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06-18
中国网 近年来，随着大规模集成电路制造工艺的发展放缓，与芯片规模的线性增长相比，制造成本芯片数量呈指数级增长。
从图中可以清楚地看到这两种趋势的变化。
芯片晶体管规模和制造成本不断增加的趋势（数据美国DARPA）这些数字表明，我们为日益复杂的芯片付出了越来越多的代价。
但从90年代到2000年代的经历似乎并不是这样的：每一代电脑和手机的价格并没有增加多少，但性能总是大幅增加，甚至性价比在提高，更好的电子产品也在不断涌现。
甚至变得更便宜。
为什么现在我们的感情发生了变化？这里有两个原因：一是消费电子用户数量在很长一段时间内呈指数级增长，这种增长稀释了指数级增长的成本；第二个原因是摩尔定律，随着工艺的改进，芯片上的晶体管数量每隔一段时间就会“不成本”地翻倍，从而导致性能快速增长，所以我们觉得芯片的性价比是总是在进步。
摩尔定律会永远持续下去吗？在过去的10年里，我们反复听到这样的说法：摩尔定律已经结束。
关于摩尔定律的发展历史，从下图中可以清楚地看到。
纵坐标是处理器性能，横坐标是不同工艺和架构发展阶段。
自20世纪70年代中期以来，基于CISC复杂指令集的处理器经历了10年的快速发展，性能每3.5年翻一番。
并且由于精简指令集RISC更容易设计，并且能够轻松利用技术的发展，因此能够持续推动性能的快速发展，几乎在一年半的时间里就翻了一番。
当然，在这个时期，制造技术也有了很大的发展，所以芯片的性能提升也比较快。
一年中有一个重要的规则。
Dennard Scaling（或 MOSFET Scaling）几乎已经结束。
意味着随着技术的发展，晶体管的驱动电压也会随着晶体管变小而变小，这自然会导致芯片功耗的降低。
因此，只要你增加芯片的复杂度，下一代技术自然会帮你抑制功耗。
但现阶段已经不可能了。
无法维持漏电压，无法降低单位功耗。
那么单核频率就无法再提升了。
那么我们应该做什么呢？我们都知道答案，那就是转向多核处理器。
多核处理器如果有一个快速发展的时期，三五年内性能将翻倍。
然而，多核也存在一些问题。
无论是在手机上还是在高性能计算中，并不总是能够使用尽可能多的核心。
阿姆达尔定律描述了这个规则，即算法的串行部分总是会卡住。
最高性能。
同时，并行化也有额外的开销。
即使对于像图像深度学习这样的极端并行数据算法，也有一些偏序列化或全局运算符可能成为性能瓶颈。
所以我们看到，过去10年，处理器的实际应用性能提升速度并没有之前30年那么快。
综上所述，四十年来，不断演进的工艺和架构设计共同推动了摩尔定律的不断推进。
即使在今天，3nm、2nm 和 1nm 先进工艺仍然触手可及。
但从实际趋势来看，更高的技术、更多的核心、更大的芯片面积已经无法带来以往的成本、性能、功耗的综合优势。
摩尔定律确实正在进入一个发展平台期，这也意味着我们已经进入了“后摩尔时代”。
如今，摩尔定律已经到了部分失效的阶段。
也就是说，虽然晶体管密度不断增加，但功率密度和性能密度却很难进一步提高。
也就是说，流程改进不会自动取得进展。
后摩尔时代，我们也观察到几个趋势正在给EDA的验证带来更高的要求： ? 新兴应用领域快速发展，需求分化尖锐 ? 从更多维度构建独立芯片，满足应用领域需求? 压力巨大的应用创新周期过去几十年，个人电脑、手机、汽车等通用电子设备、云计算等新兴应用领域迅速推动了芯片和EDA产业的发展。
这些设备中芯片的关键词是“快”。
更快的芯片就是更好的芯片，因为功耗、成本和物理限制都不是问题。
那是一个美好的时代。
然而，在后摩尔时代，设计“更快”的芯片就没那么容易了，或者说更快的芯片一定更贵。
芯片不会再变了吗？答案是否定的，未来的芯片变化将会。
更大、不同的指令集、内存类型、内存大小、外部接口、专用指令或加速器、软硬件分工模式、封装模式等，并没有绝对的好坏，甚至一味追求更高的技术也未必是正确的。
因为单芯片继续简单地增加功能或者改进工艺，势必会导致成本的增加，这对于用户来说不一定是好事。
在这种情况下，设计不一定是加法。
很多时候，我们可能需要做减法。
任何改变都是一种权衡，那么是什么决定了权衡呢？这是由应用系统的需求决定的。
未来，芯片的设计如何使用，也需要应用系统和软件进行相应的改变。
过去，软件不需要做太多改变。
每隔几年用同样的钱更换新一代芯片，您就可以看到系统性能的提高。
这个经验已经不再适用了。
因此，后摩尔时代的芯片创新空间变得更大，而不是更小。
但设计的限制和目的已经发生了变化，从设计更快的芯片转变为设计更好地满足系统应用创新需求的芯片。
