去年,全球晶片行業的收入達到了4122億美元,創下了有史以來的新高。很多的調研機構報告也顯示,為了迎頭趕上自動化系統、大資料以及機器學習驅動的數位業務,大約有85%的晶片供應商都需要新的人才類型。然而,其中有77%的業者都表示人才短缺。

技術需求日新月異,作為IC設計界每年一次的Tech Shanghai IC設計論壇3月29日在上海長榮桂冠酒店成功舉辦,吸引了上百名高智商的工程師出席了此次論壇,和國內外一流的講師一起討論了正反向設計、專利佈局、物理實現、AI晶片的需求,CPU架構的安全與能耗、SoC安全、數位介面測試等方面的設計難題。

從反向到正向的跨越式突破

無論是海歸、還是本土創業者,在開始設計IC時都需要參考,然後再進而轉化成自己的思想。如何從反向設計跨越式突破到正向設計,從產品的學習者、模仿者蛻變成為創新者、領跑者是大家都在探索的問題?

芯願景副總經理石子信分享了公司實現以上蛻變需要的關鍵技術:智慧財產權分析及設計規避技術、版圖重新設計及優化技術、單元建庫及庫驗證技術、數位電路的RTL代碼還原(基於BoolSmart)、嵌入式代碼/ASIC/FPGA的互相轉換技術等。

他分享了反向分析再設計產品的關注點。

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以及公司分析競爭對手產品的哪些參數?

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參數之後,重要的就是獲取晶片的設計思想:

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石子信舉了去年聯發科(MediaTek)和博通(Broadcom)的專利戰的例子,起先博通在美國起訴聯發科,聯發科為了應戰,就分析了自己的專利地圖,在中國大陸和台灣反訴博通,最後雙方和解。而專利侵權規避,首先則要全面透徹的瞭解專利技術原理,用不同的技術手段進行創新規避設計。

石子信表示公司的專利分析部門每年會讀上千份專利,目前很多專利本身就有漏洞,也有一些專利代理人本身不夠專業——代理人一般對專利流程很清楚,但是對技術本身瞭解不夠深,對需要保護的範圍瞭解不夠。

芯願景可利用專利權人撰寫的缺陷等進行規避設計,運用侵權判定原則進行規避設計等,申請一個專利的價格不到1萬塊(人民幣)。

「8位元成本32位元性能」到「超高性能」的運算架構

AI和安全是中天微關注的兩個非常重要的方向;中天微CPU研發部資深技術專家陳晨在《快速演進的C-SKY嵌入式CPU架構》的演講中指出,在智慧監控領域,中天微有支撐大華股份,基於深度學習的視訊結構化描述和識別技術是下一代視訊監控的核心技術。

中天微的技術包括多層次,全方位的安全引擎,此外也有不同的防護等級。此外有號稱中國國內唯一可以提供抗物理攻擊技術的處理器。且獲得了EAL4+、銀聯晶片安全驗證、國密二級、FIPS等各項金融級別的安全認證。

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數位後端設計工具助力迎接AI晶片性能挑戰

AI晶片作為一種專用的加速晶片被推到大眾面前,從硬體層面大幅提高了機器學習演算法,特別是深度神經網路演算法在實際應用中的性能(演講中的AI不引起歧義的話,都是指機器學習)。

AI性能方面的挑戰,Cadence公司資深產品技術經理鄧立群分享了兩點:一個是能效。最重要的就是從演算法方面著手。有人降低精度,壓縮資料,以此來降低功耗。有人通過分析能量消耗在哪些地方,發現訪存的能效最大,所以很多人就用了片上記憶體,或分散式記憶體。

二是輸送量。這是整體資料進出數量。GPU本身輸送量很高,到了AI晶片,結合神經演算法,資料流程處理是高度結構化運算。

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Cadence數位後端設計工具針對AI晶片的特點和設計需求,從降低功耗、提高容量、壓縮面積、層次化結構化設計等各方面提供有針對性的解決方案,助力AI晶片設計團隊突破挑戰,更快收斂到預期的性能目標。

IP共用平台助力IC設計創新

無處不在的AI,大大帶動了IP市場的發展。面向行業應用的IC個性化設計需求激增,從而帶來對IP核的大量需求,如何找到合適的IP已經成為一大難題

中科院微電子所—積體電路IP共用平台智慧感知研發中心副主任辛衛華,向大家介紹的IP共用平台,重點圍繞IoT相關應用,彙集IP資訊資源,提供應用解決方案;平台設有IP資訊檢索、IP線上驗證、IP應用方案、產業資訊等板塊,為廣大 在IoT、雲端運算、人工智慧等資訊產業的帶動下,積體電路行業發展迅猛,用戶提供IP檢索、選型、線上模擬等多元化服務,助力IC設計創新。

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他分享道,IP公司都喜歡做通用IP——這也時為什麼介面IP能做這麼好的原因?但是IC差異化要求高的時候,就會遇到麻煩。另外,IP的服務也很重要,調試有bug是再正常不過了,所以IP公司不可能把產線拓展的太寬,錢和精力和資源都要和成本所平衡。

下一代高速數位介面測試的挑戰

Keysight網路基礎設施測試部市場經理杜吉偉表示,測試的本質就是降低設計成本,讓產品市場競爭力更高,以及導入互聯網思維為公司節省資產。在整個流程中,測試理念貫穿從頭到尾,才能為客戶解決問題,從概念產生。從模擬開始到研發生產都有一個雲平台,這些資料都有一個格式定義properties,資料怎麼幫忙做決策?

