“如果摩爾定律明天就停止，那么我認(rèn)為人工智能和計算機科學(xué)的希望可能會推遲幾個世紀(jì)”，2008年，知名投資人Peter Thiel在對未來技術(shù)“奇點”的展望中，分享了這樣的觀察。
15年過去了，值得慶幸的是，Thiel對摩爾定律止步的警示仍未成真，學(xué)術(shù)界與工業(yè)界無數(shù)仁人志士的才華與汗水，繼續(xù)推動著摩爾定律的演進(jìn)。從當(dāng)下風(fēng)頭正盛的生成式人工智能（AIGC）、自動駕駛、新能源到正在蓄勢的機器人、元宇宙、量子計算，新興技術(shù)的集中涌現(xiàn)，無不有賴于集成電路制造技術(shù)的充分發(fā)展及其在泛精密制造領(lǐng)域的技術(shù)外溢。隨著這一經(jīng)濟增長關(guān)鍵變量逐漸從內(nèi)隱走向外顯，集成電路也日益成為各主要國家爭相競逐的產(chǎn)業(yè)制高點，而摩爾定律，更是被視為衡量產(chǎn)業(yè)格局和發(fā)展水平的一把標(biāo)尺。
隨著工藝節(jié)點向單個原子直徑邁進(jìn)，通過制造技術(shù)推進(jìn)摩爾定律的難度已廣為人知，而其在設(shè)計環(huán)節(jié)的潛能與挑戰(zhàn)仍較少被外界關(guān)注。
與千禧年乃至上一個十年相比，現(xiàn)代超大規(guī)模集成電路設(shè)計的復(fù)雜性已上升至新的高度，開發(fā)者不僅需要處理先進(jìn)工藝節(jié)點帶來的可制造性、可測試性挑戰(zhàn)，面對軟件/算法層面可能遠(yuǎn)超摩爾定律節(jié)奏的更新升級以及越來越高的安全性要求，系統(tǒng)層面因素也日益“向左移動”至芯片設(shè)計階段，以確保軟硬件耦合之后的上佳PPA表現(xiàn)，而所有這一切，都需要在嚴(yán)苛的TTM（上市時間）約束下完成。
系統(tǒng)摩爾：機遇與挑戰(zhàn)
前所未有的技術(shù)創(chuàng)新浪潮下，摩爾定律將向何處去？
如果將向更小制程節(jié)點的探索比作發(fā)現(xiàn)處女地，那么挖掘摩爾定律的價值，自然也可以遵循兩條路徑，一條是在越來越稀少的處女地上“廣種薄收”，一條則是在越來越擴大的技術(shù)邊界內(nèi)“精耕細(xì)作”，“系統(tǒng)摩爾”這一理念，則準(zhǔn)確表征了后一種思路，反映出人類對計算能力進(jìn)步本質(zhì)的要求。
在不久前召開的新思科技開發(fā)者大會上，這家全球最大EDA公司總裁Sassine Ghazi對這一問題表達(dá)了相似的主張。
“半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于一個對于這些顛覆和創(chuàng)新至關(guān)重要的時刻。如果沒有半導(dǎo)體芯片，沒有從芯片到系統(tǒng)、再到軟件的融合創(chuàng)新能力，可以說，許多令人興奮的，正在改變?nèi)祟惖膭?chuàng)新將不可能實現(xiàn)”。
開場白之后，Ghazi快速回顧了移動通信與5G、個人電腦與游戲、消費電子、智能駕駛、AI和數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域近年來發(fā)生的重大創(chuàng)新，指出軟件層面的創(chuàng)新背后，真正驅(qū)動并加速創(chuàng)新步伐的根本原因在于半導(dǎo)體芯片的創(chuàng)新能力，以及其與系統(tǒng)和軟件連接的能力。
Ghazi其后以智能手機這一超級品類為例證，展示了軟硬件設(shè)計協(xié)同所能帶給終端用戶的顛覆性創(chuàng)新體驗，對系統(tǒng)公司而言，性能進(jìn)步的指數(shù)規(guī)律依然清晰可辨：“在過去的60年里，我們在“摩爾定律”的指引下前進(jìn)。我們的創(chuàng)新有一個特定的節(jié)奏，每兩年就把集成電路中的晶體管數(shù)量翻一番。回想一下這個節(jié)奏，它不僅是半導(dǎo)體公司創(chuàng)新的核心，也是系統(tǒng)公司創(chuàng)新的核心。”
對于摩爾定律是否已經(jīng)走到盡頭的問題，Ghazi給出了樂觀的展望，具體而言，他將工藝制程循序迭代總結(jié)為“規(guī)模復(fù)雜性”，并認(rèn)為“我們有很多機會可以沿著摩爾定律的延續(xù)進(jìn)行優(yōu)化”，而另一個優(yōu)化方向則是系統(tǒng)級的優(yōu)化，或者說“系統(tǒng)復(fù)雜性”。
