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ISSCC 2017:芯片領域的奧林匹克運動會

2017-02-13

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(shù)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(tài)電路會議),是由 IEEE 固態(tài)電路協(xié)會(SSCS)主辦的最負盛名的半導體集成電路國際學術(shù)會議。它同時也是世界上規(guī)模最大、水平最高的固態(tài)電路國際會議,長期以來代表著全球固態(tài)電路領域研發(fā)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(tǒng)模擬電路、模擬電源管理)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(ADC/DAC/TDC)、數(shù)字架構(gòu)與系統(tǒng)(處理器、通信與多媒體電路、人工智能)、數(shù)字電路(時鐘、數(shù)字電源管理)、IMMD(圖像、MEMS、生物醫(yī)學、顯示)、存儲器(存儲單元、控制器)、射頻與無線系統(tǒng)(收發(fā)機、毫米波、太赫茲)、有線通信(SerDes/2.5/3D 互聯(lián))以及前沿工藝設計(非硅集成電路、量子、柔性材料)。

大會議程

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在上周日晚舉行的 Tutorial 和 Student Session 上,IEEE SSCS(固態(tài)電路協(xié)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(yè)、或半導體相關行業(yè)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(jié)合封裝和 SoC 技術(shù)的芯片新范式)

德州儀器的 CTO Ahmad Bahai(演講主題是集成電路業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新模式)

哈佛醫(yī)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(yè)論壇。

在智能硬件的風潮中,很多研究機構(gòu)推出了自己的新型芯片設計。2016 年 ISSCC 中,韓國科學技術(shù)院(KAIST)曾展示了自己的深度學習處理器,這種處理器已經(jīng)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(xiàn)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(xiàn)高能效的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)加速器。該測試芯片具有由可重構(gòu)在片網(wǎng)絡的 168 個處理元件空間陣列的特征,其通過開發(fā)數(shù)據(jù)再使用來處理多種形狀并最小化數(shù)據(jù)運轉(zhuǎn)。

圍繞人工智能帶來的新需求,硬件設計也需要轉(zhuǎn)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(jīng)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(lián)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(jīng)看到了一種將深度學習網(wǎng)絡應用嵌入式處理的新趨勢。

在介紹深度學習和其實現(xiàn)的挑戰(zhàn)后,該專題報告概述了能在嵌入式平臺實現(xiàn)高效神經(jīng)網(wǎng)絡評估的處理架構(gòu)。該報告與新興的以實現(xiàn)為驅(qū)動的算法創(chuàng)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(xiàn)挑戰(zhàn),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(shù)寥寥無幾,與 AAAI-17 上過三成,與美國數(shù)量相當?shù)氖r相比更顯力量不足。據(jù)機器之心的老朋友矽說(公眾號:silicon_talks)統(tǒng)計,大會每年錄用論文數(shù)最多不超過三篇,甚至遠遠落后于港澳臺地區(qū):

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(gòu)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(shù)字結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、模擬電路等 5 個大領域。

商用芯片風向

作為芯片業(yè)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(xiàn)最新技術(shù)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(fā)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(fā)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)。

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英特爾在兩年多前發(fā)布了 EMIB 技術(shù),并準備將其作為代工服務的技術(shù)。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(fā)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(shù)。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。

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AMD 表示,他們現(xiàn)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(fā)表的論文來看,在應用于 iPhone7 的 10nm 工藝 cpu 量產(chǎn)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(yè)應用。

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臺積電的 SRAM 有望在今年量產(chǎn)

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?!靶鹿に嚿a(chǎn)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?!?/p>

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(fā)展。這家韓國科技巨頭構(gòu)建了一個 8 Mbit 的測試型 SRAM——它只是未來商用 7nm 產(chǎn)品的冰山一角。

該芯片不是用極紫外光刻技術(shù)(EUV)構(gòu)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(jié)論顯而易見——EUV 更好。一般來說,修復不是一個生產(chǎn)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(shù),但沒有說明更進一步的細節(jié)。


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