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半导体和终端市场的重大转变正在推动一些人所说的技术复兴，但驾驭这一系列新的、多方面的要求可能会给芯片行业带来一些结构性的变化，因为单一公司越来越难以做到面面俱到。 新的驱动力量 在过去的十年里，从EDA和IP到代工厂，手机行业一直是半导体生态系统的主导驱动力，但该行业的增长已进入了一个平稳期。在汽车、医疗和工业等垂直领域，人工智能、超越摩尔定律（More than Moore）等横向领域，以及在管理日益增长的功率和热量方面，新的驱动力正在出现。 这种动荡看起来好像对整个半导体生态系统都是好事，创新处于近期最高水平。ESD联盟（ESA Alliance）执行董事Bob Smith说：“如果ESD联盟市场统计服务（MSS）第二季度报告是一个指标，那么尽管智能手机行业处于平缓状态，但EDA仍在增长，芯片公司显然正在设计新的终端用户产品。根据报告，CAE和集成电路物理设计大幅增长，而PCB略有下降。长期来看，CAE和IC物理设计总体上呈上升趋势，这也就意味着新的芯片设计活动正在进行。” 行业现在有多种驱动力。Cadence负责市场和业务发展的公司副总裁Michal Siwinski说：“在10年前，你会发现单个大拐点，首先是数据通信（datacom），然后是移动手机。在过去的五年中，开始变得多面化。过去众多创新的推动力主要来自于移动通信，比其他任何领域都更努力地推动事物的发展。此外，超大规模公司还在推动其他垂直行业的发展，这些行业依赖于大型数据中心基础设施，或将智能添加到所有类型的计算中，无论是在消费产品、工业、汽车、航空航天领域。” 发展分歧的例子 在移动通信和高性能计算（HPC）之间可以看到一个分歧的例子。Carl ZEISS SMT的业务发展总监Thom Gregorich说：“登纳德缩放比例定律（Dennard Scaling）的结束影响了这两个群体，但反应各不相同，HPC继续追求更先进的晶圆制造节点，实施多核设计，并以传统DRAM封装阵列支持这些处理器。移动通信在追求先进晶圆厂节点方面赶上了HPC，随后由于其较大的购买力而主导了领先的晶圆厂业务。他们还用复杂的POP DRAM方案实现了多核设计，以解决移动通信的物理限制。摩尔定律的终结首先冲击了HPC，并在一定程度上促成了HBM DRAM和2.5D封装的发展，以规避DRAM性能墙。同时，POP技术组合继续为移动提供足够的带宽。” 移动通信当然不会停滞不前。Ansys副总裁兼首席战略师Vic Kulkarni说：“移动通信正变得更加先进，现在这项技术正被嵌入到我们所做的一切中，从5G手持设备到基站，它最终将出现在许多其他市场。这将产生大量的移动数据，需要大量的计算。” 横向技术 横向技术贯穿所有终端市场，需要整个生态系统的关注。过去横向技术的典型代表是冯-诺依曼计算架构，用单片CMOS技术实现及验证。功率是后来加进去。在过去几年，新的横向技术变得越来越重要，包括人工智能、安全和超越摩尔定律（More-than-Moore）。 人工智能 Synopsys设计集团营销和战略副总裁Michael Sanie说：“真正推动下一步发展的是数据，大量的数据带来两个大的影响，首先是可移动数据的设备--网络，可以是任何一个数据网络芯片或宽带或5G。延迟是一个挑战，带宽和容量也受限。第二，我们需要对这些数据进行更多的处理--计算。这其中有两个大的部分，高性能计算和AI芯片。如何从数据集中获得意义？网络和计算是下一个驱动力。” 新的计算架构正在出现。Cadence的Siwinski说：“人工智能、机器学习、深度学习广泛流行，我们谈论智能，不仅仅是一个有趣的文字游戏，是因为已经看到机器学习和深度学习的各个方面被用于每一个垂直市场。在每一个垂直市场和每一个支持它的电子产品上，都有大量的数据和计算爆炸，以至于你几乎必须加入机器学习，才能从根本上更智能、更高效地处理这些计算，否则就会可能被数据击垮，因为数量太多了。” 人工智能正在到处出现。Arm公司负责汽车和物联网业务线的副总裁Chet Babla说：“人工智能在各种市场上的使用越来越多，这是一代中最令人兴奋的技术进步之一，我们现在看到的智能哮喘吸入器使用人工智能提供的增强呼吸护理，以及智能隐形眼镜使用微电子技术和一个微小的显示屏与佩戴者分享关键信息。” 即使在人工智能内部，问题也有多个方面。Arteris IP的营销副总裁Kurt Shuler说：“从SoC架构的角度来看，可以把它想象成一个2×2的矩阵，其中一边是数据中心与边缘，人们可能会争论分界线在哪里，但你可以把它看作是靠电池运行和必须插电。