綜合考慮規(guī)模與系統(tǒng)復(fù)雜性的交叉點，Ghazi將其稱為“SysMoore”。
顯而易見，這個System與Moore組合而成的術(shù)語，呼應(yīng)了當(dāng)下對“系統(tǒng)摩爾”理念越來越多的關(guān)注與討論。
為什么我們今天需要系統(tǒng)摩爾，或者說，傳統(tǒng)意義上的摩爾定律忽略了什么？
從自頂向下的視角看，信息技術(shù)發(fā)展，某種程度上可被視為人機交互層次不斷抽象/虛擬化的過程，在層疊的技術(shù)棧封裝下，底層機械、電子硬件已越來越對用戶“不可見”，用戶需求的“第一性原理”是系統(tǒng)表現(xiàn)與實際體驗的最優(yōu)化。以AI為例，用戶開發(fā)部署模型時的本質(zhì)需求，往往是通過TensorFlow等“界面”達(dá)到足夠滿意的效果，而非這一“界面”背后封裝的某一技術(shù)棧，這無疑早已超出了比拼GPU/xPU等算力硬件性能參數(shù)的層次，而需要以軟硬件乃至模型算法層面的協(xié)同優(yōu)化加以實現(xiàn)。
或許正是呼應(yīng)這一潮流，AI訓(xùn)練芯片市場主導(dǎo)者英偉達(dá)明顯正在加大DGX系統(tǒng)級解決方案產(chǎn)品的布局，而早年AI芯片幾大獨角獸中能夠穿越周期的Cerebras與SambaNova，也不約而同選擇了以主機或云端turnkey形式交付算力。
系統(tǒng)摩爾或者說SysMoore捕捉到了一個真問題，但其想要成為摩爾定律邁向下一個乃至更多個階梯的答案，無疑離不開設(shè)計驗證工具的使能。
縱觀整個半導(dǎo)體行業(yè)，自1966年Hugh Mays、Jim Koford等先驅(qū)者在仙童公司開啟計算機輔助設(shè)計研究以來，EDA工具已逐漸成為集成電路產(chǎn)業(yè)設(shè)計創(chuàng)新與產(chǎn)品落地之間無可替代的橋梁。
Ghazi談道：“我們正立于實現(xiàn)所有這些令人興奮的創(chuàng)新和機遇的核心”，不過半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)想要擁抱SysMoore浪潮，還必須破解軟件復(fù)雜性、系統(tǒng)復(fù)雜性、能效、信息安全和功能安全以及產(chǎn)品上市時間這五大挑戰(zhàn)。
軟硬件協(xié)同設(shè)計初綻光芒
Ghazi演講中，以當(dāng)下系統(tǒng)創(chuàng)新的熱土—軟件定義汽車為例，分享了新思科技對五大挑戰(zhàn)的洞察，以及實現(xiàn)軟硬件協(xié)同設(shè)計的實踐。
隨著汽車智能化、電動化進(jìn)程不斷推進(jìn)，今天的一輛現(xiàn)代化的汽車上大概運行著1億行代碼，到2030年將超過3億行，與傳統(tǒng)總線架構(gòu)相比，現(xiàn)代化汽車則通過軟件將多個區(qū)域或網(wǎng)關(guān)連接到中央計算機系統(tǒng)。
在Ghazi看來，這一潮流恰是當(dāng)前汽車領(lǐng)域的機遇所在，用戶可以像使用手機一樣更好地對汽車進(jìn)行管理，對軟件和功能進(jìn)行升級和更新，汽車將實現(xiàn)互聯(lián)和智能，而所有這些都由軟件驅(qū)動。有機構(gòu)預(yù)計，到2020年代尾聲，軟件定義汽車（SDV）占比將超過汽車總量的90%。而現(xiàn)在僅僅接近5%。
由此帶來的，是系統(tǒng)設(shè)計中如何對大量軟件進(jìn)行建模和驗證的挑戰(zhàn)，或者說，軟件復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。
對此，Ghazi的答案是數(shù)字孿生。他談到，從移動領(lǐng)域開始，新思科技就一直致力于虛擬原型開發(fā)，現(xiàn)在正在將這一理念帶入汽車領(lǐng)域。數(shù)字孿生可以通過創(chuàng)建整個系統(tǒng)的虛擬模型，使得在真車落地之前，在軟件層面完整實現(xiàn)。一旦有了實物硬件，就可以進(jìn)行硬件輔助軟件開發(fā)，還可以將兩者結(jié)合起來，其中一部分是可視化系統(tǒng)，另一部分是通過軟件驗證的硬件模型。
