2 月初，人工智能盛會 AAAI-17 在美國舊金山舉辦的同時，ISSCC 2017 大會在城市另一邊的萬豪酒店同期舉行。在“人工智能”一詞席卷科技圈的時代，ISSCC 這一學術會議也不可避免地加入了人工智能、深度學習的元素。本屆 ISSCC 會議的主題被定為：智能時代的智能芯片（INTELLIGENT CHIPS FOR A SMART WORLD）。
ISSCC，全稱 International Solid State Circuits Conference（國際固態電路會議），是由 IEEE 固態電路協會（SSCS）主辦的最負盛名的半導體集成電路國際學術會議。它同時也是世界上規模最大、水平最高的固態電路國際會議，長期以來代表著全球固態電路領域研發趨勢的領先風向，已成為國際公認的芯片領域的“奧林匹克運動會”。
本屆 ISSCC 會議于 2017 年 2 月 5-9 日舉行，為第 64 屆。
近年來，ISSCC 大會上的論文涉及的集成電路領域包括九個方面：模擬電路（傳統模擬電路、模擬電源管理）、數據轉換器（ADC/DAC/TDC）、數字架構與系統（處理器、通信與多媒體電路、人工智能）、數字電路（時鐘、數字電源管理）、IMMD（圖像、MEMS、生物醫學、顯示）、存儲器（存儲單元、控制器）、射頻與無線系統（收發機、毫米波、太赫茲）、有線通信（SerDes/2.5/3D 互聯）以及前沿工藝設計（非硅集成電路、量子、柔性材料）。
大會議程
在上周日晚舉行的 Tutorial 和 Student Session 上，IEEE SSCS（固態電路協會）進行了 Fellowship 頒獎，隨后是 Student Research Preview 的 Poster 展覽（這些都是 ISSCC 主 session 的遺珠）。周一上午為 Plenary Speech，由主辦方邀請領域領頭人物演講。很多來自半導體業、或半導體相關行業的重要嘉賓參與其中。
本屆請到的嘉賓包括：
臺積電的 VP Cliff Hou（演講主題是結合封裝和 SoC 技術的芯片新范式）
德州儀器的 CTO Ahmad Bahai（演講主題是集成電路業的持續創新模式）
哈佛醫學院教授 Jonathan Rothberg（演講主題關于 DNA 測序）
TU Delft 的教授 Lieven Vandersypen（演講主題關于量子計算）
周一下午到周三為一系列主 Session 論文報告，晚上有一些有趣的 evening session，周四為專業論壇。
在智能硬件的風潮中，很多研究機構推出了自己的新型芯片設計。2016 年 ISSCC 中，韓國科學技術院（KAIST）曾展示了自己的深度學習處理器，這種處理器已經廣泛應用于很多領域，如用于 AR/HMD 用戶的自然 UI/UX、輔助汽車駕駛和自主導航的微型機器人。以 65nm CMOS 實現了具有嵌入式深度學習引擎的低功耗自然 UI/UX 處理器，達到了比最新的 HMD 處理器還高 56.5％的能源效率，比同類最佳模式識別處理器的識別率還要高 2％。而麻省理工學院（MIT）提出了在 65nm CMOS 工藝中實現高能效的深度卷積神經網絡（CNN）加速器。該測試芯片具有由可重構在片網絡的 168 個處理元件空間陣列的特征，其通過開發數據再使用來處理多種形狀并最小化數據運轉。
圍繞人工智能帶來的新需求，硬件設計也需要轉換思路。2 月 5 日上午，來自比利時魯汶大學的 Marian Verhelst 的報告就介紹了為深度學習設計的處理器。
深度學習在圖像識別領域上已經變得十分流行了。最近，將深度學習應用到其他模式識別任務（如語音處理、文本分析等）的應用也十分地受關注。深度學習是與計算復雜性相關聯的，但目前它還只能在高能耗的服務器平臺上運行。不過，我們已經看到了一種將深度學習網絡應用嵌入式處理的新趨勢。
在介紹深度學習和其實現的挑戰后，該專題報告概述了能在嵌入式平臺實現高效神經網絡評估的處理架構。該報告與新興的以實現為驅動的算法創新（implementation-driven algorithmic innovations）緊密交織，解釋了新型深度學習算法對嵌入式硬件設計的影響。該報告同時介紹了嵌入式深度學習中的機遇和實現挑戰，展示了深度學習處理器的研究的最新進展。
