遠(yuǎn)利益和發(fā)展,運(yùn)用專利制度提供的法律保護(hù),在技術(shù)競爭和市場競爭中謀取最大經(jīng)濟(jì)利益、并保持自己競爭優(yōu)勢(shì)的整體性戰(zhàn)略觀念與謀略戰(zhàn)術(shù)的集成總和體。US6esmc

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在運(yùn)用專利戰(zhàn)略攻擊時(shí),既可以使用專利無效訴訟(即利用現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新性否定)或 技術(shù)壟斷訴訟(通過訴壟斷而得到免費(fèi)專利授權(quán)),也可以使用產(chǎn)品侵權(quán)訴訟,包括侵權(quán)訴訟(自有專利訴競爭對(duì)手產(chǎn)品侵權(quán))、專利購買(購買專利訴競爭對(duì)手產(chǎn)品侵權(quán))、聯(lián)合專利池(通過企業(yè)之間合作建立共同的專利池)和NPE策略(利用“非關(guān)聯(lián)”企業(yè)進(jìn)行訴訟)。而文獻(xiàn)公開、宣告無效、外圍專利、設(shè)計(jì)侵權(quán)規(guī)避和共享專利池則形成了專利防御體系。US6esmc

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而反向工程在證據(jù)鏈中的作用體現(xiàn)在使用公開:即通過反向工程查找公開銷售產(chǎn)品中的公知技術(shù)、以及通過反向工程查找產(chǎn)品中的侵權(quán)證據(jù)。具體到集成電路行業(yè),則包括系統(tǒng)專利侵權(quán)分析、封裝專利侵權(quán)分析、制造工藝侵權(quán)分析、MEMS器件侵權(quán)分析、數(shù)字算法侵權(quán)分析、嵌入式軟件侵權(quán)分析、FPGA代碼侵權(quán)分析等等。US6esmc

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專利概要分析報(bào)告IPreportor是芯愿景公司推出的兩種“游戲裝備”之一,主要跟蹤通信、MEMS等幾大領(lǐng)域的芯片產(chǎn)品,力求芯片產(chǎn)品面世兩周內(nèi)推出概要分析報(bào)告,可以按照領(lǐng)域以會(huì)員制方式進(jìn)行服務(wù)。US6esmc

而IPsense系統(tǒng)則是芯愿景研發(fā)的專利查詢和挖掘系統(tǒng)。在IPsense系統(tǒng)的云端包含有超過42,000個(gè)芯片的海量數(shù)據(jù)資料。在任意的客戶端通過瀏覽器連接IPsense服務(wù),可以快速查詢芯片的各種數(shù)據(jù)信息并通過瀏覽器呈現(xiàn)給客戶。通過IPsense獨(dú)有的智能匹配算法,能夠利用客戶指定的專利內(nèi)容在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行挖掘和匹配,并將和專利相關(guān)聯(lián)的芯片細(xì)節(jié)信息呈現(xiàn)給客戶。US6esmc

目前,憑借高智能的自主研發(fā)的專利同電路的匹配軟件系統(tǒng),芯愿景已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)自主分析重點(diǎn)領(lǐng)域關(guān)鍵芯片(主要關(guān)注國際前10大設(shè)計(jì)公司),建立了三層次芯片電路信息庫,做到同國家專利局專利信息同步更新,實(shí)時(shí)為客戶提供所需的侵權(quán)證據(jù)。US6esmc

人工智能和EDA的互相促進(jìn)和發(fā)展

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Cadence中國區(qū)總經(jīng)理徐昀在演講中表示,EDA發(fā)展的歷史就是芯片設(shè)計(jì)方法學(xué)發(fā)展的歷史,整體來看是自下而上,從物理層設(shè)計(jì),到電路層設(shè)計(jì),再到系統(tǒng)層設(shè)計(jì),接下來是人工智能來怎樣幫助設(shè)計(jì)的下一步發(fā)展。那么,EDA工具的下一步,該走向何方?US6esmc

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過去一年我們看到了人工智能的快速發(fā)展,尤其是中國已經(jīng)成為了人工智能的全球第二大市場,市場的發(fā)展也驅(qū)動(dòng)了人工智能專用芯片的需求。在需求上來看,最重要的兩個(gè)方面,是怎樣在靈活度和性能中達(dá)到最優(yōu)的結(jié)果。US6esmc

既然人工智能芯片的主要目的是獲得更高的性能,那一個(gè)重要的課題就是,如何在設(shè)計(jì)的每一個(gè)環(huán)節(jié)不斷提升性能,爭取達(dá)到能實(shí)現(xiàn)的極限。這里所說的性能,主要包括了兩個(gè)方面,也是人工智能芯片最關(guān)注的兩個(gè)方面:能效比(Power Efficiency)和吞吐量(Throughput)。US6esmc

與數(shù)字后端設(shè)計(jì)相關(guān)的優(yōu)化有兩個(gè)方面, 要同時(shí)考慮功耗和算力兩個(gè)因素。而對(duì)數(shù)字后端有影響的則是以下幾種重要的方法:1. 合理使用存儲(chǔ)單元,包括片上緩存和臨近存儲(chǔ),從而提高能效比;2. 增加吞吐量包括兩點(diǎn),一是算力,計(jì)算單元的絕對(duì)數(shù)量,二是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問的效率。從這樣的前提來看,我們看到了對(duì)數(shù)據(jù)流處理的需求。US6esmc