我们确实看到行业正在发生这样的变化：苹果、特斯拉、华为、谷歌、阿里巴巴等手机、汽车、服务器、AI、云服务等高科技系统公司都在采购和使用通用的系统。
——从“专用芯片”，转向“定制自己的芯片”，内部不断加强对芯片团队的投入，通过SoC芯片和ASIC芯片的创新实现系统创新。
与此同时，新兴高新技术的发展反过来又推动了芯片设计和EDA的发展。
人工智能、机器学习和云计算等技术也对芯片设计和 EDA 工具本身产生越来越大的影响。
对于国内企业来说，在高新技术工艺发展有限的背景下，没有必要完全专注于先进工艺。
应该看到，即使在14nm、16nm、28nm甚至更低的工艺上，国内不少企业的芯片产品整体上与国际巨头相比仍然存在差距。
这种差距正是由架构、软件、编译器、应用需求匹配等因素造成的。
后摩尔时代的芯片创新将有更多不同的维度。
后摩尔时代的第二个趋势是芯片设计约束变得更加维度化。
过去，在工艺发展的推动下，芯片设计一般都是以围绕工艺的PPA（性能、功耗、面积）指标为核心维度来实现，其中面积也约等于芯片成本。
但到了后摩尔时代，三种PPA之间的矛盾和相互排斥变得如此之大，难以平衡，成本也不再简单地由芯片面积决定。
因此，我们可以观察到芯片设计的约束维度已经开始发生显着的变化。
，包括：? 具有日益定制化软件的芯片将不可避免地越来越依赖有针对性的软件来利用这些创新的芯片功能。
在苹果设计自己的芯片之前，其CPU技术长期落后于高通。
然而，基于iOS软件系统的苹果手机的流畅度和用户体验却优于大多数竞争对手。
这个例子充分说明了系统级软硬件集成优化的重要性，但单芯片的PPA指标并不一定能改善整个应用系统。
软件优化不能等到芯片研发生产完成后才进行。
必须从项目规划阶段就根据应用需求进行，并结合“特定软件”和“特定芯片”来实际评估最终结果。
是否能够满足性能要求。
这样一来，“先有鸡还是先有蛋”的问题就出现了，因此新一代的EDA工具需要提前支持软件定制和优化的需求。
? 体系结构 过去，处理器指令集通常以CISC 开发的x86 指令集为代表。
在开发过程中不断添加新的指令，并且变得越来越大。
然而，以RISC-V为代表的新的ISA和架构却走向了相反的方向，从非常简单的指令集开始，只为特定的应用添加特定的指令和加速器。
基于这一思想，诞生了大量的DSA（领域特定）芯片，在AI监控、自动驾驶、物联网等领域取得了比通用处理器更好的效果。
另一个更激进的架构演进方向是以内存计算为代表，它允许存储和计算在同一设备中完成。
这打破了冯诺依曼架构的固定模式，可以在许多机器学习应用中带来相同的技术。
与发展无关的效率增益。
同时，在多核、多计算单元、多裸片并行的复杂芯片中，SoC架构还有很大的优化空间。
例如，我们可以观察到，在一些ARM架构的服务器芯片上，或者在国产x86 CPU芯片上，其单核频率和具体计算性能均高于同档次的Intel Xeon处理器。
这说明单纯从处理器核设计和生产技术方面来说，后来者已经达到了一定的水平。
但在运行多核、多路数据库等复杂系统软件时，性能仍有一定差距。
这也证明了架构优化在复杂的多核、多芯片、多级存储系统中的重要性。
? 封装 随着多晶粒（die）封装逐渐从2D向3D过渡，高带宽、高密度互连的chiplet封装成为近年来非常流行的技术方向。
它利用像乐高积木拼凑一样的封装技术，将不同工艺的模块化芯片集成在一起，以实现更高的性能。
Chiplet可以更轻松地赋能系统企业定制创新芯片，也可以帮助中小芯片企业和团队降低创新门槛，将资源投入核心创新点。
例如，国内GPU公司必仁科技近期发布的7nm GPU产品，通过CoWoS Chiplet技术将计算核心和高带宽HBM2显存核心集成在一起，实现了与竞争对手4nm高端GPU相同的计算能力，并在不同产品线。
设备之间共享计算核心可有效降低成本并提高良率。
然而Chiplet包含了许多与EDA相关的新技术，例如封装中与制造相关的功耗分析和散热分析。
Chiplet芯片的设计验证也对传统EDA提出了新的要求。
尤其是在验证技术和工具方面，实际上已经成为Chiplet发展的瓶颈。
因为Chiplet目前主要由单一公司完成，但未来多厂商合作的新Chiplet模式将打破传统SoC工艺，需要IP建模、互连架构分析、系统功能验证、功耗验证等在提出新模式方面，不仅解决制造问题，还可以实现新的Chiplet产业结构。
? 基于应用系统的多模块新趋势也决定了单芯片无法达到系统设计目的。
因此，芯片的定义、设计和验证还必须考虑多个芯片之间的协作。
例如，Nvidia的NVLink GPU片间通信接口协议为GPU处理器增加了高性能数据交换接口，绕过了原有的PCIe瓶颈，有效提高了大型AI模型的多GPU协同训练的效率。