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模擬結果的資料分析:

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人工智慧以USB 3.0為例,一部分樣本測試不過,考慮下是不是電容值偏大,傳統的測試方法沒有這一塊;導入工業資料,比如做USB 3.0的隨身碟,在研發階段,我們就會測市面上見到的大部分隨身碟共有多少廠家在做,我們根據測試結果來判定,儘管產品測試過了,但你的產品是above average還是blow average?這樣的測試可以方便客戶定價格。

從設計到晶片,如何實現更好的“晶片”成功

專案管理的概念,就是挑戰不可能。西門子(Siemens)旗下Mentor中國區資深技術專家牛風舉先生認為,IC設計著重品質、成本、速度這幾方面的挑戰;要解決這個問題,怎麼超越自我,單靠創新是遠遠不夠的。大家的問題都是相似的,首先要確認自己的問題在什麼地方,其次要知道用哪些工具、創新的手法能解決問題,最重要的是adoption,流血流汗去執行這個過程。

兩個棒的問題,一個是品質問題,以前光罩一次pattern就可以了,現在要印兩次、三次,否則quality比較差;另一個是複雜性在增加,晶片規模增大一倍,calibre也大一倍。

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除了手機,下一個佔據半導體市場50%的可能是汽車,從feature car變成smart car,美國的EDA和半導體產業都非常關注汽車產業。

數位化助力智慧汽車

Mentor 汽車事業銷售部汽車嵌入式軟體銷售總監陳銘耀指出:「為什麼連網汽車這麼重要?手機最賺錢的不是手機本身,而是app、service,所以汽車也一樣。因為西門子做自動化工程很專業,包括電氣化智慧化,生產後如何保證性能。我們的部門主要是做終端產品,像ECU、ems等。」

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他舉奧迪的A3的儀表板為例,如果要換,原廠的要3萬人民幣,而事實上tier1交給車廠一般也就2,000多人民幣。此外,陳銘耀舉了很有意思的汽車音訊的概念;例如,車在怠速的時候很吵,能聽到引擎聲,高階車款採用一種技術,裝上後就聽不到引擎聲了——國內還沒量產,聽說蔚來汽車有這個功能。

另外太安靜也不行,行人聽不到,所以要模擬電車的聲音叫AVAS,還有一個是給駕駛員聽的叫ESS,這裡就是汽車音訊的範疇。對於汽車娛樂系統來說,客戶快速的把原型做出來,日企一般需要做三年,國內有互聯網企業一年半就可以做出來——而Mentor的打包軟體服務可以大大的促進這一過程。

為了更好的回應汽車行業所面臨的嚴峻挑戰,基於模型的數位化設計,數位化生產及數位化維護將作為必然的解決方案引領汽車行業的轉型。在創新程度越來越高的電子電氣領域,特別需要更加專業的設計平台來進行:a)軟體、硬體、網路、電氣等多領域的協同設計; b)支援日益複雜的電子及電氣功能實現;c)滿足越來越多的個性化的選配支持。

Mentor的自動駕駛平台已經和寶馬(BMW)在合作,作為自動駕駛基礎平台的提供者,陳銘耀認為自己的主要任務就是服務中國客戶。

0.11um ULL超低功耗MCU類比IP

超低功耗MCU的用途越來越廣,其設計關鍵就是睡眠功耗很低,以及工作模式功耗低,華宏宏力技術研發高級主管工程師唐成偉表示:「在特定的電壓和工藝節點上,很難大幅度的去削減邏輯功耗,所以我們轉變思路,把減少工作電流改為減少工作時間,能迅速喚醒,減少CPU功耗,及時啟動。」

很多低功耗MCU的待機時,每秒要幾十次進入工作狀態,然後回到睡眠狀態,進入CPU的睡眠時間時花了幾個微秒還是幾百微秒,這對功耗影響很大。下圖為超低功耗MCU的系統架構:

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睡眠模式的低功耗改進包括core device leakage、IO leakage等,華虹宏力的方案已經在矽驗證的階段了。基於0.11微米超低漏電雙閘型嵌入式快閃記憶體技術平台,華虹宏力自主研發了完整的類比IP組合,包括時脈管理、電源管理、訊號轉換等,其作為低功耗MCU解決方案的重要依託,將進一步協助客戶打造有競爭力的超低功耗MCU 。

從工程師、供應鏈到製造 更好、更快的決策

一站式的網路平台,不用下載軟體,任何時間地點都可以任意使用。SiliconExpert亞太區業務發展總監Jane wong向大家介紹了公司的全球頂尖電子元件資料庫。包括NASA、Honeywell、西門子等都是公司客戶:「去年富士康也成為客戶;包括央企和國企也簽了合同。」

與大中華區的其他解決方案不同,SilconExpert零件搜索直接與1萬5,000多家供應商合作,用戶可一鍵輕鬆如查找10億電子零件的各類專業資料,包括替代零件、原產地、生命週期、環保合規、EOL預測年份、ECCN、參數資料、現貨供應商庫存數量及價格資訊。不同的工程師可以從SiliconExpert這裡得到不同的收穫:

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本文作者為EDN China主編;責編:Judith Cheng