針對(duì)AI芯片能效和吞吐量的巨大挑戰(zhàn),Cadence數(shù)字后端工具提供了大量方法幫助客戶更快收斂到預(yù)期的目標(biāo)。如前所述,AI芯片大致對(duì)后端工具提出了4個(gè)類型的挑戰(zhàn):Power、Floorplan、Capacity和Interconnect,而Cadence的應(yīng)對(duì)之道:針對(duì)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化芯片有很多總線需要布線,我們的Bus routing和Buffering能夠提供最佳的方案。另外SDP/Structured Data Path可以針對(duì)Data flow的設(shè)計(jì)。US6esmc

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另外一個(gè)方向,在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能新型計(jì)算方式下,EDA也可以進(jìn)入新的時(shí)代。新的設(shè)計(jì)方式,不僅是工具輔助,而且對(duì)以往數(shù)據(jù)的挖掘和訓(xùn)練,作為設(shè)計(jì)的輸入,可以對(duì)快速收斂作為更好的輸出。US6esmc

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人工智能在EDA的哪些點(diǎn)上可以有新的突破?徐昀給出的方向包括:在實(shí)際狀況中,很多東西和參數(shù)是非線性的模型,無法進(jìn)行精確建模,通過機(jī)器學(xué)習(xí),可以幫助把非線性模型變得簡單化;或者考慮對(duì)以往成功經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行復(fù)用,從而達(dá)到實(shí)時(shí)的What-IF設(shè)計(jì)方法。US6esmc

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在我們提出這個(gè)概念之后,得到了很多的關(guān)注和討論。其中最重要的就是我們?cè)鯓永么髷?shù)據(jù)。通過摸索,我們得出的方向,客戶可以自己挖掘大數(shù)據(jù),而我們提供訓(xùn)練模型及與EDA工具的接口。這是目前現(xiàn)有的狀態(tài)下,EDA向人工智能發(fā)展的大前提。US6esmc

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以數(shù)字實(shí)現(xiàn)后端來看一下人工智能在EDA工具中的進(jìn)展。用戶面臨著各種挑戰(zhàn),比如隨著各種工藝日趨先進(jìn),新需求的產(chǎn)生,導(dǎo)致芯片設(shè)計(jì)日趨復(fù)雜,使得對(duì)CPU計(jì)算能力的要求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長。而在數(shù)字布線方面,設(shè)計(jì)規(guī)則越來越多,已經(jīng)從40nm的20余項(xiàng)發(fā)展到20nm/16nm階段的120余項(xiàng),相信10nm及以下會(huì)更多。以前只有考慮兩個(gè)物體之間的spacing,現(xiàn)在要考慮context-based multi rules,甚至negative rules;從single patterning mask到double patterning甚至更多。從電阻計(jì)算上,現(xiàn)在需要考慮布線長度、布局拓?fù)?、層和VIA等許多因素,過孔也會(huì)產(chǎn)生非常大的影響。而在硅片差異化建模方面,基于完整統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)OCV建模方式已經(jīng)消失,取而代之的是統(tǒng)計(jì)OCV建模方式;在差異化電源元件方面,動(dòng)態(tài)功耗變?yōu)橹鲗?dǎo),實(shí)現(xiàn)過程中要考慮動(dòng)態(tài)功耗優(yōu)化;另外在全流程上要考慮IR壓降和EM因素;此外,時(shí)鐘樹已經(jīng)向邏輯一樣復(fù)雜,帶來很多不確定性和復(fù)雜性。US6esmc

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在過去一年中, Cadence在Innovus上開發(fā)了具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的智能設(shè)計(jì),數(shù)字顯示,針對(duì)一個(gè)普通的10nm設(shè)計(jì),Cadence方案能夠?qū)崿F(xiàn)12%的性能提升,以及3-8%的面積和功耗降低。這是基于對(duì)已有數(shù)據(jù)的深度挖掘,輸入到Innovus中進(jìn)行訓(xùn)練。今年4月,Cadence將推出一個(gè)Beta Testing的版本,Cadence的頂級(jí)合作伙伴將會(huì)首先使用,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的EDA工具將會(huì)繼續(xù)加強(qiáng)我們的市場地位,相信明年完全成熟的商用版本預(yù)計(jì)很快推出。US6esmc

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在Innovus上,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)計(jì)會(huì)帶來哪些機(jī)會(huì)?徐昀表示,Routing、時(shí)鐘樹、Placement、Floorplanning、Design Expert Flow等領(lǐng)域?qū)?huì)因此受益,達(dá)到最佳的PPA。她同時(shí)透露說,Cadence在公司內(nèi)部使用機(jī)器學(xué)習(xí)版的Innovus展開了一場“人機(jī)大戰(zhàn)”,結(jié)果,最有經(jīng)驗(yàn)的PE得到的設(shè)計(jì)結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)10%左右的性能跌幅。這也是我們以上數(shù)據(jù)優(yōu)化的有效印證。US6esmc

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除了Innovus外,Cadence在模擬設(shè)計(jì)中也應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí),例如在實(shí)時(shí)電容參數(shù)提取方面,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建模方式使得提取成為可能。另外在電驅(qū)動(dòng)的后端設(shè)計(jì)方面,臺(tái)積電因此把設(shè)計(jì)速度提升了40MHz。除此之外,我們還在驗(yàn)證方面提供了很好的解決方案,在coverage和能效比上有卓越的表現(xiàn)。另外針對(duì)機(jī)器視覺和自然語言的兩個(gè)方向,我們的Tensilica DSP為廣大客戶提供了視頻、音頻和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理上,都提供了成功的方案。US6esmc

特別鳴謝

主辦方特別感謝華為、Cadence,中天微,Mentor, A Simens Business,華大九天,芯愿景軟件,Imagination, 思普達(dá)SAP360八家公司對(duì)本次峰會(huì)活動(dòng)的大力贊助。US6esmc

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邵樂峰
ASPENCORE中國區(qū)首席分析師。
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