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    行業新聞

    時不我待 從2019中國集成電路峰會看“自主可控”

    瀏覽次數:81708/29/2019  

        “深圳2018年的經濟規模突破了2.42萬億,排第三位,其中電子信息產業占比大約是四分之一。2018年深圳集成電路產業銷售額達到811.69億元,同比增長21.44%。深圳集成電路設計業增速最快,2018年同比增長為24.03%,銷售額達到731.83億元,在集成電路設計業中占比為29.05%,連續七年位居榜首。但是2018年深圳進口的芯片達500億美元,而是超過2000億美元?!薄?018年我國集成電路產業整體銷售收入6500億元,同比增長20.7%,但2018年我國集成電路總進口額達3220億美元的,我們自己能夠提供的芯片跟我們自己實際消費的相比,只有27%還不到?!边@是來自8月22日召開的2019年中國(深圳)集成電路峰會上演講嘉賓的一組數據,我們可以看到我國芯片設計產業發展迅速,但芯片進口數額依然龐大,自主可控依舊是我國集成電路產業面臨的主要挑戰。自從中美貿易摩擦以來,特別是在技術領域,美國對華為的封鎖,對我們中國半導體產業的這種限制,無論是以芯片為代表的硬件,EDA、IP/SoC為代表的平臺工具,還是以操作系統為代表的軟件實現自主可控都迫在眉睫。在本次峰會上,我們看到以自主創新為己任的本土企業在不斷堅持和不懈努力。


      

           平頭哥RISC-V處理器:中國也可以做出高性能的CPU

      作為中國IC設計近年來備受關注的阿里云以及其平頭哥在上個月發布了業界最強的RISC-V處理器,玄鐵910。通過這個CPU的發布使得我們IC設計行業向國外證明,中國人也可以做出高性能的CPU。據悉,即將在深圳福田區落戶一個阿里云創新賦能平臺,主要就是平頭哥半導體端云一體芯片設施平臺,而阿里云及平頭哥技術創新的2大特色就是安全可控和自主研發。關于玄鐵910一些技術方面的細節,在本次峰會上也進行了專題分享。

      玄鐵910是一個非常大體量的架構,兼容RISC-V64GCW的指令集,是具有12級深流水的深度亂序的執行內核,同時也支持多核的擴展。單核核內架構是支持三發射8GCW,這樣的亂序內核架構在目前RISC-V業界應該是不錯的。另外910對存儲級系統進行了擴展跟增強,引入了高性能的分級處理技術以及多模式的動態的數據預取技術,支持雙發亂序的內存訪問。同時還配備有專門面向AI進行增強的向量加速計算引擎,基于RISC-V的AP類核性能提升了40%。

      除處理器外,平頭哥MCU SoC設計平臺這項自主創新技術,在AIoT時代這個需求碎片化的趨勢也廣受關注,基于其運算性能高、響應速度快同時還兼具低功耗的特性,采用SoC平臺化設計的服務,能在研發初期為芯片設計項目節省更多時間投入,人力投入。據記者了解到,該SoC平臺化幫助客戶快速的降低TTM,通常將18個月的交付周期縮短到6個月來完成,平均來看我們能降低60%的TTM。同時也為客戶帶來了研發成本和流片設計的風險的大幅降低。

      EDA自主可控在差距中找機會 產業整合是趨勢

      EDA對于IC設計的重要性眾所周知,它直接影響到芯片性能成本等,而EDA自主可控也是現在比較關注的一個難題。華大九天作為國內EDA代表企業在本次峰會上也分享了多年來在EDA自主創新道路上的經驗及面臨的機遇與挑戰。目前EDA的市場規模是500-600億元,中國市場占比8%左右,40多億元左右,其中國產EDA占4-5億元。國內EDA的市場增長率每年20%以上,符合IC設計產業平均的增長率,同期全球的增長率在4%。這個數據體現出這個行業的特性,高度壟斷,已經進入夕陽行業,不是市場充分競爭的行業,新型的進入者很難切分蛋糕,因為需要大量的前期投資,包括資金、人才等。所以中國要把基礎產品做好,應用端做得還可以,缺的是基礎。

      產業整合是行業發展的特點,國內企業和國際巨頭的差距主要在三方面:一是沒有全流程的體系。二是與先進工藝的結合比較差。有新工藝的時候,會聯合最強的芯片設計公司和EDA廠家,本土企業沒有機會參與。三是缺乏對制造封測的支撐。

      從這些差距可以看到我們的投入不足,資金、人才、時間投入的不足。從EDA本身技術角度的驅動力,一就是摩爾定律。二是新的應用市場會推動EDA產生新的技術手段,然后把數據傳到基礎軟件。三是設計方法會催生EDA新的手段。

