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魏少军:架构创新能否改变高端芯片发展进程

半导体行业观察 ·2017-10-25 09:00·半导体行业观察
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10月23日在昆山召开的2017中国集成电路产业促进大会上,清华大学教授、核高基重大专项技术总师、高端芯片联盟秘书长魏少军教授围绕着“架构创新和高端芯片发展”发表了自己的观点,半导体行业观察现场整理如下:

存在问题与发展思路

魏少军教授指出,架构创新已经引起了全球各个企业的广泛关注。

EETimes今年年初曾报道,美国国防部高级研究计划局(DARPA)公布了一项名为ERI(电子振兴计划)的项目,具体内容是在2018年投入2.16亿美元用以发展半导体材料、架构和设计三个领域。

里面就提到软件定义硬件这一概念,简言之就是基于可配置的硬件软件,并具备专用集成电路的性能。

平衡这一定义需要考虑两方面的指标:

一是,作为硬件基础的处理器是可配置的。

其次,就是要建立相应的程勋编程语言和编译器,可以在运行时优化软件和性能。

基于以上这两点,实现在0.3到1微秒的时间内对硬件的架构及功能进行调整,使其适应相对应的需求。

“国内从十多年前就已经开始开展相关方面的研究,尤其是在863计划的支持下,这方面的工作也取得了一定的成绩。下面我就详细介绍这方面存在的问题和发展思路。”魏少军在谈到国内软件定义芯片的发展时表示。

为什么一定要做软件定义芯片呢?


魏少军教授认为,这主要归结于集成电路产业的投资越来越大,成本越来越高。“以一个要达到盈亏平衡的16nm生产线为例,需要至少投资100亿美元,这对于任何一个地方政府来说都是一笔不小的资金。”

这一趋势在工艺制程发展到28nm之后更加明显。28nm之前,由于规模效益的存在,成本有逐渐走低的趋势,但是随着工艺制程发展愈加困难,相关的研发费用、设计和验证成本越来越多,都推动了集成电路产业的成本走高。“因此,我们才能够看到近年来,集成电路产业的企业兼并越来越多,越来越少的公司能够独立支撑下去。”魏少军教授认为。

“同时,在谈到集成电路产业的时候,都需要回归到产品的本源上去。但是在产品上我们也遇到了问题。”

营销和销量问题是专业集成电路和标准集成电路都会遇到的问题,能效和销量的双重瓶颈都会制约集成电路的发展。

以ASIC这类芯片为例,总体产品的体量很大,但是也呈现多品种、小批量的特点,这就使得这类芯片单一品种的产品的销量不高,因此在动辄上亿的芯片开发成本看来,每一个芯片分摊的研发成本都非常高昂。“设想一下,如果总体芯片的开发成本上亿,而产品销量只有几百万颗,一颗芯片分摊的成本有上百万,这样的芯片要如何销售出去。”

而像ASSP,手机应用处理器这样的标准芯片,虽然单个芯片的开发成本很高,更新迭代的速度也很快,但是胜在每年的出货量很大,市场销路也很好,这就在很大程度上降低了芯片的价格。而CPU和FPGA则相反,虽然总体出货量不高,但是单一芯片的价格很高,也能够分摊研发成本。

专用芯片恰恰处于两者之间的尴尬境地,要如何解决这一问题呢?

“因此,我们希望能够找到一种更加普适的解决方案,来提升芯片的应用范畴。我在做高端芯片联盟秘书长的时候注意到一个问题,很多企业在发展的过程中存在一些误区,过分关注5%的专用芯片领域,而忽视了95%的通用芯片市场。但是没有那95%,又如何去保住5%呢?这就要求集成电路必须面向绝大多数市场。”魏少军结合自己的经验表示。

因此对于企业发展来说,高端芯片的发展思路必须摆正。魏少军在谈到高端芯片的发展时表示,“技术的发展并不以国家政府或者专家的意志为转移。”

近两年热门的AI技术,就呈现出这样的特点,首先,人工智能针对不同的应用有不同的处理方式,在文字处理、语音识别、图像识别这些领域,人工智能都有不同的侧重点。在选择人工智能芯片的时候,就要求针对不同应用,提出不同的解决方式。“如果我们只是开发专用芯片,在人工智能领域就是死路一条。”

以FPGA为例,这类专用芯片就很难达到人工智能的普遍需求。为什么呢?

魏少军教授解释道,“FPGA虽然是可编程的逻辑器件,但是具体的配置过程非常复杂,有时候甚至要关机重新设置,操作过程会产生很多不便。”

此外,制约FPGA应用还包括能效、工艺等多方面的因素,产生的成本因素使得FPGA很难负担高端芯片未来的发展。

那么在魏少军教授看来,怎样的芯片才是最理想的呢?

“以上图为例,从左边的软件架构,到右边的硬件架构,两者的拓扑达到完全一致的时候,整个系统的效率才是最高的。”但是魏少军教授认为这样的结构并不是成本利用最好的,也只是一种理想的处理方式。“因为,我们忽视了硬件的极限。”

“理想的芯片架构是将软件分块在硬件上执行,而左边和右边的拓扑结构在运行不同区块的软件时,进行相应的调整,我们称之为架构和功能可以按照软件的要求实时改变。”但是魏少军教授也提出了一个问题,这样的处理方式在真正实行的过程中难度非常大!

