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2018中國IC領(lǐng)袖峰會紀(jì)實報道:在AI時代,中國IC廠商是否能夠和國際對手處于同一起跑線?(上)

0BFC_eet_china ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-04-02 08:52 ? 次閱讀
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在2018年的春天,Aspencore旗下《電子工程專輯》、《電子技術(shù)設(shè)計》、《國際電子商情》三大媒體聯(lián)合在上海舉辦2018年中國IC領(lǐng)袖峰會。峰會以“中國IC業(yè)之世界格局”為主題,特邀產(chǎn)業(yè)最受關(guān)注的領(lǐng)袖人物,與數(shù)百位資深設(shè)計工程師、管理精英和技術(shù)決策者共同探討產(chǎn)業(yè)的成長和突破之道。

Aspencore全球發(fā)行人兼執(zhí)行董事高志煒(Victor Gao)在歡迎致辭中表示,2017年由人工智能大潮引領(lǐng)的新一輪技術(shù)創(chuàng)新,迅速帶動全球半導(dǎo)體創(chuàng)新加速。中國IC設(shè)計公司迎來了與海外IC設(shè)計公司同步起飛的時代機遇。同時,由中國率先提出并倡導(dǎo)的“一帶一路”戰(zhàn)略,迅速成為全球經(jīng)濟和科技發(fā)展的新亮點與新看點。

在可預(yù)測的未來,全球半導(dǎo)體行業(yè)將呈現(xiàn)高速發(fā)展趨勢。歐洲以德國、法國、英國為代表,仍將持續(xù)關(guān)注智能制造、智慧城市、區(qū)塊鏈等熱門技術(shù);而在北美的硅谷、波士頓,不僅見證著初創(chuàng)企業(yè)的蓬勃發(fā)展,生命科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、航天科學(xué)等學(xué)科也突飛猛進;作為全球最具活力的市場,亞太區(qū)對CPUGPU和存儲器的需求尤其旺盛。而當(dāng)前全球最重要的發(fā)展熱點來自AI物聯(lián)網(wǎng),人與機器達(dá)到了空前的融合,物聯(lián)網(wǎng)正演變?yōu)椤拔衣?lián)網(wǎng)”,這需要云端、電信端和終端的密切配合。

“上知天文,下知地理,文經(jīng)武律,以立其身”。憑借高科技資本、技術(shù)人才和全球最佳市場的優(yōu)勢,中國IC業(yè)者近些年創(chuàng)造出了一系列令人矚目的成就,例如中國自主研發(fā)的CPU已經(jīng)運行在國產(chǎn)超級計算機中,長江存儲3D NAND存儲芯片量產(chǎn)在即,清華大學(xué)推出的可重構(gòu)計算處理器,兆易創(chuàng)新的非易失性存儲芯片都已成為明星產(chǎn)品。那么,中國IC廠商如何在“一帶一路”的利好政策下,走向全球市場、占領(lǐng)IC時代巔峰?在AI時代,中國IC廠商是否能夠和國際對手處于同一起跑線?本次峰會將為您一一解開心中的疑惑。

AspenCore 亞太區(qū)總經(jīng)理及總分析師張毓波主持了峰會

物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能市場下的中國IC機遇

在物聯(lián)網(wǎng)新舊時代轉(zhuǎn)換的過程中,各國政府和運營商在其中起到了主導(dǎo)作用,一個定標(biāo)準(zhǔn),一個修路。可以看到,物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條復(fù)雜多樣,但芯片產(chǎn)業(yè)占比非常低,單獨從芯片本身也看不到賺大錢的機會,全球只有少數(shù)玩家參與。但反觀人工智能這一波產(chǎn)業(yè)浪潮中,芯片技術(shù)在其中發(fā)揮的驅(qū)動力和商業(yè)機會則大不一樣。

上圖是2017年Gartner技術(shù)成熟度曲線圖。與2011年物聯(lián)網(wǎng)概念第一次出現(xiàn)在觸發(fā)期,且被認(rèn)為還需要5-10年的時間才能成熟不同的是,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了物聯(lián)網(wǎng)平臺,成熟的時間也變成了2-5年,但仍然處于技術(shù)發(fā)展的早期。物聯(lián)網(wǎng)芯片當(dāng)然是不可或缺的,但驅(qū)動力更多的是來自于產(chǎn)業(yè)各方如何達(dá)成共識。但反觀人工智能相關(guān)的技術(shù)卻一下子多了起來,綠框中,無論是還處于早期的強化學(xué)習(xí)、神經(jīng)擬態(tài)硬件,還是處于炒作巔峰的深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)自動駕駛、認(rèn)知計算都和AI芯片強相關(guān),無論是在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界,我們都可以深切地感受到芯片對于人工智能相關(guān)技術(shù)的關(guān)鍵推動力量。

