從上世紀(jì)70年代Intel發(fā)明的微處理器（MCU）到今天的超級(jí)計(jì)算機(jī)，人類的聰明才智使得芯片的運(yùn)算性能增長了數(shù)十億倍。如何讓芯片算得更快、能效比更低一直是擺在全世界芯片設(shè)計(jì)工程師面前的一大挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，業(yè)界一直存在兩種創(chuàng)新的途徑，一種是通過采用更先進(jìn)的工藝讓單位面積的硅片上增加更多的計(jì)算單元，并降低能耗；另一種是從芯片的底層架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新，比方說，采用異構(gòu)計(jì)算、模擬計(jì)算、存算一體化等新技術(shù)。

今天一個(gè)5nm工藝晶圓廠需要100多億美元投資，從而導(dǎo)致采用5nm工藝的芯片流片費(fèi)超過1億人民幣，再加上先進(jìn)工藝下的芯片設(shè)計(jì)需要更多的人力和時(shí)間投入，進(jìn)一步抬高了芯片的成本。但是，人們對(duì)芯片性能的渴求并不代表著芯片設(shè)計(jì)公司可以把日益高昂的芯片成本轉(zhuǎn)嫁給下游用戶。因此，如果只沿著工藝路徑去提升性能，最終結(jié)果是全球只有少數(shù)芯片巨頭才能生存下去，大公司已有的壟斷程度會(huì)進(jìn)一步增加。中國目前只有華為和中興有能力在5nm工藝下實(shí)現(xiàn)投入、產(chǎn)出的盈虧平衡。更為嚴(yán)重的是，美國的霸權(quán)和封鎖導(dǎo)致了中國短期內(nèi)在先進(jìn)工藝上達(dá)到5nm水平的可能性不大。

此外，隨著人工智能的興起，按照傳統(tǒng)底層架構(gòu)設(shè)計(jì)的高端芯片還引發(fā)了一個(gè)新的痛點(diǎn)，這就是高端芯片的編程開發(fā)越來越復(fù)雜，導(dǎo)致應(yīng)用研發(fā)的人員投入和時(shí)間投入成為產(chǎn)品開發(fā)者的夢魘。因此，中國應(yīng)該把更多資源投向底層架構(gòu)的自主創(chuàng)新，只有這樣中國的芯片產(chǎn)業(yè)才有可能另辟蹊徑，殺出一條血路，既突破先進(jìn)工藝對(duì)中國發(fā)展高端芯片的制約，又提升國產(chǎn)芯片在應(yīng)用開發(fā)上的競爭力。

架構(gòu)創(chuàng)新既是中國的短板，又是中國最有可能突破的地方。以現(xiàn)在業(yè)內(nèi)十分熱門的異構(gòu)計(jì)算為例，中國在異構(gòu)領(lǐng)域的底層架構(gòu)進(jìn)行自主創(chuàng)新的芯片公司極少。即便是在通用芯片中核心的CPU領(lǐng)域，基本上都是長期依賴第三方的IP核授權(quán)。最主要原因是這些底層架構(gòu)的IP都需要長時(shí)間投入，并且更大挑戰(zhàn)還在于這些底層架構(gòu)的創(chuàng)新一般都需要構(gòu)建新的生態(tài)。當(dāng)華為推廣的鯤鵬生態(tài)都不得不依附在CPU壟斷巨頭ARM之上的時(shí)候，中國芯片行業(yè)在底層架構(gòu)領(lǐng)域的創(chuàng)新到底有沒有成功的可能性呢？