另一边是人工智能，有两个方面，一个是训练神经网络，另一个是在现实世界中使用该神经网络进行推理，所以你有这个2×2的矩阵，数据中心与边缘，以及训练与推理。” 安全保障技术 另一个新的横向技术是安全。ESD联盟的Smith说：“网络安全和反盗版正在迅速成为巨大的挑战，这些影响到硬件设计者、软件和软件IP开发者以及整个半导体制造生态系统。” 安全问题普遍存在。Synopsys的Sanie说：“我们已经到了这样一个地步，几乎所有的芯片公司--不只是航空航天和国防领域，还包括汽车公司--都在采用‘什么都不相信，谁也不相信’的思路。我们需要提供满足PPA需求的方法论、IP、设计技术、3D-IC，同时还要有已知的安全性和可靠性，不仅是今天的需求，而是未来5年或15年要考虑的，具体时间会根据行业而不同。这意味着，硅片生命周期管理成为客户面临的巨大挑战，它不仅影响设计和制造，还延伸到使用现场。你能观察设备并预测SoC整个生命周期中的性能挑战或安全差距吗？” 如果没有安全保障，技术进步可能会受到限制。Arm的Babla说：“Arm正试图在汽车和工业应用中加速具有安全能力的自主决策，自主性有可能改善我们生活的方方面面，但前提是建立在安全可靠的计算基础上。” 超越摩尔定律 摩尔定律曾经是一个通用的驱动力，贯穿了大多数垂直市场，特别是对于那些可以利用额外面积、较低功率并能从最先进的节点中获益的市场。Siwinski说：“这种驱动力还在继续，每个人都说我们无法通过某些节点，但我们突破了7纳米、5纳米、3纳米，并正在探索2纳米。大约10年前，功率成为第一大门槛，但现在是功率和热量交织在整个系统中。” 摩尔定律不再是唯一的前进之路。Ansys的Kulkarni说：“行业正在超越摩尔，也就是所谓的More than Moore，我们已经进入了以数据为中心的时代，这使得新的垂直领域成为可能（见图1）。一切都会以越来越大的方式连接起来。这就是为什么是一个复兴，因为我们看到半导体的增长，电子器件的增长，以及为这些提供支持的一切内部的增长，如光子学、机械、热量管理。当你走向新的世界，变为以数据为中心的世界的摩尔定律时，所有这些效应都会出现。” 图1 半导体产业大趋势 来源：Ansys 这样的变化影响了很多领域。Sanie说：“人们正在重新审视设计架构，这也是芯片制造商之间很多差异化的地方，特别是在HPC方面和人工智能芯片市场，他们正在寻找非常酷的方法来架构他们的芯片，以利用硅几何方面的可用条件，他们正在获得良好的发展速度。但他们也在用更好的方法、更好的技术来解决一些问题，以获得他们所需的PPA、性能和功耗优化。而即将到来的是多芯片3D-IC类型架构的大量使用，最终将达到芯片异质集成的地步。” Kulkarni说：“人们通过将系统划分为多个小芯片来扩展分而治之的方法，就可以在同一子系统上拥有不同的功能，可以有堆叠的裸芯片、中介层、2.5D结构。最近的一个例子是智能视觉传感器，是一个3D-IC堆栈，CMOS传感器阵列在AI芯片之上，所以很多机器学习和人工智能被内置到芯片中，不仅为自主系统，也为移动通信做出智能决策。” 小芯片的部署将由可扩展的、具有成本效益的解决方案的可用性来把关。CarlZEISS的Gregorich说：“小芯片是正在开发的几种后摩尔封装技术之一，包括微型TSV、微焊连接、铜熔互连、高密度有机基板和高密度扇出封装，几家著名的半导体公司已经预测，在未来10年内，凸块互连间距的规模将超过100:1。这种模式转变将影响HPC和移动通信领域，我们预计每个领域都将针对其特定需求进行优化。例如，芯片组和TSV将被这两个领域所用。高密度基板封装和高密度扇出封装将针对每个细分市场进行优化。在这两个细分市场，成功的封装解决方案将具有以下特点：（1）具有可接受的成本/效益比，并在能力上可扩展；（2）不会对制造产量或现场可靠性产生不利影响。 小芯片的出现需要改变整个设计流程。EV集团执行技术总监Paul Lindner说：“芯片设计中的几个方面，如各个功能块的控制，最重要的是晶圆之间、裸芯片之间或封装之间的接口设计，都需要具体的设计。拥有包括3D集成接口在内的构件的IDM和晶圆厂，正在充分利用这些新的集成趋势，并为之做好相应的准备。同时，异构集成也为封装方面带来了商机，OSAT在这方面有很好的定位。” 新兴垂直领域 汽车领域 最初在一个垂直领域开发的技术现在被用于扩展其他垂直领域。Babla说：“从智能手机行业发展而来的一个工作能力正在推动计算领域的变革，就是自主决策，我们每天都会体验到自主系统，例如当我们的智能手机在确定我们的脸部符合视觉标准后就会自动解锁，而自动化能力现在车辆和工厂环境中都变得越来越普遍。