这里就涉及到了架构创新的问题。


创新架构——软件定义芯片

那么什么是架构创新呢?

魏少军教授解释道,“软件通常包含计算信息和控制信息这两类信息,在重写软件的时候需要讲计算信息和控制信息分别进行重写。”

“计算信息就是之前提到的软件部分,而控制信息就是连接左边和右边拓扑结构的管道。控制信息需要针对不同的软件区块控制对应的编程器,灵活的实现软件和硬件的调控,才能够实现软件所设定的功能。简单来说,就是将软件通过不同的管道输送到硬件中来执行功能。”

不难发现,这样的架构与传统的冯诺依曼架构有着很大的区别。

“首先,一般采用的架构都是基于冯诺依曼架构的等效架构,属于刚性架构。”在谈到架构时,魏少军教授表示自己提到的架构是一种功能性的架构,可以灵活的进行调整。

其次,两种架构的侧重点不同,传统架构是应用适应架构,而创新架构是计算适应应用,主次不同,思考的角度也不同。

第三,传统的架构中只有一个任务,一个软件,创新架构具有多个等效的软件。

第四,传统架构中的软件和硬件是不变的,创新架构中的软件和硬件是有选择性的变动的。

关键技术和挑战

虽然创新架构具有如此多的优势,但是在魏少军教授看来,要实现创新架构还有很多关键技术和挑战需要解决。

首先要考虑的就是配置时间的问题。软件定义芯片的好处就是可以通过软件改变硬件功能,但是如果配置硬件的时间过长,甚至超过了重新设计芯片的时间,就得不偿失了。但是魏少军教授表示,“事实往往是残酷的,在开始从事研究的时候,我们发现,我们需要花费90%的时间来进行配置,10%的时间来进行计算,这样的结果是我们无法接受的。”

那么怎么解决这一问题?

配置信息的减少和结构的优化,通过反复测试数据的方式来实现结构的优化,以缩减配置的时间。“经过长时间的努力和尝试,最终我们将配置的时间缩减到了10%。但是这样的结果依然低于我们的目标。”

软件定义芯片顾名思义就是无法改变硬件,只能改变软件,而之前也提到,软件最主要的问题就是控制信息,传统的控制信息都是规则的运算,如果可以实现定性化的处理,也能够缩短配置时间。

魏少军教授举了一个电源供电的例子,在某些应用中通常会使用到电源的某些方面,在实际控制的过程中并不需要完全重启电源,如果通过软件控制将电源置于浅度睡眠状态,就能够减少配置的时间。

此外,从软件映射到硬件,不同的映射方式产生的结果和效率也不尽相同。

哪一种映射方式才是最优呢?“我们需要建立一种模型来测试不同的映射模式来达到最优的解决方案。”


发展机遇和各类应用

虽然软件定义芯片还存在着许多挑战,不过在魏少军教授看来,软件定义芯片依然能够带来很多优势:

软件定义芯片能够实现传统芯片所具备的功能。

降低芯片设计的难度。传统的芯片需要工程师必须深入了解电路设计才能够针对不同的应用修改芯片设计。而软件定义芯片允许软件设计工程师直接编译程序,然后通过编译器将软件编译到硬件上,绕过了中间的电路设计环节。

对于市场上很多的应用来说,软件定义芯片能够改变很多应用和设计环节,以之前提到的人工智能为例,人工智能在语音识别和面部识别有着很大的不同。

“人工智能的诸多变化,要求不同的应用采用不同的技术,传统的芯片需要非常繁复的设计才能够设计出适用的芯片,”魏少军在谈到软件定义芯片的未来应用时表示,“现在,我们能够通过在不改变结构的基础上,识别相关的应用,就可以改变芯片的功能来适应终端应用。”

以语音识别为例,采用软件定义芯片的方式设计的语音识别芯片能够实现高达91.5%的精度。人脸识别芯片能够实现99%的精度。通过软件定义芯片的方式实现的芯片不仅能够降低功耗,也能够提高芯片的能效。“这一架构将会彻底改变传统的芯片设计方式。”魏少军教授不无肯定的说。

此外,相对于传统的芯片来说,软件定义芯片的安全性更高。原因在于:

首先,软件定义芯片算法的随机性使得芯片相对于传统芯片更难破解。

其次,隐身性。区块化的软件运行模式保证率整体软件实现所谓的隐身性。

第三,缩短转换时间。通过随机逻辑将功耗攻击的可能性降低,再配合极短的变换时间将芯片的抗攻击能力提高2-4个数量级。

第四,互联结构能够进一步的提高抗攻击能力。


总结

最后,魏少军教授总结道:

1.随着半导体工艺进入到10nm左右,传统的ASIC架构迎来了很大的挑战,无论是工艺、设计还是材料所带来的成本的提升都使得性能提升的同时伴随着高额的投入。

2.我们应当在架构上需求创新,我们目前在高端芯片的发展上遇到了很多挑战,如果我们依旧遵循传统的架构以跟随的脚步进行发展,将会始终落后于人。

3.软件定义芯片,可动态重构的结构能够允许芯片实时的根据产品和硬件的需求改变芯片的功能,实现更加灵活的芯片设计。

4.目前我国在软件定义芯片方面的研究已经取得了不错的成绩,甚至可以说是处于领先地位,也值得我们继续投入。

文/半导体行业观察整理


今天是《半导体行业观察》为您分享的第1436期内容,欢迎关注。

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