如果放眼全球集成電路的發(fā)展格局，我們應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到，牢牢把握創(chuàng)新和發(fā)展主動(dòng)權(quán)的重要性。更何況美國的電子復(fù)興計(jì)劃重點(diǎn)支持的就是底層架構(gòu)的創(chuàng)新。例如，美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局DARPA、芯片巨頭Intel和賽靈思等都在積極探索前沿的異構(gòu)創(chuàng)新，目標(biāo)是在相對(duì)落后的工藝（美國在工藝創(chuàng)新上已經(jīng)落后于臺(tái)積電和三星）上實(shí)現(xiàn)優(yōu)異性能，并降低研發(fā)投入、縮短開發(fā)周期，減少開發(fā)人員工作量和開發(fā)門檻。當(dāng)然，這些異構(gòu)設(shè)計(jì)創(chuàng)新必然會(huì)導(dǎo)致集成電路行業(yè)新物種、新生態(tài)的出現(xiàn)。

在人工智能芯片領(lǐng)域，目前主流設(shè)計(jì)是包含了CPU、DSP、AI專用處理器的異構(gòu)架構(gòu)。如果按照傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，芯片公司會(huì)從CPU、DSP和AI的IP廠商那里許可不同的IP核。這些由不同廠商提供的計(jì)算單元都需要設(shè)計(jì)公司配置相對(duì)應(yīng)的指令集、工具鏈和微架構(gòu)團(tuán)隊(duì)，而且不同計(jì)算單元之間需要相當(dāng)長的相互驗(yàn)證時(shí)間。因此，芯片的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)極為龐大，更令人頭痛的是在應(yīng)用開發(fā)階段需要按照一比數(shù)十的比例來配置硬件和軟件開發(fā)工程師隊(duì)伍。因?yàn)樵诋悩?gòu)芯片上進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)十分復(fù)雜，涉及不同IP的指令系統(tǒng)、底層架構(gòu)、工具鏈，而且一個(gè)人工智能的應(yīng)用可能需要多種計(jì)算單元協(xié)同計(jì)算；即便是人工智能應(yīng)用中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，目前編程模式下開發(fā)效率也很低。

為面對(duì)這一挑戰(zhàn)，華夏芯（北京）通用處理器技術(shù)有限公司（以下簡稱“華夏芯”）采用了全新的設(shè)計(jì)思路：基于華夏芯的統(tǒng)一指令架構(gòu)設(shè)計(jì)了CPU，DSP和AI張量處理器 IP，華夏芯為用戶提供一套開發(fā)環(huán)境、仿真模型，大幅降低了異構(gòu)編程的開發(fā)難度，提高了人工智能應(yīng)用的開發(fā)效率，即使一個(gè)小規(guī)模的研發(fā)團(tuán)隊(duì)也能夠快速完成復(fù)雜的人工智能應(yīng)用開發(fā)。

在傳統(tǒng)PC、服務(wù)器和移動(dòng)終端領(lǐng)域要挑戰(zhàn)Wintel和Arm Android生態(tài)極為困難。但是，人工智能領(lǐng)域是一個(gè)全新的賽道，目前并沒有形成壟斷的生態(tài)、或者還是多生態(tài)并存的局面。這為中國的芯片廠商進(jìn)行架構(gòu)創(chuàng)新并構(gòu)建自主生態(tài)提供了極為難得的機(jī)遇。
華夏芯是國內(nèi)最早從事異構(gòu)計(jì)算研究的芯片公司之一，華夏芯既是異構(gòu)計(jì)算IP廠商，也是異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)供應(yīng)商。華夏芯的目標(biāo)是為客戶提供一次開發(fā)、多處部署、端云結(jié)合、協(xié)同計(jì)算、前后兼容的計(jì)算平臺(tái)。

IP是整個(gè)集成電路產(chǎn)業(yè)鏈最上游的節(jié)點(diǎn)。中國的IC設(shè)計(jì)要改變被國外IP公司卡脖子的局面，就要堅(jiān)持國產(chǎn)IP的自主創(chuàng)新。抓住新基建帶來的發(fā)展機(jī)遇，依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，在異構(gòu)計(jì)算等新賽道緊盯國際先進(jìn)水平，我國完全有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)從高端芯片市場大國到創(chuàng)新強(qiáng)國的歷史性突破。