设计自主系统的开发人员需要符合相关安全标准的技术，可扩展以解决一系列工作负载和处理能力，以及节能和安全。” 其他人也同意。Smith说：“一个显而易见的市场驱动力是转向自动驾驶，这在很大程度上归功于汽车市场的快速创新步伐，以及最近众多地域推动全面电气化。” 这可能会影响IP开发者的发展方向。Arteris的Shuler说：“如果你看我们十年前的幻灯片，有20家应用处理器厂商和数字基带调制解调器厂商，我们把业务重点放在这个市场上，并推理出如果我们满足了他们的需求，我们就会满足所有人的需求。当你今天看我们的幻灯片时，会看到其中的五个，因为他们随着时间的推移而整合。今天，我们考虑的是汽车的要求。我们相信，如果我们满足他们的人工智能要求，我们就能满足任何人的要求，或者说这个市场上几乎所有人的要求。所以，如果我们满足汽车的需求，做机器人或工业的人，他们的需求就会得到满足。” 物联网领域 一个经常被谈论的垂直领域是物联网。Sanie说：“物联网非常有趣，因为物联网是最近技术发展的副产品，数据不再集中了。它被推到了边缘。这就形成了这种奇怪的连续体，数据是集中的，但也被推到了边缘。同时，计算也是集中化的，但计算本身也被推向边缘。它在云、服务器和边缘设备之间创造了这种计算的连续体，来来回回，5G突然变成了这些连续体之间的核心。” COVID的影响 甚至COVID也在影响着垂直领域。Siwinski说：“COVID改变了市场上的焦点，带来新的问题，要么创造机会，要么创造混乱。对于技术来说，很多时候，它们会创造机会，COVID也不例外。”COVID创造了对更多分布式系统的需求。Sanie说：“这个方向已经在进行中，但COVID无疑加速了这一行动。如果你看看网络和计算公司，他们的挑战，以及他们对我们的要求并没有因为COVID而停止。事实上，可以说他们已经加速了。” 更多合作 新的横向技术和垂直市场的影响之一是，生态系统中的每个人都捉襟见肘。问题变得更加广泛，要求公司之间的合作水平不断提高。Siwinski说：“IP供应商和EDA工具一直与代工厂有着非常密切的联系，在10nm左右，或者更早一点，这种合作的性质开始转变。以前，主要是在代工厂方面完成创新，然后EDA工具和IP适应这种新的现实。随着新的节点，合作已经开花结果，变成了更紧密的伙伴关系。研发机构与代工厂的合作更加紧密，不仅仅是在支持上，而是在相互创新上。这使得创新速度更快。” 还有更多的系统问题。Kulkarni说：“我们研究电子学、半导体、系统之外的东西，包括机械、计算流体动力学（CFD）和一些光子学。EDA、IP、整个生态系统、封装人员往往被认为是事后的事情，现在必须走到一起，因为一个领域的决策也会影响其他领域。需要更强的合作。例如，当电源影响时序--所谓的电压时序问题，你该怎么办？那么热就成了问题，所以你需要机械应力和翘曲分析以及热分析。” 而在设计团队内部，过去各自为政的小组现在必须走到一起。Shuler说：“它不像以前那样，你会做一个芯片，然后说给定这个芯片，我可以在软件中做什么？而是变成了，鉴于软件要做什么，我需要在系统层面做什么？我需要创建的新的处理元素及新的数据流以保证其供给，我需要把存储器放在哪里以确保我可以为成千上万的处理元素提供数据。无论是汽车还是人工智能，即使我们面对的是一个横向技术，我们也必须能够理解价值链更高的地方，他们想要做什么。” 这也要求EDA工具之间的协作。Sanie说：“方法论成为更大的一块，不仅仅是为了更好的功率或性能，而是超越SoC优化，着眼于系统级优化的方法论，在这一点上，我们必须关注不同的垂直领域。你如何为汽车芯片、高性能计算芯片、移动芯片做电源管理？它们都不同的。而你如何做电源管理、性能管理，甚至芯片生命周期管理？每一个都是不同的，因此我们有系统级的方法论，更多的是针对一个垂直领域。” Siwinski同意这一点。“很多领先的客户都把我们拉进这些对话中，我们被要求基本上发明一个全新的流程，一个全新的方法论来支持这些超级激进的创新目标。然后，其他公司使用这些方法论，它们成为新的常态和新的最佳实践。支持事情的方法论也在不断发展。过去是关于具体的点技术，因为方法论是一步一步的。现在复杂性推动了引擎层面的各种技术之间更紧密的原生自动化。” 业界还见证了EDA公司之间或大型组织内部业务部门之间的合作水平的提高。 结论 新的横向技术和新的垂直行业正推动整个生态系统的创新，这是过去从未发生过的事情，也将带来挑战和机遇，并将要求许多公司决定在哪些方面成为专家以及在哪些方面进行合作。我们已经看到了这样的例子，并可期待在未来会看到更多例子。 |
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