《電子技術(shù)應(yīng)用》
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三大基本定律失效,芯片設(shè)計(jì)正在改變

2022-11-07
來(lái)源:EETOP

登納德定律已經(jīng)消失了,阿姆達(dá)爾定律已經(jīng)達(dá)到了極限,摩爾定律也變得越來(lái)越難以遵循,而且成本也越來(lái)越高,特別是在功率和性能效益下降的情況下。雖然這些都沒(méi)有減少更快、功耗更低的芯片的發(fā)展機(jī)會(huì),但卻極大地改變了芯片設(shè)計(jì)和制造的動(dòng)態(tài)。

注:

1.摩爾定律(Moore's law):集成電路上可容納的晶體管數(shù)目,約每隔兩年(后改為18個(gè)月)會(huì)增加一倍。

2.登納德縮放定律(Dennard scaling):隨著晶體管尺寸的縮小,其功率密度保持不變,從而使芯片功率與芯片面積成正比。

3.阿姆達(dá)爾定律(Amdahl’slaw):早在 1967 年,計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的元老 Amdahl 提出的以他名字命名的定律,便已經(jīng)向我們闡明了衡量處理器并行計(jì)算后效率提升能力的經(jīng)驗(yàn)法則。

不僅僅是不同的工藝節(jié)點(diǎn)和半節(jié)點(diǎn),開(kāi)發(fā)芯片的公司——傳統(tǒng)芯片公司、汽車(chē)OEM、無(wú)晶圓廠(chǎng)和IDM以及大型系統(tǒng)公司——在為其特定應(yīng)用尋求最佳解決方案時(shí),現(xiàn)在正在與更多的選擇和更獨(dú)特的挑戰(zhàn)作博弈。它們都對(duì)EDA生態(tài)系統(tǒng)提出了更高的要求,而EDA生態(tài)系統(tǒng)正競(jìng)相跟上這些變化,包括各種類(lèi)型的先進(jìn)封裝、芯片,以及對(duì)集成和定制化硬件和軟件的需求。

以下是一些EDA公司以及系統(tǒng)公司所提出的芯片設(shè)計(jì)的新思路。

Cadence

Cadence 研發(fā)總裁Saugat Sen 說(shuō):“雖然在這個(gè)時(shí)代存在許多架構(gòu)和設(shè)計(jì)挑戰(zhàn),但解決熱問(wèn)題已成為重中之重。一段時(shí)間以來(lái),設(shè)計(jì)和實(shí)施的效率與多物理場(chǎng)分析的閉環(huán)集成有著錯(cuò)綜復(fù)雜的聯(lián)系?!倍x系統(tǒng)處理器的功率和能量要求也變得越來(lái)越困難。

IBM

IBM 研究員兼 IBM Z系統(tǒng)架構(gòu)和設(shè)計(jì)首席技術(shù)官 Christian Jacobi 表示,計(jì)算的功耗和總能源使用是一個(gè)巨大的問(wèn)題,并且由于地緣政治的發(fā)展、能源成本的上升和環(huán)境問(wèn)題,目前它變得越來(lái)越大的系統(tǒng)問(wèn)題。“與此同時(shí),由于摩爾定律基本上已經(jīng)結(jié)束,作為架構(gòu)師,我們希望不斷為每個(gè)芯片添加特性、功能、性能和更多內(nèi)核,而不會(huì)增加能源足跡。因此,我們必須更明智地管理芯片中的能源,從如何在任何時(shí)間點(diǎn)優(yōu)化功耗與性能,如何利用并非所有計(jì)算資源都被充分利用的活動(dòng)較少的時(shí)段,到減少芯片組件的功耗?!?/p>

IBM 針對(duì)其 Z Systems 的解決方案是將AI 集成到處理器芯片中?!拔覀兛梢栽L(fǎng)問(wèn)它已經(jīng)存在的數(shù)據(jù),”Jacobi 說(shuō)。如果數(shù)據(jù)在處理器芯片中,并且在處理器芯片的緩存中——因?yàn)檫@是任何其他業(yè)務(wù)流程對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算的地方,例如銀行交易或信用卡交易——我不需要采取該數(shù)據(jù)并將其移動(dòng)到其他地方,移動(dòng)到不同的設(shè)備或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)或通過(guò) PCI 接口移動(dòng)到連接 I/O 的適配器。相反,我們有本地化的 AI 引擎,我可以在那里訪(fǎng)問(wèn)這些數(shù)據(jù)。我不必將它轉(zhuǎn)到不同的設(shè)備。這顯然大大減少了執(zhí)行AI 的能源足跡。實(shí)際的計(jì)算本身,加法和乘法,它們依舊消耗功率。

