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“中国芯”在面临“捧杀”或“棒杀”的危机之时,更要应对数据洪流时代的新变化与新挑战

mK5P_AItists 来源:未知 作者:李倩 2018-09-04 17:24 次阅读

8月21日,英国媒体报道,该国前最大上市科技公司安谋(Arm)科技公司的共同创始人赫尔曼·豪泽表示,中国可轻易击败美国,控制全球半导体市场,引起业界一片哗然。

实际上,自中兴事件发生以来,对于我国半导体及芯片产业一直存在各种截然相反的认识。而“中国芯”在面临“捧杀”或“棒杀”的危机之时,更要应对数据洪流时代的新变化与新挑战。

超越不易

2017年,全球半导体市场达到4197亿美元,同比增长21.6%。其中,每年消费的芯片数量超过280亿颗。在8月22日~23日于南京举行的第十六届中国集成电路技术与应用研讨会暨南京国际集成电路技术达摩论坛(CCIC 2018)上,复旦大学微电子学院执行院长张卫在分析上述数据时认为,这充分体现出,“芯片无所不在,没有芯片,就没有现代生活”。

“自中兴事件发生以来,对我国集成电路和芯片产业的各种议论之声就层出不穷,有的说好,有的说坏。”赛迪顾问股份有限公司副总裁李珂坦言。而现状究竟如何?他援引了下列一组数据。

2007年到2017年,中国集成电路产业规模年均复合增长率为15.8%,远高于全球半导体市场6.8%的增速。而2018年1~3月的销售额为1152.9亿元,同比增长20.8%。

在设计、代工和封装测试方面,2017年,中国大陆进入全球前50大设计企业的数量达到10家;中芯国际位列全球代工企业排名第5、华虹集团位列第7;长电科技并购星科金朋后成为全球第三大封测企业。

即便如此,我国与国际先进水平间的差距依旧。李珂直言,我国的半导体产业在封装测试和芯片设计方面虽已具备国际竞争力,但在处理器、存储器等高端芯片、模拟芯片方面与发达国家和地区相比差距依然十分显著。

英特尔一直是全球芯片领域的引领者。英特尔中国研究院院长宋继强分享该公司经验认为,提升芯片设计和制造水平是一件很困难的事,需要长时间的积累。

以英特尔为例。据市场研究机构IC Insights发布的2017年全球半导体行业研发投入超过10亿美元的18强企业报告显示,英特尔、高通博通名列前三位,其中英特尔公司2017年研发投入达到了130亿美元,占十强企业研发投入总额的36%。“英特尔是投入大量经费及许多年时间才获得稳定、大批量生产芯片的先进制造能力的。”宋继强说。

谈及中国芯片产业发展,他坦言,相比“超越”而言,“追赶”更加现实和理性。要做到“超越”,需要在新技术、新材料,乃至工艺流程方面做很多探索。而中国芯片产业现在更急需的是,在一些经济效益比较好的节点,如22纳米制程工艺上,具备大规模自主生产能力,以支撑国内大部分产业的发展。

探索艰难

50多年前,戈登·摩尔对芯片行业的发展作出预测:当价格不变时,芯片的性能每隔18~24个月便会提升一倍。

然而,当《自然》杂志2016年发文指出,即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律为目标之后,有关摩尔定律是否已经走到尽头的讨论就一直是业界的热点。

在CCIC 2018上,中国工程院院士许居衍在报告伊始就提出,摩尔定律已死,人工智能万岁。他以指数性创新为例,指出摩尔定律已经失效,所以指数创新模式不是人工智能芯片创新的最佳途径。

而宋继强则认为,“摩尔定律的经济效益将继续存在”。他说,结合登纳德缩放(晶体管面积的缩小使得其所消耗的电压以及电流会以差不多相同的比例缩小)、波拉克法则(同制程工艺下,处理器的晶体管数量提升2~3倍,性能只能提升1.4~1.7倍)和摩尔定律,可以构建一个连接起价格、集成度和性能这三个相关因素的用户价值三角。当人们说摩尔定律已死时,他们通常是指用户价值三角的一条或多条边,而并不是特指摩尔定律那一边。“摩尔定律的经济效益将继续存在。虽然这个速度不会像以前那么快,但将持续存在。”宋继强表示。

在解释10纳米一再“难产”的原因时,宋继强说,之所以如此,是因为英特尔在10纳米制程上进行了包括超微缩在内的很多新技术、新材料、新工艺流程的探索。“截至目前,我们已经积累了很多的经验,近几个月良品率在快速提升。”

“10纳米明年一定可以量产,而在10纳米的基础上,7纳米的进展也会非常顺利。” 宋继强对此表示乐观。

未来方向

受限于CMOS技术和冯·诺依曼模式两大方面存在的问题,许居衍提出,新时代芯片创新应该聚焦于计算架构创新。而对于架构创新,他认为系统视野、2.5D或3D堆叠、异构架构是最主要的三大方向,特别是可重构芯片将大有可为。

而在宋继强看来,过去半个多世纪里,我们经历了计算的不断演进。从上世纪60年代的大型机到后来的客户端+服务器、WEB、云、人工智能等,这意味着计算从生产率计算向生活方式计算、场景计算、智能计算等持续演进。而智能计算之前的计算时代,其发展符合贝尔定律,即每10年便会开发出一代新型的更小、更便宜的计算设备,与此同时设备或用户数则增加10倍。而到了以人工智能为代表的智能计算时代,芯片无处不在,则可能不再有单一的主流设备类别。

正因为如此,英特尔将自身定位为以数据为中心的公司,认为万物互联将让我们进入一个数据洪流的时代,而万物智能互联产生的数据流动则需要端到端的芯片支持。

宋继强认为,在此背景下,一种芯片很难“包打天下”,异构系统与新数据处理结合将是未来产品演变的方向。而英特尔新的异构模型将采用“混搭”的方式,将不同的芯片通过多种封装形式放在一起。

他说,英特尔于去年宣布的“嵌入式多芯片互连桥接”(EMIB)封装技术就是英特尔混搭异构计算策略的一项关键技术。该技术可以连接不同制程工艺生产出来的“小芯片”,采用全新的2D或3D封装技术,能够以超高能效移动设备的功耗,提供强大的PC性能。

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原文标题:数据洪流时代的芯片之变

文章出处:【微信号:AItists,微信公众号:人工智能学家】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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