近期，新思科技還收購了軟件驅(qū)動控制系統(tǒng)測試自動化廠商PikeTec，進(jìn)一步補強了其測試自動化領(lǐng)域能力，在模型在環(huán)（MiL）到硬件在環(huán)（HiL）之間架起橋梁，一直到車輛在環(huán)（ViL）。
而摩爾定律放緩以及陡升的成本，正催生以3DIC為代表的先進(jìn)封裝技術(shù)發(fā)展，多個裸晶（die）堆疊的芯片系統(tǒng)，被認(rèn)為將在汽車芯片領(lǐng)域加速滲透，硬件的復(fù)雜性和可負(fù)擔(dān)性就成了一個巨大的挑戰(zhàn)，這就是系統(tǒng)復(fù)雜性帶來的困難。
Ghazi預(yù)測，到2026年，約20%的芯片系統(tǒng)將采用多裸晶芯片或3DIC技術(shù)，到2030年，這一比例將上升到40%，新思科技作為這一設(shè)計方法學(xué)變革的引領(lǐng)者，其經(jīng)典產(chǎn)品3DIC compiler能夠助力合作伙伴對3D芯片系統(tǒng)進(jìn)行架構(gòu)探索，并通過Die-to-Die接口IP將這些獨立的裸晶或chiplet組合到同一個系統(tǒng)中。
能效，則是另一大芯片設(shè)計面臨的艱巨挑戰(zhàn)，仍然以汽車領(lǐng)域為例，Ghazi表示，2022年全球有電動汽車850萬輛，到2030年這個數(shù)字預(yù)計將達(dá)到4100萬，一個有趣的數(shù)據(jù)是，平均每輛電動汽車消耗20千瓦時電量只能行駛100公里，這大約是一個獨棟別墅一天的用電量，因此電動汽車能源使用效率水平的提升勢在必行。
為此，新思科技推出了端到端低功耗解決方案，可覆蓋架構(gòu)、RTL、實施到簽核的完整流程。Ghazi還指出，從比重來看，架構(gòu)層面的設(shè)計對芯片能效優(yōu)化的影響最大，基于新思獨一無二的Platform Architect，可以從架構(gòu)設(shè)計之初就確定怎樣做功耗權(quán)衡，實現(xiàn)客戶希望的最優(yōu)性能、功耗等PPA指標(biāo)平衡。
針對功能安全和信息安全這一挑戰(zhàn)，Ghazi透露，2022年超過一千萬輛汽車因功能安全隱患在美國被召回，其中很多都是由軟件和半導(dǎo)體芯片導(dǎo)致的功能安全隱患，鑒于現(xiàn)代化汽車主要由軟件和芯片、半導(dǎo)體驅(qū)動，可靠性就日益需要在芯片設(shè)計階段納入考慮，為此，需要對芯片生命周期進(jìn)行管理(SLM)，持續(xù)跟蹤和測量芯片的性能和功耗，并據(jù)此進(jìn)行預(yù)測性維護，這就是可靠性的來源。
最后，也是最重要的，是產(chǎn)品上市時間，Ghazi指出，隨著半導(dǎo)體芯片的體量、智能化程度和復(fù)雜性的迅速增長，培養(yǎng)更多能夠應(yīng)對系統(tǒng)和軟件綜合復(fù)雜性的開發(fā)者壓力極大，汽車芯片人才嚴(yán)重短缺，全行業(yè)現(xiàn)在都在努力探索如何利用AI來大大縮短TTM、提高工作效率并實現(xiàn)更好的設(shè)計結(jié)果，新思科技基于此前DSO.ai等經(jīng)典產(chǎn)品打下的基礎(chǔ)，于今年推出了業(yè)界首個AI驅(qū)動型全棧式EDA解決方案Synopsys.ai，引領(lǐng)著全球EDA+AI芯片設(shè)計新風(fēng)向。
另一方面，IP是提升效率的重要法寶，作為公認(rèn)的半導(dǎo)體IP領(lǐng)域全球領(lǐng)導(dǎo)者，無論是處理器IP、接口IP、安全I(xiàn)P還是基礎(chǔ)IP，新思科技均能提供經(jīng)過驗證的高質(zhì)量產(chǎn)品，幫助系統(tǒng)開發(fā)者節(jié)省大量時間成本。
演講最后，Ghazi總結(jié)道，半導(dǎo)體芯片是創(chuàng)新的核心，而在芯片、系統(tǒng)和軟件之間的交叉點進(jìn)行創(chuàng)新，正是我們需要特別關(guān)注的重大機遇點。
正如此次開發(fā)者大會所傳遞的主張：從沒有哪個時代像我們現(xiàn)在如此仰賴技術(shù)的力量。步履不停的EDA解決方案創(chuàng)新中，系統(tǒng)摩爾的理想，正在一點點照進(jìn)現(xiàn)實。（校對/薩米）