是德科技

這對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的其他部分意味著會(huì)變得更加復(fù)雜,因?yàn)椴⒎敲總€(gè)芯片或封裝都會(huì)以相同的方式做事。是德科技新市場(chǎng)高級(jí)經(jīng)理兼數(shù)字孿生項(xiàng)目經(jīng)理 Chris Mueth 表示:“為了支持生態(tài)系統(tǒng)和產(chǎn)品復(fù)雜性,依舊需要做出許多改變。產(chǎn)品復(fù)雜性是主要驅(qū)動(dòng)力,因?yàn)槊總€(gè)人都想要更多的小型化。每個(gè)人都希望他們擁有的產(chǎn)品具有更多功能。所以需要更多的集成。雖然看起來(lái)我們正在接近漸近條件,但我認(rèn)為我們還有解決辦法?!?/p>

事實(shí)上,摩爾定律路線(xiàn)圖上至少還有幾個(gè)工藝節(jié)點(diǎn),所有這三個(gè)領(lǐng)先的代工廠(chǎng)——三星、臺(tái)積電和英特爾——都有延伸到 1.x 納米范圍的路線(xiàn)圖?!斑@非常重要,因?yàn)槲覀儽仨毷咕w管更小,原因有兩個(gè),”Mueth說(shuō)?!耙粋€(gè)是速度,另一個(gè)是熱量。當(dāng)您在芯片上為無(wú)數(shù)晶體管計(jì)時(shí),您會(huì)產(chǎn)生大量熱量。解決這個(gè)問(wèn)題的方法是縮小所有內(nèi)容,但在某個(gè)時(shí)候我們會(huì)達(dá)到一個(gè)漸近峰值?!?/p>

Rambus

Rambus 的杰出發(fā)明家Steven Woo 對(duì)此表示贊同?!艾F(xiàn)在 Dennard 縮放已經(jīng)基本停止,你真的無(wú)法再可靠地降低功率了。因此,如果你想繼續(xù)獲得性能,并且想繼續(xù)增加計(jì)算密度,你將不得不想辦法吸走熱量?!?/p>

例如,在電動(dòng)汽車(chē)中,這意味著 ECU 必須在整個(gè)電氣系統(tǒng)中電源非常有限的情況下進(jìn)行設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)上,硬件設(shè)計(jì)人員通過(guò)添加多種模式來(lái)解決此類(lèi)問(wèn)題,這些模式可以被關(guān)閉和監(jiān)控,以衡量系統(tǒng)正在做什么,例如放慢速度。

“我們?cè)谌斯ぶ悄苤锌吹降母嗫赡軙?huì)在所有領(lǐng)域發(fā)揮作用的是,軟件工程師真正了解系統(tǒng)性能和系統(tǒng)精度之間的權(quán)衡,”Woo 說(shuō)?!叭绻麄?cè)趲?、能量或其他方面受到某種限制,他們就會(huì)把它變成一個(gè)軟件問(wèn)題。如果他們需要更多帶寬,他們可以降低數(shù)字的精度,并且專(zhuān)門(mén)針對(duì)降低精度或稀疏性進(jìn)行訓(xùn)練。在人工智能領(lǐng)域,系統(tǒng)的軟件端和硬件端之間有一個(gè)整體的集成視圖。在過(guò)去的 20 年中,以同樣的方式,考慮到緩存大小和處理器架構(gòu),程序員被迫變得更加了解架構(gòu)。未來(lái),程序員必須更加了解系統(tǒng)中的功率限制等問(wèn)題,并嘗試使用工具和 API,讓他們以性能換取功耗?!?/p>

