Cadence公司资深产品工程总监刘淼发表了题为“后摩尔时代的EDA挑战与机遇”的主题演讲,表达了中国半导体虽然前路布满荆棘,但终将克服重重障碍,乘长风破万里浪,挂上云帆横渡沧海,到达理想彼岸的豪情壮志。

2021年3月18日,由ASPENCORE旗下《电子工程专辑》、《电子技术设计》和《国际电子商情》三大媒体联合举办的“2021年中国IC领袖峰会”在上海举行,数百位中国IC设计界技术专家、企业管理精英,以及海内外EDA/IP、晶圆代工和封装测试领域的代表,与广大设计工程师和电子/半导体产业中高层管理人员一起汇聚于此,以“突破与崛起”为主题,探讨新形势下中国半导体产业的技术突破和崛起之道。

Cadence公司资深产品工程总监刘淼发表了题为“后摩尔时代的EDA挑战与机遇”的主题演讲,表达了中国半导体虽然前路布满荆棘,但终将克服重重障碍,乘长风破万里浪,挂上云帆横渡沧海,到达理想彼岸的豪情壮志。


Cadence公司资深产品工程总监刘淼

历史上的四次产业革命

人类历史迄今发生了四次产业革命,从机械化到电气化,从计算机到大数据。

第一次产业革命:1760 ~1830(欧洲 + 北美):蒸汽革命(机械化)

  • 珍妮纺织机(1765)拉开序幕:机器取代了手工。纺织工人大量失业
  • 瓦特发明了蒸汽机(1785)、蒸汽火车(1804): 蒸汽时代。工厂开始出现。人物及物资移动成本降低,物品可以被大量制造
  • 结果:英国独霸世界 (日不落帝国)

第二次产业革命:1870 ~ 1920 (欧洲+北美+日本):电力革命(电气化)

  • 1866 西门子发明发电机,人类进入电气时代。
  • 四轮汽车、电话、无线电、电灯、内燃机的发明,进一步推动石化产业
  • 铁路建設。制造业全面机械化,拥有专业知识的中产阶级
  • 结果:世界霸权及殖民争夺战,美国崛起

第三次产业革命:1960~ 2010:计算机革命/数字化(数字/信息革命)

  • 人造卫星,原子能(核电)、电子计算机(电脑)
  • 互联网的普及,电子信息技术大爆发
  • 知识经济比重大增
  • 价值产生不再源于传统工厂“生产线”
  • 摩尔定律出现(1965)
  • 结果:美国成为世界第一强国

第四次产业革命:2011 ~ :全新信息技术革命(智慧化)

  • 大数据价值高于石油,而且源源不断
  • 工业4.0
  • 大数据经济崛起
  • 摩尔定律开始失效
  • 结果:TBD

刘淼提到,摩尔定律在过去50年为什么一直有效?离不开EDA工具的全力支持,在每一代先进制程量产之前,EDA厂商和晶圆厂就不得不提前两到三年进行合作。现在摩尔定律走到了尽头,所以要超越摩尔。超越摩尔并不是单独指单颗芯片,而是通过系统级的整合,使单位面积的晶圆变得更多,并且从以前的二维发展到三维,从而让摩尔定律继续下去。

超越摩尔并不是单独指单颗芯片,而是通过系统级的整合让摩尔定律继续。

大数据是第四次产业革命的推动力

刘淼将整个半导体产业的发展分成六个方向:人工智能、系统优化、晶圆优化、自动驾驶、5G通信、云计算。第四次产业革命是被大数据驱动的,万物互联,产生了大量数据;数据中心进行数据处理;数据传输需要5G通信;数据的存储,需要HDD、DRM、NAND。

预计到2025年,每天会有463 GG,也就是10的亿亿次方字节的数据产生。其中超过一半的数据来自图像,包括各种各样的安全监控。处理这些海量数据呢需要人工智能,最核心的是数据的运算,高性能运算(HPC)是数据革命的核心引擎。刘淼认为,数据革命表现在下面几个方面:

  • 海量数据来自工业互联、电话、社交媒体等;
  • 海量数据使数据的分析方法学变得更加重要。人工智能因此有了飞跃性发展;
  • 数据的计算也变得越来越重要,因而出现了越来越多的云公司。

海量数据来自工业互联、电话、社交媒体等各个领域。

高性能运算需要EDA支持

HPC会被EDA所推动,无论是大数据,还是AI芯片,还是最后的云上服务,所有一切都离不开EDA的支持。例如智能平台和自动驾驶,都需要EDA的帮助将软硬件相结合,甚至还有一些IP,最后要做到板上也需要EDA系统级仿真,当然最核心的是芯片。实际上EDA是贯穿了从智能平台到系统设计,再到板级设计和封装,最后到芯片设计的所有的过程。

刘淼表示,HPC主要被两个因素驱动:

第一个因素是人工智能和机器学习,到2025年市场规模大概会到达1900亿美金。75%的商业软件都会采用人工智能技术,人工智能将使员工效率提升40%的,人工智能不仅会带来技术上的革新,对社会也会产生非常大的影响。

第二个因素是5G通信,到2022年5G通信会是4G的2.6倍。使用5G的V2X使驾驶更安全,并能减少20%的污染。包括医疗辅助在内的可穿戴市场会增长400%,越来越多的人选择智能手表。

Cadence助力应对系统分析的3大战略挑战

市场上出现了越来越多的芯片公司:一些是特殊的细分领域,例如最近在中国非常火的GPGPU(通用性GPU);很多系统厂商开始做定制化芯片,包括阿里巴巴、腾讯、京东,甚至美团;也有新厂商愿意做小而美的芯片;最后一些是传统行业或者新兴行业,他们愿意做自己的芯片,比如说电动车企业、自动驾驶、航空、医疗等。据统计,从2018~2027,先进工艺芯片流片量的年复合增长率达到27.8%。

图灵讲的获得者艾伦·凯在1982年说过:如果你真的重视软件,就应该做自己的硬件。因此,越来越多的系统公司跳进了芯片设计的蓝海,比如华为、中兴、紫光都在做自己的芯片。很多互联网企业,如腾讯、阿里、字节跳动、百度、美团也开始做自己的硬件等。“为什么这么多系统厂商要做硬件呢?”刘淼说,“其中一个很重要的原因是硬件可以更好地维护他们软件的护城河。”

而系统厂商所做的硬件对传统的EDA提出了新的挑战。无论是通讯、自动驾驶、航天还是工业互联,都需要系统级EDA的支持,例如真正的3D分析。刘淼认为,系统分析的战略挑战主要来源于三个方面:

  • 系统速度越来越快、尺寸越来越小,需要更快速的扩展;
  • 传统的仿真技术不足以支撑现在的需要,所以不得不依赖于人工干预;
  • 对下一代仿真技术的需求,需要更快更大更强。

Cadence通过将系统设计、人工智能和机器学习以及核心的EDA软件整合在一起,提供客户整体方案,从而解决智能平台、系统和设计三个层次的挑战。“Cadence的智能设计平台涵盖了从系统到设计的三层面,人工智能和机器学习已经广泛应用于Cadence所有的软硬件解决方案中。”刘淼介绍,“在系统方面我们加强了3D仿真,尤其是和软硬件进行配合;而在核心EDA算法和IP领域,我们在模拟、数字和验证方面一直在不断进步。”

演讲最后,针对前面提到的一个问题,第四次产业革命的结果会是什么,刘淼引用了中国伟大诗人李白的诗句“长风破浪会有时,直挂云帆济沧海”进行了回答。

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