      5G、人工智能、物聯網、汽車等新興應用市場在催生EDA產生新的技術手段。以5G為例,對工藝非??量?,每一個節點要仿真,所以要進行多次模擬訪問,時間非常長。人工智能芯片是的性能取決于算法、算力和存儲,算法隔一段時間會更新,不同的點有不同的算法,問題在算力,在計算過程中有很多的需求。

      技術手段不斷豐富,應用場景越來越多,全球有上百萬億的節點,接口越來越多,對面積要求也非常嚴格,一個物聯網芯片就200多個點。汽車和工業控制芯片的關鍵是可靠性,初期的時候,如果想控制產品周期就要增加設計約束,同時面臨很大的挑戰,需要初期設計的時候嚴格的仿真。

      基于新的方向產生新的技術,要求公司有相應的解決方案,為解決人工智能面臨的算力和內存問題,華大九天發布了ALPS-GT,基于計算全新的仿真器,相當于數10臺商用CPU的運力,大幅度提高速率。為了解決5G的IC,需要大量的訪問需求,華大九天發布的產品,可以壓縮仿真次數,而且確保仿真性。

      隨著工藝線條和摩爾定律的極限,現在叫后摩爾時代,就是芯片公司不一定追求先進的工藝,放緩的節奏給國產EDA公司創造的一些機會。一些新的應用市場,比如大數據和云,應用得的市場在中國,所以相應的公司和EDA也會有很好的發展機會。從國家政策角度,教育部或者工信部在各個高校建立了微電子學院,就是EDA大學和設計公司的緊密聯系越來越多,包括大賽,獎學金等等。

      從產業的角度來說,現在有一個比較好的現象,就是設計公司跟國產上下游的企業,尤其是供應商的磨合度越來越好。比如設計公司和國產EDA廠家的關系越來越好,汽車電子,原來整車廠家以不采購國產芯片為榮,現在是包容心態??偟膩砜?,資金和人才這是目前EDA最缺的兩大塊。

      人工智能要落地 芯片能否跟得上來?

      2019年,大家談人工智能首先談的是如何落地?人工智能本身是個軟件工程,軟件工程的邏輯是什么?如何滿足快速的交付,如何快速解決定制化以及客戶的系統訴求。面向這樣的需求,我們要解決什么?如何快速面向場景化的落地以及場景應用,客戶要用起來,把技術價值轉換成商業價值。差異化的要求起來了,芯片是否跟得上?

      浙江大華作為人工智能領域本土代表企業之一在此次峰會上從AI應用場景需求的角度談到了AI芯片自主創新的創新方向。隨著計算力的上升,從單一的業務邏輯逐步變復雜。比如在交通管理領域,設備以前可能只是檢測違章,交規里面的出發是3位數,有很多種可能會被罰款,但是對于交警來說,需求越來越多,也許做了幾十種的交通違章處罰,現在還不夠,現在不僅處理車,還要處理行人闖紅燈等。所以我們要做組網能力更強的、更靈活性的產品,這對芯片的挑戰更大。所以在人工智能領域,對于芯片來說目前有4個問題需要面對:

      一是軟件系統夠不夠好。大家可能覺得芯片是硬件層面,但大華一直認為做芯片應該把75%的能力投在軟件上。因為硬件系統再好,但是軟件不好用,對于做設備廠商來說就非常難把硬件做好,所以未來的芯片應該是有更大的投入在軟件上。

      二是芯片架構。在芯片架構設計里面,是否配合我們的業務訴求?這個也是值得做芯片的人來思考的問題。

      三是彈性計算。做彈性計算的要問問自己能不能滿足未來的需求。

      四是系統功耗。比如浙江大華今年有8千萬設備的出貨量,每臺設備多一瓦就是8千瓦。還有一個空間問題,一個42機架只能放4U或者是8U的設備,從空間密度來說是不是合理。無論是端側還是云側,我們都要去節省我們每一瓦的電力。

      對于端BA的融合未來全網計算和全算力的部署,是根據網絡和數據的流量情況,來部署算力和網絡。因為從整體的解決方案考慮,節省了整體的資源,把網絡利用到最合理才會考慮如何去部署算力。但是對芯片的要求,芯片定位會變成未來做芯片定制時最重要的問題。如何定位芯片,最重要的是想清楚在全網架構里面在什么樣的位置和做什么樣的工作。

      通過本屆中國集成電路峰會,我們可以看到中國企業對于高端芯片領域產品不足、人才匱乏、創新能力有待提高等問題的正視和重視,無論是芯片設計源頭還是差距較大的軟件開發工具,我們都無畏挑戰并正在向“自主可控”目標一步步接近。


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