在汽車(chē)領(lǐng)域尤其如此,芯片需要隨著時(shí)間的推移可靠運(yùn)行,并且需要隨著算法和通信協(xié)議的變化而更新。

Fraunhofer

“我們看到的一大趨勢(shì)是對(duì)健康狀況的監(jiān)測(cè),”Fraunhofer IIS 自適應(yīng)系統(tǒng)部工程設(shè)計(jì)方法負(fù)責(zé)人 Roland Jancke 說(shuō)?!叭绻谠O(shè)計(jì)時(shí)不再能夠控制芯片,那么您需要在運(yùn)行期間進(jìn)行監(jiān)控并切換到備件或其他一些備份。對(duì)于汽車(chē)電子,您需要考慮操作過(guò)程中可能發(fā)生的一切。但如果你說(shuō),'讓我們根據(jù)零件故障的可能性來(lái)開(kāi)發(fā)這個(gè),'然后你投入了一些備件,那么你將超出你的貨幣預(yù)算?!?/p>

Jancke 說(shuō),關(guān)鍵是能夠在緊急情況下故障轉(zhuǎn)移到另一個(gè)系統(tǒng),但這可能是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程。與芯片設(shè)計(jì)中正在進(jìn)行的許多變化一樣,它需要打破一些傳統(tǒng)的孤島,在這些孤島中,系統(tǒng)、半導(dǎo)體、封裝和軟件工程師在異構(gòu)架構(gòu)上協(xié)同工作。

Movellus

“異構(gòu)架構(gòu)并不是一個(gè)新概念,”Movellus 產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)和規(guī)劃高級(jí)副總裁 Vik Karvat 說(shuō)。“它在許多垂直領(lǐng)域得到了發(fā)展和擴(kuò)展,包括移動(dòng)、汽車(chē)和人工智能?,F(xiàn)在的不同之處在于異構(gòu)計(jì)算元素更大、更強(qiáng)大。英偉達(dá)的 Hopper + Grace 解決方案、英特爾的 Sapphire Rapids 和 Falcon Shore 平臺(tái)就是例證。然而,隨著這些元素變得越來(lái)越大,并且數(shù)據(jù)中心計(jì)算需求和密度目標(biāo)繼續(xù)保持其幾何級(jí)增長(zhǎng)曲線(xiàn),異構(gòu)單片機(jī)將過(guò)渡到異構(gòu)小芯片方法以繼續(xù)擴(kuò)展。這需要系統(tǒng)、半成品和包裝公司齊心協(xié)力?!?/p>

我們所處的位置

1974 年,Robert Dennard 寫(xiě)了一篇涉及 MOSFET 的論文,其中說(shuō)隨著晶體管變得越來(lái)越小,它們的功率密度保持不變。這種情況一直持續(xù)到 2005 年,當(dāng)時(shí)泄漏功率開(kāi)始成為問(wèn)題。“這確實(shí)是摩爾定律背后的引擎,”Codasip的高級(jí)技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān) Roddy Urquhart 說(shuō)?!癉ennard縮放比例和摩爾定律使您能夠利用新一代的硅幾何結(jié)構(gòu),基本上將晶體管數(shù)量增加一倍,并將時(shí)鐘速率每代提高約 40%。有趣的是,大約在那個(gè)時(shí)候,英特爾計(jì)劃推出 Pentium 5 處理器,并希望它達(dá)到 5 或 7 GHz,但由于散熱問(wèn)題,他們最終不得不取消它?!?/p>

處理器設(shè)計(jì)的另一個(gè)限制因素是 CMOS 時(shí)鐘頻率的上限。

由于這些限制,從移動(dòng)設(shè)備開(kāi)始明顯轉(zhuǎn)向多核設(shè)計(jì)?!笆紫仁菗碛袑?zhuān)門(mén)用于特定功能的處理器,例如用于手機(jī)圖形的 GPU、專(zhuān)用微控制器、處理 Wi-Fi 或藍(lán)牙等事物,”Urquhart 說(shuō)?!捌浯危畛跤杏糜陔p核的多核系統(tǒng)。今天,有四個(gè)核心系統(tǒng)可以運(yùn)行像Android 這樣的東西。對(duì)于運(yùn)行操作系統(tǒng)之類(lèi)的東西,有些操作可以并行化,而另一些操作本質(zhì)上是順序的,這就是阿姆達(dá)爾定律適用的地方?!?/p>