那么人工智能芯片市場到底有多大呢?JP Morgan認(rèn)為未來5年將保持60%的年化增長速度,從2017年的30億美元到2022年的330億美元;Nvidia更加激進,認(rèn)為在2020年這個市場就會達(dá)到300億美元,其中訓(xùn)練市場110億美元,推理市場150億美元,高性能計算市場40億美元;Intel把數(shù)據(jù)中心的CPU、GPU、Memory、網(wǎng)絡(luò)、光芯片全放在一起,認(rèn)為2021年要到650億美元;IDC和Gartner給出的數(shù)據(jù)是5年后大概100億-150億美元的新增AI芯片市場。

也就是說,無論按照誰的標(biāo)準(zhǔn),這塊市場的增長都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了IC產(chǎn)業(yè)的平均增速,而這樣一塊新市場的誕生,在過去十幾年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中是非常不同尋常的,所以不僅吸引了老牌的IC廠商廣泛參加,也吸引了非常多的創(chuàng)業(yè)公司參加,可以說對于AI芯片市場比較樂觀的一個判斷,幾乎成了產(chǎn)業(yè)界的共識。

夏硯秋強調(diào)說,這個數(shù)字很重要。從一個角度來看,可以理解為數(shù)據(jù)中心的GPU市場仍然是一個利基市場,很多服務(wù)器并不需要AI功能。但如果換一個角度來思考,那就是數(shù)據(jù)中心的AI芯片市場還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到頂,如果誰能提供價格合適、性能強大的AI芯片,客戶沒有理由不買。

2017年,Nvidia的毛利率達(dá)到了62%,而5年前只有52%,考慮到數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)在Nvidia總收入中占比只有20%,所以毛利率應(yīng)該更高;而老對手AMD近5年來毛利率也就是在30%上下。因此,如果誰能夠挑戰(zhàn)Nvidia現(xiàn)在的霸主地位,不僅市場規(guī)模會做到很大,利潤方面也將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越一般的半導(dǎo)體廠商。

AI芯片最大的挑戰(zhàn)來自于市場定位,如何平衡性能與靈活性?是贏者通吃還是深耕長尾?這是夏硯秋在現(xiàn)場對行業(yè)提出的問題。這其實代表了AI芯片的兩種商業(yè)選擇,換句話說,由于芯片產(chǎn)業(yè)的歸一化標(biāo)準(zhǔn),大家實際上只有兩個選擇:在數(shù)據(jù)中心市場擊敗Nvidia,或者是構(gòu)建垂直領(lǐng)域的端到端護城河

而以下數(shù)據(jù)則告訴我們深耕長尾的價值:

數(shù)據(jù)中心:30億美元

安防監(jiān)控:1億攝像頭出貨量,傳統(tǒng)監(jiān)控芯片市場規(guī)模20億美元

自動駕駛:9000萬汽車出貨量,未來ADAS市場10億美元,L2/L3市場20億美元,L4/L5市場50億美元

智慧家庭:智能音箱(2017年數(shù)千萬出貨)、智能攝像頭、游戲機

智能手機:15億出貨量,AP市場規(guī)模400億美元,美顏相機,AR和語音助手

AI醫(yī)療:醫(yī)學(xué)影像診療,高性能計算

機器人/無人機:數(shù)百萬出貨量

權(quán)利的游戲

而根據(jù)獨立創(chuàng)作性要求,布圖設(shè)計只要求獨立完成,并不要求首創(chuàng);不排斥兩個獨立完成的內(nèi)容相近甚至相同的布圖設(shè)計;布圖設(shè)計侵權(quán)鑒定時,不能僅憑相似度來判定侵權(quán),還需要確定雙方是否獨立完成—“接觸+相似”的判定原理。而在創(chuàng)造性概念中,布圖設(shè)計的工業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性,決定受保護客體需要一定的創(chuàng)造性;布圖設(shè)計的作品屬性,決定受保護客體不僅要有“個性”,還要有一定的“質(zhì)量”;布圖設(shè)計的創(chuàng)作性略高于著作權(quán),遠(yuǎn)低于專利權(quán)。

而專利戰(zhàn)略的目的,是為了自身的長遠(yuǎn)利益和發(fā)展,運用專利制度提供的法律保護,在技術(shù)競爭和市場競爭中謀取最大經(jīng)濟利益、并保持自己競爭優(yōu)勢的整體性戰(zhàn)略觀念與謀略戰(zhàn)術(shù)的集成總和體。

在運用專利戰(zhàn)略攻擊時,既可以使用專利無效訴訟(即利用現(xiàn)有技術(shù)進行創(chuàng)新性否定)或 技術(shù)壟斷訴訟(通過訴壟斷而得到免費專利授權(quán)),也可以使用產(chǎn)品侵權(quán)訴訟,包括侵權(quán)訴訟(自有專利訴競爭對手產(chǎn)品侵權(quán))、專利購買(購買專利訴競爭對手產(chǎn)品侵權(quán))、聯(lián)合專利池(通過企業(yè)之間合作建立共同的專利池)和NPE策略(利用“非關(guān)聯(lián)”企業(yè)進行訴訟)。而文獻公開、宣告無效、外圍專利、設(shè)計侵權(quán)規(guī)避和共享專利池則形成了專利防御體系。