2 月 7 日的晚間活動主題則有關自動駕駛。來自電裝國際美國公司的 Roger Berg、英飛凌的 Patrick Leteinturier、博世的 Markus Tremmel、戴姆勒的 Jürgen Dickmann 以及英偉達的 Sahin Kirtavit 參加了活動。
落后的中國半導體研究
在集成電路領域的盛會 ISSCC 上，中國大陸的錄用論文數寥寥無幾，與 AAAI-17 上過三成，與美國數量相當的盛況相比更顯力量不足。據機器之心的老朋友矽說（公眾號：silicon_talks）統計，大會每年錄用論文數最多不超過三篇，甚至遠遠落后于港澳臺地區：
2017 年，1 篇（北京 ADI）
2016 年，2 篇（上海 ADI，清華大學）
2015 年，0 篇
2014 年，3 篇（復旦大學、中科院計算所、清華大學）
2013 年，3 篇（復旦大學 2 篇，中科院計算所 1 篇）
2012 年，1 篇（復旦大學）
2011 年，3 篇（復旦大學、中科院/龍芯、清華大學）
2010 年，0 篇
2009 年，2 篇（復旦大學、清華大學）
2008 年，1 篇（清華大學）
2007 年，1 篇（上海鼎芯）
2006 年，1 篇（中科院半導體所）
2005 年，1 篇（上海新濤）
今年的 ISSCC 大會共有 208 篇論文入選，其中來自中國（中國大陸、香港和澳門）的論文共有 11 篇，完成機構為澳門大學 6 篇、香港科技大學 4 篇、亞德諾 （ADI）1 篇，分別屬于無線通信、射頻電路、數字結構和系統、數據轉換、模擬電路等 5 個大領域。
商用芯片風向
作為芯片業界的頂級會議，今年的 ISSCC 吸引了來自全球的三千多名芯片設計師，它也成為了各家芯片公司展現最新技術的舞臺。
英特爾率先推出了新硬件，這塊被稱為 Stratix X 的芯片使用了嵌入式多管芯互連橋（EMIB）將 FPGA 與四個外部收發器相連，由安裝在 BGA 襯底中的硅晶片制成，它明顯小于由臺積電開發的 CoWoS 工藝中使用的硅襯底（后者被英特爾的競爭對手 Xilinx 和英偉達采用）。
英特爾在兩年多前發布了 EMIB 技術，并準備將其作為代工服務的技術。但到目前為止，該公司還沒有公布 EMIB 有任何其他用戶。14nm 的 Stratix X 將 280 萬個邏輯元件組裝成面積約為 560mm2 的芯片，運行速度以 GHz 計。
AMD 則在會上宣稱自己的 Zen x86 處理器比英特爾的更加高效。AMD 發表的論文詳細介紹了 Zen x86 與前一代芯片相比可將開關電容降低 15％的技術。同時，Zen 的推出標志著 AMD 首次引入了金屬——絕緣體——金屬電容，這有助于降低工作電壓，并提供更高的每核心電壓和頻率控制。
AMD 表示，他們現在已有兩個 8 核 CPU 設計，可在 3.4 GHz 的頻率上進行多線程計算。
與計算機 CPU 廠商的競爭相似，移動領域芯片的主要供應商臺積電與三星也在 ISSCC 上展開了競爭——兩家公司展示了各自的 7nm 芯片工藝。但從兩家公司發表的論文來看，在應用于 iPhone7 的 10nm 工藝 cpu 量產以后，更加先進的 7nm 工藝芯片或許還需要幾年的時間才能大量進入商業應用。
臺積電的 SRAM 有望在今年量產
在 ISSCC 上，臺積電描述了一個 256Mbit 的 SRAM 測試芯片，使用其 7nm 工藝達到了 0.027mm2 的位單元面積。“這讓它有望成為今年最小 SRAM，”臺積電董事張琮永博士說道。“新工藝生產的 SRAM 比臺積電的 16nm 版本體積縮小了 0.34 倍。它使用七個金屬層，總體模具尺寸為 42mm2。”
與獲得了蘋果大訂單的臺積電相比，三星的思路則是更多的研究和更少的發展。這家韓國科技巨頭構建了一個 8 Mbit 的測試型 SRAM——它只是未來商用 7nm 產品的冰山一角。
該芯片不是用極紫外光刻技術（EUV）構建的。相反，三星使用了一個新的修復過程，并將它與 EUV 方式進行了對比，結論顯而易見——EUV 更好。一般來說，修復不是一個生產過程，所以目前還無法得知三星的 7nm EUV 將會是何種形式。
專家們普遍認為，EUV 可能會在 2020 年開始大量應用。三星宣稱，在今年年底，它將在其 7nm 工藝的芯片制造中開始應用 EUV 技術，但沒有說明更進一步的細節。