AI/ML 等新興挑戰(zhàn)可以利用數(shù)據(jù)并行性來(lái)創(chuàng)建專(zhuān)門(mén)的架構(gòu)來(lái)解決非常具體的問(wèn)題。嵌入式設(shè)備中還有其他機(jī)會(huì)。例如,Urquhart 描述了 Codasip 一直在使用 Google 的 TensorFlow Lite for Microcontrollers 對(duì)傳統(tǒng)的三級(jí)流水線(xiàn)、32 位RISC-V 內(nèi)核進(jìn)行量化的一些研究。然后,該公司正在創(chuàng)建自定義 RISC-V 指令,以使用非常有限的計(jì)算資源加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Urquhart 表示,這對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備非常有效,因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)設(shè)備需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的傳感或簡(jiǎn)單的視頻處理。“對(duì)于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)或自動(dòng)駕駛等應(yīng)用,您要處理的視頻數(shù)據(jù)量要大得多。利用它的方法將是利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在并行性。有很多這樣的例子。據(jù)說(shuō)谷歌正在使用其張量處理單元在其服務(wù)器場(chǎng)上進(jìn)行圖像識(shí)別。TPU 是一個(gè)脈動(dòng)陣列,因此它處理矩陣的效率很高。這是該行業(yè)正在采取的一種方法?!?/p>

我們將走向何方?

為了在計(jì)算性能方面取得進(jìn)步,一種方法是采用相對(duì)傳統(tǒng)的內(nèi)核并通過(guò)額外的指令或額外的處理單元來(lái)增強(qiáng)它們,其中可以加速某些東西但仍保留一定數(shù)量的通用功能. “否則,你將不得不使用一些人談?wù)摰挠糜?nbsp;AI/ML 目的的特殊陣列,”Urquhart 說(shuō)?!斑€有一些新穎的方法。10 年前您不會(huì)想到將模擬用于矩陣處理,但像 Mythic 這樣的公司發(fā)現(xiàn),出于推理目的,它們不需要超高精度。所以他們一直在利用模擬陣列來(lái)進(jìn)行矩陣處理。”

這說(shuō)明了當(dāng)今向定制硅方法激增的趨勢(shì),這對(duì) EDA 生態(tài)系統(tǒng)需要交付的內(nèi)容產(chǎn)生了拉動(dòng)效應(yīng)。EDA 一直在競(jìng)相提供解決方案來(lái)解決設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)遇到的架構(gòu)、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證問(wèn)題。

“EDA 不推動(dòng)這些事情,而是致力于使人們的發(fā)明成為可能,”Imperas Software 的首席執(zhí)行官 Simon Davidmann 指出,并指出 EDA 還試圖幫助那些突破一切界限的人。通常情況下,那些突破界限的人往往會(huì)想出自己的做事方式。然后 EDA 提供幫助,使其更具成本效益、可擴(kuò)展性和可共享性。然后該行業(yè)可以向前發(fā)展,并且它不會(huì)充滿(mǎn)專(zhuān)有的一次性方法。如果 EDA 確實(shí)有市場(chǎng),它往往會(huì)發(fā)展。

它還展示了 EDA 工程師的能力。“建造半導(dǎo)體和架構(gòu)的人非常聰明, EDA 就必須同樣聰明,才能了解他們需要什么,然后幫助他們做到這一點(diǎn)——并且以一種更通用、更具成本效益的方式來(lái)做,”Davidmann 說(shuō)?!叭欢l(fā)明者的發(fā)明與 EDA 為他們提供幫助之間存在矛盾。EDA 非常努力地接近領(lǐng)導(dǎo)者并為他們構(gòu)建有效的解決方案。這些改變會(huì)影響 EDA,因?yàn)樵撔袠I(yè)必須像往常一樣繼續(xù)努力在每件事上做得更好和更多。隨著架構(gòu)的變化,工程團(tuán)隊(duì)需要新技術(shù)。EDA 嘗試為客戶(hù)提供解決方案。EDA 的目標(biāo)是解決世界上的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,做得更好,并幫助客戶(hù)做到這一點(diǎn)。”

即使考慮到管理芯片設(shè)計(jì)和 EDA 終結(jié)的傳統(tǒng)法律的挑戰(zhàn),依舊有很多可能?!斑@實(shí)際上是一個(gè)能夠解決的優(yōu)化范圍以及系統(tǒng)如何劃分的問(wèn)題,”西門(mén)子 EDA 數(shù)字驗(yàn)證技術(shù)戰(zhàn)略總監(jiān) Neil Hand 說(shuō)。

