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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。 |