“Shift Left”抢占世界科技经济先机

shuszhao

晶体管、电子设计和自动化的产生让我们进入了数字时代，在这样一个呈指数发展的时代，项目可能再现延误，这需要我们不断地解决一些令人吃惊的问题。

在今日开幕的2019 ASPENCORE第二届“全球CEO峰会”上，新思科技董事长兼联席CEO：Aart de Geus博士以“后摩尔时代，shift left抢占科技经济先机”为题，探讨了随着近来算力和算法方面的种种突破，在每个领域呈指数级递增的驱动下，人类正以历史上前所未有的速度进行技术变革。在后摩尔时代，为实现支撑“万物智能”时代发展的计算架构，所需性能、功耗和成本是否会持续同步？如果要打造全新“Shift Left”，以此抢占世界科技经济先机，又将需要具备哪些关键因素呢？

呈指数级发展的数字时代需要EDA工具


人类的知识对技术的发展非常重要，从公元前四十万年前的火，到后来的耕犁等农用工具，到马、车轮、印刷术，到布尔指数还有数字电子，最后到了今天的人工智能。这个发展的一个共同特点，就是先得到工程学，然后进入了科技经济，最后经过融合，回到科技行业，最终形成一种指数级的影响。


这些发展会应用到不同的领域，比如生物方面、生态方面、智慧知识方面、社会方面，还有其它一些中间领域。例如印刷机的出现就给人类技术的发展带来了很大影响。首先是字母的产生，然后有了金属的活字、墨水、纸张，后来有了螺旋压机。在公元前六七百年，中国就有了雕版印刷，德国是公元后1440年出现了活版印刷。五百年之后，出现了另一种印刷技术，就是布尔字母和逻辑库，然后又出现了平版印刷。
晶体管、电子设计和自动化的产生让我们进入了数字时代，在这样一个呈指数发展的时代，项目可能再现延误，这需要我们不断地解决一些令人吃惊的问题：结果的质量（QOR），还有实现者结果的时间(TTR)，还有整个实现结果的成本（COR）。我们当然希望结果的质量更好，更快地实现这个结果，并且用更低的成本实现这个结果。

在过去50年的时间里，我们一直致力于解决这些问题，使整个曲线向左侧推移。电子设计自动化（EDA）就是这样的工具，把信息输入电脑，抓取相关的信息，建立模型，进行模拟、分析、优化、自动化操作，最后不断地重复利用，产生IP。我们就是用这样的电脑程序来建立最先进的芯片。

EDA工具需要AI


我们看到AI人工智能的发展，抓取数据，在网络中建模，然后学习，进行解码，最后把它深化成一个自动行为。
通过模拟建模和机器学习，我们能够了解和预估未来可能造成的失败，实现前面提到的科技经济的向左迁移，在此过程中，技术由原来的规模复杂性转化成系统复杂性。
汽车行车也在发生重大改变。汽车工业所面临的不仅是系统复杂性，还要面对安全性等挑战。
未来的汽车越来越方便，越来越快捷，也越来越安全，这是未来的一个方向。一辆汽车中通常包含四到五个关键的电子系统，无论是建立汽车基本架构还是汽车连网，都离不开芯片，这需要耗费大量的时间。这时，就需要虚拟模拟，不仅要使用这个芯片，而且要建立系统和架构，建立模型，对软件和硬件进行验证，然后才能进行应用。这就是原型设计和样机研究。
例如，预测气侯的变化，以及未来气侯变暖对全球的影响，对人类的生存状态影响重要。从1970年代，到1980年代，到如今，气侯的模型越来越复，数据分析越来越复杂，也越来越精确。只有把这些问题分析清楚了，我们才能很好地了解气侯的变化，从而解决全球变暖对气候影响的问题。
通过分析这些数据，不仅能推动技术的发展，还能了解产能是怎么样消耗能源。在分析数据时涉及一些计算，需要机器学习，而机器学习会消耗很多能量，因此，我们要不断发展新技术，降低消耗的能量。

架构创新是实现融合的关键


很多技术都源于算法，说到融合，就是把现有的一些技术整合到同样的算法里面，提高它的有效性。实现融合的关键要素就是进行架构的创新。
这可以应用在芯片设计中，涉及架构、模拟、整合、测试、时间、功率等。1995年以来，我们在计算机设计等很多方面取得了进展和融合。

通过融合可以将设计速度增加到原来两倍，使其响应更快，使用的功率更加小，并且占据的产品空间越来越小，产品越来越精巧。
最伟大的融合机器实际上是我们的大脑，可以进行逻辑思维和分析，不断学习新东西。我们把人工智能与人的大脑的自然智能作一个比较，能够看到这样一个发展过程，从1997年的围棋、象棋，到2015年的一些游戏，有一天它发展到一定阶段，甚至可能取代你们的妈妈，而她在大脑只需要使用12W的功率。人的大脑具有非常深入的人工智能，要很多年才能达到很高的水平。驱动人工智能发展的方法很多，比如机器学习，还有通过物联网得到很多的数据，而经济利益也让我们进入垂直市场，每一个垂直市场都能让AI有非常迅猛的发展。

“Shift Left”加速开发流程


今天半导体发展非常迅速，通过摩尔定律，整个半导体市场的规模会变得更大。成本会越来越高，芯片越来越小，也越来越薄。在一个小小的芯片可以包含12000亿个芯片组，晶体管等。在这种情况下，我们要让芯片变得更加专用，以适应具体的行业和领域，建立全新的架构。此时我们面临的一个挑战就是能耗，比如损耗的能耗，动态的电能，热能，还有人类所需要的能量。安全性对流程和可靠性也会有影响，最后还会考虑到我们的隐私。
所以这些目前都是用软件来解决的，软件的整个发展流程跟硬件流程是一样的。完成软件，检查软件安全性，找出问题并不断解决问题。我们有很多开源软件，开源会产生数据泄露的问题，未来应该怎样解决这些问题？我们应该在整个过程的最前端就开始介入。再去开发的时候，在不断开发过程中就把这些问题都解决。这就是Shift Left的流程。

结语


智能互联它关系到整个指数级的发展，关系到每个领域里都需要做“Shift Left”的控制和管理，关系到质量、时间和成本的调整。我们面临很多挑战和验证问题，需要打造很多的原型和样本，要处理性能、安全、隐私、可靠性等问题。。最后通过协作来共同解决问题，协作就是整体的核心。