而反向工程在證據(jù)鏈中的作用體現(xiàn)在使用公開:即通過反向工程查找公開銷售產(chǎn)品中的公知技術(shù)、以及通過反向工程查找產(chǎn)品中的侵權(quán)證據(jù)。具體到集成電路行業(yè),則包括系統(tǒng)專利侵權(quán)分析、封裝專利侵權(quán)分析、制造工藝侵權(quán)分析、MEMS器件侵權(quán)分析、數(shù)字算法侵權(quán)分析、嵌入式軟件侵權(quán)分析、FPGA代碼侵權(quán)分析等等。

而IPsense系統(tǒng)則是芯愿景研發(fā)的專利查詢和挖掘系統(tǒng)。在IPsense系統(tǒng)的云端包含有超過42,000個芯片的海量數(shù)據(jù)資料。在任意的客戶端通過瀏覽器連接IPsense服務(wù),可以快速查詢芯片的各種數(shù)據(jù)信息并通過瀏覽器呈現(xiàn)給客戶。通過IPsense獨有的智能匹配算法,能夠利用客戶指定的專利內(nèi)容在數(shù)據(jù)庫中進行挖掘和匹配,并將和專利相關(guān)聯(lián)的芯片細(xì)節(jié)信息呈現(xiàn)給客戶。

目前,憑借高智能的自主研發(fā)的專利同電路的匹配軟件系統(tǒng),芯愿景已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)自主分析重點領(lǐng)域關(guān)鍵芯片(主要關(guān)注國際前10大設(shè)計公司),建立了三層次芯片電路信息庫,做到同國家專利局專利信息同步更新,實時為客戶提供所需的侵權(quán)證據(jù)。

人工智能和EDA的互相促進和發(fā)展

既然人工智能芯片的主要目的是獲得更高的性能,那一個重要的課題就是,如何在設(shè)計的每一個環(huán)節(jié)不斷提升性能,爭取達(dá)到能實現(xiàn)的極限。這里所說的性能,主要包括了兩個方面,也是人工智能芯片最關(guān)注的兩個方面:能效比(Power Efficiency)和吞吐量(Throughput)。

與數(shù)字后端設(shè)計相關(guān)的優(yōu)化有兩個方面, 要同時考慮功耗和算力兩個因素。而對數(shù)字后端有影響的則是以下幾種重要的方法:1. 合理使用存儲單元,包括片上緩存和臨近存儲,從而提高能效比;2. 增加吞吐量包括兩點,一是算力,計算單元的絕對數(shù)量,二是數(shù)據(jù)存儲和訪問的效率。從這樣的前提來看,我們看到了對數(shù)據(jù)流處理的需求。

針對AI芯片能效和吞吐量的巨大挑戰(zhàn),Cadence數(shù)字后端工具提供了大量方法幫助客戶更快收斂到預(yù)期的目標(biāo)。如前所述,AI芯片大致對后端工具提出了4個類型的挑戰(zhàn):Power、Floorplan、Capacity和Interconnect,而Cadence的應(yīng)對之道:針對大規(guī)模結(jié)構(gòu)化芯片有很多總線需要布線,我們的Bus routing和Buffering能夠提供最佳的方案。另外SDP/Structured Data Path可以針對Data flow的設(shè)計。

另外一個方向,在大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能新型計算方式下,EDA也可以進入新的時代。新的設(shè)計方式,不僅是工具輔助,而且對以往數(shù)據(jù)的挖掘和訓(xùn)練,作為設(shè)計的輸入,可以對快速收斂作為更好的輸出。

人工智能在EDA的哪些點上可以有新的突破?徐昀給出的方向包括:在實際狀況中,很多東西和參數(shù)是非線性的模型,無法進行精確建模,通過機器學(xué)習(xí),可以幫助把非線性模型變得簡單化;或者考慮對以往成功經(jīng)驗進行復(fù)用,從而達(dá)到實時的What-IF設(shè)計方法。

特別鳴謝

主辦方特別感謝華為、Cadence,中天微,Mentor, A Simens Business,華大九天,芯愿景軟件,Imagination, 思普達(dá)SAP360八家公司對本次峰會活動的大力贊助。

更多現(xiàn)場圖片:

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原文標(biāo)題:“不負(fù)春光不負(fù)卿”,2018中國IC領(lǐng)袖峰會紀(jì)實報道(上)

文章出處:【微信號:eet-china,微信公眾號:電子工程專輯】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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