早在1970年代,Gene Frantz 就預見數位訊號處理(DSP)的發展趨勢;但現在他認為,我們需要將注意力轉回類比技術,以因應人工智慧(AI)帶來的艱鉅挑戰。

Frantz之前是德州儀器(TI)的首席技術院士(編按:他也被業界譽為「DSP之父」),現在則是美國萊斯大學(Rice University)教授,同時也是一家美國新創公司Octavo Systems的共同創辦人暨技術長;該公司總部位於德州奧斯汀(Austin, Texas),專長系統級封裝(SiP)技術。

在Octavo的首款SiP產品OSD32MP1──採用意法半導體(STMicroelectronics)的STOSD32MP1 微處理器──發表會上,Frantz接受EE Times採訪時表示,他相信SiP和類比處理將是未來趨勢。他提到,發展AI 需要更好的解決方案,並建議我們應該考慮回歸類比訊號處理。

「當大多數人聽到『類比訊號處理』,可能會想到類比運算,但這並不是我真正想說的;」Frantz指出:「如果我能利用訊號處理做一個類比算數邏輯單元(analog arithmetic logic unit,ALU)或混合訊號ALU,就可以讓性能提升好幾個等級,同時將功耗降低數個等級。而我唯一會有的重要問題是動態範圍(dynamic range)、準確性和線性。如果我能讓你的性能提升三或四個等級,同時把功耗降低三到四個等級,你認為這三個問題能解決嗎?」

Frantz用初中生第一次學跳社交舞來比喻:男孩與女孩分兩邊各站一排,但沒有人願意走到中間來跳舞。「我看到的是,所有了解訊號處理理論的人還有處理系統架構師都站在牆邊,沒有人走到舞池中;」他表示:「但這兩方需要能結合…就像初中生的舞會,很多活動其實是在走廊上進行,而非跳舞廳。」

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Frantz在Embedded World大會的Octavo攤位上。
(攝影:Nitin Dahad,EE Times)

Frantz認為,SiP正在開始改變這種情況:「現在我可以做我想做的事情,因為我無法以相同製程讓類比訊號處理表現與數位訊號處理表現一樣好,但我還是可以把它們放在一起,這就是我們用SiP做的事情。」

終極SiP是無接腳?

Frantz表示,隨著元件尺寸縮小,他對於SiP技術發展的終極目標,是催生能自行產生或創造能量、具備感測器基礎,以及擁有控制、電腦、無線通訊的單一封裝,並且沒有接腳。

他表示幾年前與Masood Murtaza──在TI與Frantz一起領導封裝技術研發──開始談論摩爾定律(Moore's Law)以及它如何推動了矽製程的成功;那麼,「SiP的成功定律是什麼?」Frantz表示:「答案是讓接腳數越來越少;我們覺得終極SiP元件應該沒有接腳。」

Frantz說,他的夢想是能用SiP元件來貼牆壁,然後任何人都能遙控改變牆壁的顏色:「我想這麼做的原因是,如果你能透過一種特殊形象傳達一個概念,即使人們可能會嘲笑它,他們也會因此理解你的概念。」

這對Frantz來說並不是一個新點子,他表示美國加州大學柏克萊分校(University of California-Berkeley)大約在20年前就提出了「智慧微塵」(smart dust)的想法:「所有我正在做的事情說明了一點,隨著科技演進,我們越來越有能力真正實現它。」

「想想看,如果我能實現這種元件然後透過RF將它們互連,我不但能創造單一色彩,也能產生不同的色彩,甚至能利用它們進行藝術創作;」Frantz表示:「我職業生涯中的大部分時間都在研究那些被認為是不可能的事情。」

Frantz認為未來十年,有一半的半導體市場會是由 SiP技術驅動,以因應終端節點對更高智慧的需求:「我們採取的理念是,SoC並非真的是晶片上系統,而是晶片上子系統(sub-system),而且它一定會被納入一個更大的系統。」

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Octavo的OSD32MP1 SiP產品採用ST的OSD32MP1微處理器,可搭配以TI的AM335X處理器為基礎之Octavo模組系列。
(攝影:Nitin Dahad,EE Times)

「我們正讓半導體製程能接受量越來越少的產品,這是系統整合所需要的。如果我製作電晶體,我可以做數千億個、讓每個人都使用,但如果我做的是一個專有系統,使用的人並不多。當我們朝著這個方向發展,你會發現我唯一能在系統層級進行整合的方法,就是利用類似SiP的東西,而且數量會更低,這將成為市場主流。」

Frantz 補充,一旦元件的性能、功耗與尺寸間的關係被充分了解,整個AI與深度學習領域的問題也能被妥善解決,屆時人們就能在智慧型手機上享受到如同今日雲端運算那種等級的即時運算性能。

他表示,SiP技術也能扮演延長摩爾定律壽命的角色,至少在某種程度上:「當你從系統單晶片轉向SiP,你就是把更多的電晶體放在同一片基板上;因此事實上我們還是能繼續達成摩爾定律目標,只是創新技術從矽製程轉向封裝製程。」

在未來,能在推動更高運算能力的方法將成為顯學,包括異質整合(heterogeneous integration)技術;半導體封裝是其中一種方法,而Frantz的想法是另一種:以RF互連的一個SiP元件陣列來打造一面牆,然後透過編程來隨心所欲地進行藝術創作。

責編:Judith Cheng

(參考原文: Is Analog Signal Processing the Future of AI?,by Nitin Dahad)