当前复杂处理器的规模从数亿到数百亿个等效逻辑门不等，但未来电子应用系统中的逻辑门总数将达到数千亿或数万亿个。
这是单芯片或单封装无法实现的。
要完成它，必须充分考虑数十到数百个芯片的扩展，并有效处理子系统之间的连接和分工。
这种通过异构、多核、多模块系统进行系统集成的方法，也体现了从系统设计角度定义和设计芯片的理念。
半导体设计行业开始不仅改进工艺，还考虑系统、架构、软硬件协同等，从系统应用和应用导向驱动芯片设计，让用户获得更好的体验。
我们来谈谈项目周期。
定制芯片驱动的系统创新周期从应用需求的创新开始，对系统和芯片提出了新的要求。
因此，推断需要一颗或多颗芯片来平衡功能、功耗和性能。
然后开始芯片的设计和生产。
芯片制造出来后投入使用，与软件一起组成新的系统。
不过，本周期的芯片设计验证环节对于系统公司来说是一个全新的领域。
无论是外包还是内部研究，当前的EDA工具和方法流程都存在1-2年的创新差距。
由于系统级软硬件与传统芯片设计思路的差距，此类创新项目周期往往从一开始就需要比预期更长的时间。
从系统的功能性能指标到具体芯片的定义是一项非常艰巨的任务。
复杂的流程需要跨领域架构工程师团队的密切配合，基于多个工具平台进行需求分解和向下映射。
考虑到系统级应用程序的复杂性和技术挑战，这些步骤通常需要比预期更多的时间，迫使项目通过验证和测试等下游步骤来弥补损失的时间，进一步压缩本已紧张的时间表。
然而，复杂SoC芯片和先进工艺的超高成本决定了芯片验证要求非常高，需要保证功能和性能验证的覆盖范围。
因此，我们经常看到芯片设计项目在仿真、调试、原型验证等方面遇到资源、人员、验证平台实现等各种瓶颈，引入更多的时间延迟。
即使芯片成功流片并进入量产阶段，系统级应用带来的复杂测试环境也会给传统ATE测试方式带来各种速度和资源限制，影响项目真正“进入市场”的时间”。
因此，这里的第三个趋势是前两个发展趋势带来的不可避免的挑战。
如果不能正视这些挑战，由系统创新驱动的多维芯片创新将会受到影响。
后摩尔时代，针对以上三大趋势，新华章推行“终局思维”，以终为始，致力于打造更智慧的EDA 2.0。
其核心目标是： ? 建立覆盖从芯片级到最终系统级的EDA验证和测试方法，以提高芯片和电子系统的性能。
? 让系统工程师和软件工程师参与芯片设计，利用智能工具和服务化平台，缩短从芯片需求到系统应用创新的周期，降低复杂芯片的设计和验证难度，赋能电子系统创新。
未来，系统应用将是芯片设计的核心驱动力。
辛华章提出的EDA 2.0并不是0和1的状态改变，而是在现有基础上进一步增强各个环节的开放性。
在开放、标准化的前提下，将以往的设计经验和数据吸收到全流程的EDA工具和模型中，形成智能化的EDA设计，形成从系统需求到芯片设计验证的全自动流程。
同时，为了满足计算能力和平台化的要求，EDA 2.0应与云平台和云上多元化硬件相结合，充分利用成熟的云端软硬件生态系统。
为了支持应用厂商快速获得所需的芯片，EDA 2.0还应该是产品与服务的结合，最终实现电子设计服务——EDaaS（Electronic Design as a Service）。
2020年7月，新华章成立研究院，汇聚了沉昌祥、毛俊发等两院院士以及数十位来自集成电路设计、电子设计自动化、信息算法系统领域的顶尖专家学者，以研究下一代EDA 2.0方法论和技术为目标，针对工业应用的核心基础技术进行长期持续的研发投入和技术研究，推动EDA 1.0到2.0的发展，满足多样化的需求芯片在数字世界的系统应用，打造独立可靠的电子系统创新基石。
最近的会议将于8月30日下午2点举行。
由《化合物半导体》主办，牛津仪器、胜科纳米、长飞先进协办的《化合物半导体的结构与物性表征》专题会议现已开放预约。
本次会议将探讨碳化硅材料表征技术。
、X射线能谱在集成电路晶圆制造中的应用、原子力显微镜解决方案等。
报名链接：半导体中国（SiSC）是中国半导体行业的专业媒体。
获得世界知名杂志《Silicon Semiconductor》独家授权。
本刊根据中国半导体市场特点，精选相关优秀文章进行翻译，收录编辑征集、国内外半导体行业新闻、深度分析与权威评论、产品亮点等内容。
简体中文版，由ACT International出版，双月刊，每年6期。
每期包含12本纸质书和15本电子书，内容涵盖半导体制造工艺技术、封装、设备、材料、测试、MEMS、IC设计、制造等。
每年举办线上/线下CHIP China半导体研讨会，构建有效的CHIP中国半导体研讨会。
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