直到最近,大多數(shù)設(shè)計(jì)都依賴(lài)于最初的系統(tǒng)分解,然后對(duì)系統(tǒng)的每個(gè)部分進(jìn)行局部實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。“雖然這很有效,但它留下了很多潛在的優(yōu)化,”Hand 說(shuō)?!搬尫胚@種潛力的關(guān)鍵將是新的和/或增強(qiáng)的工具/方法,這些工具/方法能夠?qū)崿F(xiàn)基于模型的賽博電子系統(tǒng)工程設(shè)計(jì)方法 (MBCSE),包括系統(tǒng)內(nèi)的知情功能分配。這些工具和方法將允許系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)過(guò)程中進(jìn)行系統(tǒng)分析和權(quán)衡,并隨著設(shè)計(jì)的發(fā)展進(jìn)行監(jiān)控?!?/p>

雖然這個(gè)概念并不新鮮,并且已經(jīng)成功應(yīng)用于其他設(shè)計(jì)學(xué)科,但它需要適應(yīng)“電子設(shè)備之上”系統(tǒng)和傳統(tǒng) EDA 工具用戶(hù)。Hand 指出,垂直整合的系統(tǒng)公司在這里有一個(gè)優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗麄兛刂浦O(shè)計(jì)的所有部分,并且各個(gè)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)可以一起工作?!俺诉@些新工具和方法之外,EDA 行業(yè)還需要與行業(yè)合作建立一個(gè)能夠共享系統(tǒng)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和創(chuàng)建虛擬垂直集成系統(tǒng)公司的生態(tài)系統(tǒng)。因此,這不僅僅是工具和方法,還包括有效的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)共享?!?/p>

這包括工作流程。是德科技的 Mueth 觀(guān)察到,工作流是 EDA 行業(yè)發(fā)展的新前沿。

“在 EDA 技術(shù)中,很多技術(shù)在很大程度上已經(jīng)成熟,”Mueth 說(shuō)。“雖然每個(gè)人都在逐步取得進(jìn)展并逐步解決問(wèn)題,但現(xiàn)在最大的瓶頸是圍繞這些復(fù)雜系統(tǒng)的工作流程。您必須考慮整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期,因?yàn)檫@是手頭的任務(wù)。假設(shè)您有一個(gè)團(tuán)隊(duì),他們將多個(gè)職能部門(mén)的一些工作流程組合在一起,他們都在努力設(shè)計(jì)這個(gè)概念。讓我們驗(yàn)證一下。讓我們把它轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)中。所以它從概念到設(shè)計(jì)和設(shè)計(jì)驗(yàn)證,然后到原型 DVT 測(cè)試。這就是硬件領(lǐng)域的驗(yàn)證。然后是試生產(chǎn),您可以在其中進(jìn)行一些有限的運(yùn)行,并弄清楚如何使其真正有效地用于制造。

然后是制造。這意味著產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程有六個(gè)主要步驟。今天的工作流程由許多手動(dòng)過(guò)程組成。訣竅是刪除這些,連接所有內(nèi)容以共享 IP,引入數(shù)字線(xiàn)程,并包括數(shù)據(jù)和工具的互操作性。這必須是生態(tài)系統(tǒng)的一部分,但事情太復(fù)雜了,你不能再手動(dòng)管理這些了?!?/p>

這將如何應(yīng)用于定制設(shè)計(jì)越來(lái)越多的市場(chǎng)還有待觀(guān)察。西門(mén)子 EDA 的 CSD 營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Stuart Clubb 表示:我們已經(jīng)在許多應(yīng)用中看到基于軟件的 SoC 或服務(wù)器端解決方案不再足夠或沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力?!岸ㄖ朴布铀倨髯鳛橐环N提供更低功耗和更高性能的解決方案,能夠根據(jù)特定的應(yīng)用需求調(diào)整硬件,正在取得進(jìn)展?!?/p>

這些加速器中的許多加速器在本質(zhì)上是高度算法化的,它們?cè)?RTL 中的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證在時(shí)間和工程資源方面依舊是一個(gè)挑戰(zhàn)。系統(tǒng)公司正在通過(guò)構(gòu)建自己的SoC 來(lái)滿(mǎn)足他們的特定需求,以適應(yīng)手頭的角色。相比之下,芯片公司需要提供廣泛的產(chǎn)品來(lái)應(yīng)對(duì),通常包含針對(duì)不同市場(chǎng)的相同加速器的變體,Clubb 說(shuō)。

這就是高級(jí)綜合 (HLS) 和高級(jí)驗(yàn)證 (HLV) 越來(lái)越受歡迎的地方。

Clubb 解釋說(shuō),與傳統(tǒng) RTL 相比,HLS/HLV 結(jié)合使用可顯著減少設(shè)計(jì)和驗(yàn)證時(shí)間,同時(shí)在加速器領(lǐng)域提供更具競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。他預(yù)計(jì)這種市場(chǎng)需求和應(yīng)用將在廣泛的垂直市場(chǎng)中繼續(xù)增長(zhǎng),從電池敏感的邊緣應(yīng)用一直到服務(wù)器場(chǎng)中的解決方案?!跋到y(tǒng)架構(gòu)師和芯片設(shè)計(jì)師需要構(gòu)建更智能、更專(zhuān)業(yè)的硬件,以利用可用的工藝節(jié)點(diǎn)和晶體管,但要注意我們現(xiàn)在看到的物理限制,因?yàn)榘⒛愤_(dá)爾定律和丹納德縮放開(kāi)始彎曲和破壞,”他說(shuō)。

Urquhart 還指出,計(jì)算性能的一些重大改進(jìn)源于 90 年代的 ASIC 革命。

“然后,在 2000 年代初,更多的通用計(jì)算單元接管了,因?yàn)樗麄儺?dāng)時(shí)能夠通過(guò)包括綜合在內(nèi)的 EDA 工具來(lái)完成繁重的工作,”他說(shuō)?!半S著過(guò)去十年向 SoC 的過(guò)渡,以及其他一些有趣的事情,例如創(chuàng)建小芯片和將系統(tǒng)封裝起來(lái),關(guān)鍵的推動(dòng)因素之一——尤其是在 SoC 中——一直是處理器 IP 的可用性。但我們看到了它的局限性。甚至Arm 也擁有從應(yīng)用處理器到嵌入式進(jìn)程的極其廣泛的產(chǎn)品系列。如果你要獲得更多的性能,你將不得不有進(jìn)一步的專(zhuān)業(yè)化。這意味著您將不得不擁有更廣泛的社區(qū)參與設(shè)計(jì),或者更有可能對(duì)處理器內(nèi)核進(jìn)行微調(diào)或定制。這變成了一個(gè) EDA 問(wèn)題。處理器設(shè)計(jì)自動(dòng)化有很多機(jī)會(huì),通過(guò)設(shè)計(jì)自動(dòng)化,我們將不得不讓更廣泛的社區(qū)來(lái)設(shè)計(jì)或修改處理器。過(guò)去,要么是英特爾和AMD 等微處理器公司的員工,要么是 Arm、Synopsys 和 Cadence 等工藝或 IP 公司的員工,但我們將不得不向更廣泛的社區(qū)開(kāi)放?!?/p>

結(jié)論

隨著芯片制造商從單片解決方案轉(zhuǎn)向多芯片解決方案,出現(xiàn)了需要?jiǎng)?chuàng)新解決方案的新的根本性挑戰(zhàn)?!鞍雽?dǎo)體供應(yīng)商將面臨 OCV 問(wèn)題和光罩大小芯片的關(guān)閉時(shí)間問(wèn)題,”Movellus 的 Karvat 說(shuō)?!胺庋b級(jí)別將面臨分檔和功率挑戰(zhàn),我們需要弄清楚如何從性能、驗(yàn)證和可靠性的角度使多芯片解決方案表現(xiàn)得像單片解決方案一樣。EDA 在這方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。”

這需要半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的實(shí)質(zhì)性轉(zhuǎn)變。IBM 的 Jacobi 認(rèn)為,半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)還沒(méi)有完全理解 Dennard 縮放的終結(jié)真正意味著什么?!八鼘⑼苿?dòng)創(chuàng)新,并將推動(dòng)其他變化。架構(gòu)師將通過(guò)弄清楚事情在這個(gè)世界上應(yīng)該如何運(yùn)作來(lái)做出更多貢獻(xiàn),在這個(gè)世界上,我們無(wú)法利用過(guò)去 20 或 30 年產(chǎn)生的來(lái)自摩爾定律和Dennard縮放的價(jià)值。這種趨勢(shì)正在發(fā)生變化,建筑行業(yè)變得比以往更加重要。”




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